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讨论总结

此Reddit讨论围绕CXL技术展开，该技术可将RAM插入PCIE插槽用于在CPU上运行Deepseek等任务。大家从不同角度探讨了CXL技术，包括其在运行大型语言模型（LLMs）中的适用性、与传统内存解决方案（如内存盘和虚拟内存）的对比、带宽瓶颈、成本以及对硬件发展格局的影响等，既有对CXL技术优势的认可，也有对其局限性的质疑，是一场深度的技术探讨。

主要观点

  1. 👍 CXL技术对很多应用很棒，但不适用于运行LLMs。
    • 支持理由：12通道CPU使用64GB内存条可获取大量内存用于CPU推理且速度比CXL快10倍等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 CXL设备在AI应用中带宽是最大瓶颈。
    • 正方观点：以70B - 参数模型为例，CXL 2.0和3.1设备带宽远不能满足需求。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 希望有面向消费者、能运行大型模型且价格合理的AI卡。
    • 支持理由：目前AI卡针对企业，价格高昂，限制普通消费者使用大型模型。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 如果将CXL用于CPU不感兴趣，但GPU与CXL RAM的DMA操作可卸载VRAM。
    • 支持理由：可探索新的显存卸载方式。
    • 反对声音：PCIe带宽可能成为瓶颈。
  5. 💡 使用CXL最多能获得20%的速度提升，不算差但也不算很好。
    • 支持理由：有2024年论文为依据。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 CXL is an amazing technology for a lot of applications like in - memory databases, but the worst option for running LLMs.”
    • 亮点：简洁地指出CXL技术在不同应用场景下的巨大差异。
  2. “🤔 I’m not interested for CPU, but perhaps if you DMA GPU <=> CXL RAM then that could be an interesting way to offload VRAM.”
    • 亮点：提出一种新的利用CXL技术的思路。
  3. “👀 我认为，最好的情况下，你会得到20%的速度提升。不算差，但也不算很棒。”
    • 亮点：明确给出CXL技术在速度提升方面的量化评价。
  4. “😎 虽然CXL设备目前正被推向AI应用，但其最大的瓶颈仍然是带宽。”
    • 亮点：强调CXL在AI应用中的关键瓶颈。
  5. “💥 What would really make a dent is someone selling an AI card for consumers that can actually run very large models, but is also reasonably priced.”
    • 亮点：表达出普通消费者对AI卡的期望。

情感分析

总体情感倾向为中性偏理性，主要分歧点在于CXL技术的价值，部分人认为CXL技术在特定场景下存在局限性（如运行LLMs时带宽瓶颈、速度提升有限等），而另一部分人则看到了它在某些方面（如特定内存获取方式）的潜力。这种分歧可能源于大家的不同应用需求、对成本和性能的权衡以及对硬件发展趋势的不同判断。

趋势与预测

  • 新兴话题：CXL技术与传统内存方式在用户和程序运行角度是否有本质区别可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果CXL技术在成本、性能等方面得到优化，可能会对LLMs的运行方式、硬件市场格局以及普通消费者使用大型模型产生影响。

详细内容：

标题：关于 CXL 技术在 CPU 应用中的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“CXL：将 RAM 插入您的 PCIE 插槽，对在 CPU 上运行 Deepseek 大有裨益”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了相关的视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=W5X8MEZVqzM ，吸引了众多网友参与讨论，评论众多，观点各异。

讨论的焦点主要集中在 CXL 技术的性能、应用场景以及局限性等方面。有人认为 CXL 对于某些内存数据库等应用是一项惊人的技术，但对于运行大型语言模型（LLMs）来说则是最差的选择，比如有用户分享道：“作为一名长期关注技术发展的从业者，我深知内存带宽对于运行 LLMs 的重要性。正如另一位评论者指出的，CXL 的内存带宽大约相当于一根单独的 RAM 棒。”还有用户提到：“您可以轻松地在单个 12 通道 CPU 上获得 768GB 的 RAM，使用 64GB 的棒。这对于任何 CPU 推理来说都绰绰有余，并且将比 CXL 快 10 倍。”

也有观点指出，尽管 CXL 设备目前正朝着 AI 应用推进，但其最大的瓶颈仍然是带宽。有用户举例说：“以 70B 参数模型为例，即使进行 Q4 量化也达到 40GB，要每秒输出 100 个令牌需要近 4TB 的内存带宽。这意味着需要 62 个 CXL 2.0 设备，这并不比直接购买 GPU 便宜。”

同时，也有用户探讨了 CXL 在不同场景下的潜在优势，比如由于其巨大的存储容量，可以支持更大的批量大小，意味着它可以同时处理更多请求大型模型的用户。但总体而言，不少用户认为目前 CXL 内存在 LLM 场景中不能作为一种有效的内存解决方案。

在讨论中，还涉及到了硬件市场的一些现象和策略。比如有用户指出英伟达在 VRAM 方面的市场划分策略，以及对于可升级 VRAM 技术的限制。

这场关于 CXL 技术的讨论充分展现了大家对于新技术的关注和思考，也反映出在技术发展过程中面临的各种挑战和机遇。对于 CXL 技术的未来，我们仍需持续关注和探讨。