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讨论总结

这个讨论是围绕“4x3090”展开的。主要涉及了硬件配置相关的多个方面，如显存利用、模型在这种硬件配置下的运行情况、显卡风扇的情况等。其中包含了技术推荐、质疑、询问等多种类型的观点交流，整体氛围比较积极，大家都在分享自己的见解和经验。

主要观点

  1. 👍 4个3090能轻松运行更大模型
    • 支持理由：通过张量并行，显存总量增加使得可以运行更大模型，如推荐的特定模型运行成功。
    • 反对声音：有观点认为14b模型对于4个3090来说规模过小。
  2. 🔥 14b模型对于4块3090显卡来说规模过小
    • 正方观点：4块3090显存大、计算能力强，14b模型在单卡就能运行且从多卡并行受益不大。
    • 反方观点：原帖作者未明确表示反对，但有观点认为原帖作者的配置可能有其他考虑因素。
  3. 💡 推荐使用SGlang而非vllm
    • 解释：没有更多解释，只是直接推荐替代方案。
  4. 💡 2 - slot NVlink可提升速度
    • 解释：虽然不确定是否需要特定脚本配合程序工作，但认为NVlink能提升速度，并推荐查看相关视频。
  5. 💡 4x3090的配置应运行70b模型且要有大的上下文
    • 解释：基于4x3090的硬件配置提出对于运行模型的期望。

金句与有趣评论

  1. “😂 With tensor parallelism tensors are split across devices. So the model (and activations) doesn’t have to fit inside the 24GB but in the shared 96.”
    • 亮点：清晰解释了张量并行时模型和激活的显存占用情况。
  2. “🤔 why are you running 14b? with that much vram you run a much better 72b with full context probably.”
    • 亮点：提出了对于4x3090运行模型选择的质疑并给出自己认为更好的选择。
  3. “👀 3090 Turbo has a single fan that blows the air out the back of the card. 4 hair dryers.”
    • 亮点：形象地描述了3090 Turbo的风扇情况。
  4. “😎 Try SGlang instead of vllm”
    • 亮点：简洁直接地给出替代方案。
  5. “🤓 A couple of 2 - slot NVlink should make everything faster.”
    • 亮点：提出提升速度的一种可能方法。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在积极分享自己的看法和经验。主要分歧点在于对于4x3090这种硬件配置下，应该运行什么样的模型是最合适的。可能的原因是不同的用户对于模型的需求、对于硬件性能的理解以及自身使用场景的不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会继续探讨不同硬件配置与不同模型之间的最佳匹配方案，以及硬件的优化使用方式。
  • 潜在影响：对于硬件购买者在选择显卡以及与之匹配的软件模型方面有一定的指导意义，也有助于技术爱好者深入了解硬件和模型之间的关系。

详细内容：

标题：围绕 4x3090 配置的热门讨论

在 Reddit 上，一则有关 4x3090 配置的帖子引起了众多网友的关注。帖子中包含了相关的图片，但因连接错误暂时无法查看。截至目前，该帖子收获了大量的点赞和评论，引发了一系列热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在如何利用这样的硬件配置运行更大的模型，以及在实践过程中的各种经验和观点。有人提到使用 vllm 的 marlin AWQ 引擎可以轻松运行更大的模型，并提供了相关链接[https://huggingface.co/casperhansen/llama-3.3-70b-instruct-awq]。有用户表示这个模型“开箱即用”，效果很好，解决了从 qwen 14b 升级时内存不足的问题。有人认为拥有这么多显存，不应只运行 14b 模型，而应选择更好的 72b 模型。还有人分享了自己在尝试升级模型时总是遇到内存不足的经历。

有人提出对于任何模型都可能需要使用 AWQ 量化。有人好奇显卡的风扇类型，分享说 3090 Turbo 有一个向后吹风的单风扇，像四个吹风机。也有人提到可以尝试 SGlang 而非 vllm，还有人提到模型并行的概念，可以将模型分成块。有人询问这样的配置成本多少，以及显卡的散热情况。有人提到双插槽 NVlink 可能会让速度更快，并建议在 YouTube 上搜索相关视频了解。有人称赞这样的配置漂亮整洁，同时认为应该能够运行比 14gb 大得多的模型。有人分享了自己使用 ollama 等的个人经历。

在这场讨论中，大家的共识在于这样的高端硬件配置应当能够支持运行更强大的模型。一些独特的观点如关于模型并行和特定量化方式的讨论，丰富了整个话题。但在具体如何优化配置和选择模型上，仍存在不同的看法和争议。

总的来说，这场关于 4x3090 配置的讨论为硬件爱好者和相关领域的从业者提供了丰富的思路和参考，但也凸显了在实际应用中所面临的各种挑战和选择。