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讨论总结

这个讨论是关于在家庭服务器上运行vLLM的。其中涉及到vLLM测试中的GPU负载和内存分配情况，还对比了vLLM和llama.cpp的不同，包括对没有好GPU的用户哪个更合适、各自的使用效率、量化选项等。也讨论了在2个Nvidia GPU卡系统中的并行策略，此外还包括一些技术疑问如模型存储位置、如何集成到运行服务等，整体氛围是比较理性的技术交流。

主要观点

👍 vLLM基准测试期间GPU负载能达到100%，内存按vLLM配置分配为90%。
- 支持理由：评论给出了vLLM基准测试期间GPU负载和内存分配的具体数据。
- 反对声音：无。
🔥 vllm主要用于高度并行推理，推荐LLaMa.cpp给没有好GPU的用户。
- 正方观点：vllm特性决定，对GPU要求较高。
- 反方观点：无明显反对观点。
💡 对于有2个Nvidia GPU卡的系统，数据并行可能比张量并行更适合1B模型。
- 解释：张量并行在吞吐量方面往往比数据并行慢。
💡 vLLM中仪表板上显示推理的热量和负载数据点没有太大用处。
- 解释：相比之下添加其他信息会更有用。
💡 对只从USB驱动器运行提出存储模型位置的疑问。
- 解释：通过网络加载会很慢，不确定是否有持久存储。

金句与有趣评论

“😂 The graphs shows GPU load during a vLLM benchmark test for a few minutes, leading to a GPU load spike to 100%. Memory allocation is at 90% per vLLM config.”
- 亮点：直接给出了vLLM基准测试中的GPU负载和内存分配数据。
“🤔 Everlier: Go with LLaMa.cpp, vllm is for highly - parallel inference mostly.”
- 亮点：对没有好GPU的用户给出了选择建议。
“👀 tensor parallel is often slower in terms of throughput than data parallel.”
- 亮点：指出了张量并行和数据并行在吞吐量方面的差异。

情感分析

总体情感倾向是比较中性客观的。主要分歧点在于vLLM和llama.cpp的优劣对比，但也都是基于技术层面的分析。可能的原因是这是一个技术话题，大家更关注技术事实而非主观喜好。

趋势与预测

新兴话题：关于如何优化vLLM在家庭实验室的使用可能会引发后续讨论。
潜在影响：对推动vLLM在不同场景（如家庭实验室和大规模应用）下的合理使用有积极影响。

详细内容：

《Reddit 热门讨论：在家用服务器上运行 vLLM 与 2 个 GPU 的探讨》

在 Reddit 上，一则题为“🚀 Running vLLM with 2 GPUs on my home server - automated in minutes!”的帖子引发了众多关注，收获了大量点赞和评论。帖子主要围绕在家用服务器上运行 vLLM 搭配 2 个 GPU 的相关技术问题展开。

讨论焦点集中在 vLLM 与 llama.cpp 的差异及适用场景、vLLM 的性能特点、与其他相关技术的对比等方面。有人提问 vLLM 和 llama.cpp 的区别以及哪个更适合 GPU 性能较弱的情况。有人认为应选择 LLaMa.cpp，因为 vLLM 主要用于高度并行的推理。还有人好奇选择 vLLM 而非 llama.cpp 的缺点，有人指出使用 vLLM 需要对整个推理流程有充分信心，否则可能会感觉毫无成效。

有人提到如果有多个 GPU 或想更高效地处理多个请求，vLLM 等是更好的选择，自己通常会因更好的多 GPU 张量并行速度而选择运行 vLLM。也有人指出 vLLM 比 llama.cpp 速度更快但不够严格，每秒能处理更多的令牌，且只能在 GPU VRAM 中运行，不能在 CPU 中运行。

在技术细节方面，有人认为张量并行在吞吐量方面往往比数据并行慢，如果运行 1B 模型，使用数据并行可能更好。还有人提到 SGLang 支持数据并行而 vLLM 可能不支持。有人对 vLLM 的存储和与其他服务的集成提出疑问，发帖者给出了相关的解答，并提供了相关文档的链接。

这场讨论中，各方观点丰富多样，既有对不同技术的深入分析，也有对实际应用场景的思考。对于想要在家用服务器上优化运行相关技术的用户来说，具有重要的参考价值。但究竟哪种方案最适合自己，还需要根据具体需求和技术水平来判断。

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