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讨论总结

这个讨论围绕着一个预算在700美元以下、拥有64GB VRAM的GPU服务器构建展开。原帖作者分享了构建细节和性能测试数据，评论者们从不同角度发表看法，包括对其性能的评价、性价比的分析、硬件组件的讨论、软件设置对性能的影响等，整体氛围积极且充满技术探讨的氛围。

主要观点

  1. 👍 认为该构建性价比不错
    • 支持理由：部件价格低，在预算内达成了64GB VRAM的GPU服务器构建。
    • 反对声音：有人认为性能低，相比新的128G解决方案，电力成本会让其总体不划算。
  2. 🔥 质疑性能较低
    • 正方观点：测试数据显示输出速度低，硬件可能存在性能瓶颈。
    • 反方观点：对于预算构建来说，这个性能可以接受，且有助于学习探索。
  3. 💡 建议尝试不同软件或硬件提升性能
    • 如尝试支持张量并行的引擎、运行mlc - llm、在特定硬件上调整编译方法等操作可能提升性能。
  4. 👍 认可原帖构建对预算有限者的意义
    • 支持理由：在有限预算下实现构建是不错的尝试，激发他人类似构建想法。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 对硬件价格上涨表示担忧
    • 正方观点：如Mi50价格变化，新手的最佳选择价格上升，硬件资源稀缺。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “Performance seems a bit low, I would have thought effectively 8 MI25s would put up a better showing.”
    • 亮点：直接指出性能看起来较低的看法。
  2. “decent performance for the price, well done”
    • 亮点：肯定性价比。
  3. “Oh man that’s terrible performance. 5.14 tok/sec for output is barely usable, especially for QwQ which spams 1000 tokens per message.”
    • 亮点：用具体数据说明性能差。
  4. “I use vllm and get 35 - 40t/s on QwQ 32B Q8 with 8x Mi50.”
    • 亮点：分享自己使用vllm的速度数据对比。
  5. “Now I want to try a budget radeon build and push it to the limit, good job op!”
    • 亮点：表达原帖激发自己构建想法并给予肯定。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者认可这个预算构建或者对构建者表示赞赏。主要分歧点在于对性能的评价，部分人认为性能低，而部分人觉得在这个预算下性能是可以接受的。可能的原因是不同人对性能的期望和需求不同，有些人注重性价比，而有些人更看重实际性能表现。

趋势与预测

  • 新兴话题：新的硬件（如AMD和英伟达即将推出的128G解决方案）与该构建的比较，可能会继续探讨不同硬件在成本、性能、能耗等方面的差异。
  • 潜在影响：如果类似这种低成本的构建方案能够得到优化和推广，可能会对GPU服务器的普及、相关技术爱好者的入门门槛以及小型研究团队的硬件成本产生积极影响。

详细内容：

标题：700 美元预算下的 64GB VRAM GPU 服务器引发的热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于“Sharing my build: Budget 64 GB VRAM GPU Server under $700 USD”的帖子引起了广泛关注。该帖子展示了在 700 美元预算下构建的 GPU 服务器，收获了众多点赞和大量评论。

帖子主要引发了关于服务器性能、性价比、硬件配置以及能耗等方面的讨论。

在讨论中，观点纷呈。有人认为性能似乎有点低，比如 [TNT3530] 表示 8 个 MI25 本应表现更好，质疑其是否真正并行运行。但也有人如 [OmarBessa] 觉得就价格而言性能还算不错。

[gpupoor] 则认为就价格而言性能糟糕，而 [Cergorach] 对比了 M1 Max 64GB 与该服务器，指出前者在能耗和性能方面可能更优。

[No_Afternoon_4260] 则认为这种配置对于想尝试低成本的人有意义，能促使其优化工作流程。

有用户分享道：“我已经使用 MI50 三个月了，它们性价比超高，工作速度快，很有用。”

也有用户提供了相关链接进一步支持自己的观点。

讨论中的共识在于大家都在探讨如何在有限预算内获得更好的性能和性价比。

特别有见地的观点如 [Wrong-Historian] 建议运行 mlc-llm 以提高性能。

总之，这次关于预算 GPU 服务器的讨论充分展现了大家对于硬件配置和性价比的关注与思考。