[閒聊] LLM 推理用機器

由於最近 LLM 發展越來越快，剛好自己也有一些 LLM 的需求。 但又不想要使用 OpenAI 或是其他供應商的服務。 從前幾個月開始就有想要自己弄個機器來架設服務的想法。 最近開始也對高參數的模型越來越好奇，但由於大容量 VRAM 的 GPU 實在是買不起，所以想說是不是轉用 CPU 來玩玩看。 我看了很多技術分析和 Benchmark，基本上都說 LLM 的 inference 目前是 memory bound，也就是 memory bandwidth 是瓶頸。 所以按照這個思路用 CPU 來跑模型的話首要提升的就是 DDR 的 bandwidth。 我看了下 threadripper 和 xeon 的幾個型號，其中我覺得 CP 值比較高的是 Intel 3435x 可以 8 通道 DDR5-4800，換算起來頻寬大概是主流 PC 的 3-4 倍。 但我去拉了下估價單 W5-3435X (56500$) + Asus Pro WS W790-ACE (27990$) + Kingston 32GB 4800MT D5 ECC * 8 (40800$) = 125290$ 為了要用這顆 CPU，整個成本算起來根本不比買多張卡來得划算多少。 我就在想是不是還是 GPU 多卡買一買就好了，反正即使 256GB 的 Ram 放得下的模型在我的平台上根本也跑不動。 唯一想到的用途就是同時開很多個 instance 來服務不同的需求。 (上上個月還有海淘一張 2080Ti 22G 來試試看，結果用沒幾天就壞了... 還好能退) 最近也有在看 AMD 的 Strix Point，這代預期的 iGPU 是 RDNA3+ 16CU 大概 RTX-2050 的效能，但因為可以 DDR5-5600 所以擴充性會比 Strix Halo 只能用 LPDDR5x 來得好。 選 Strix Point 就等同於犧牲了當初追求的效能，但優點是低功耗而且便宜。 是不是應該等 Strix Point 出來組一台 128GB 的平台來跑跑小模型就好。 相比多卡的方案用 iGPU 的好處就是低功耗，但效能實在是天差地別。 有人也有類似的煩惱嗎? 我自己的話預算希望是 100k 以內，最多捏到 150k。 ----- Sent from JPTT on my Xiaomi 23127PN0CG. -- 確實好像可以先去雲端平台租高階 CPU 來玩玩看，這我倒是之前沒想過。 之前對於雲端平台就只想到租 GPU 而已。 Mac 的話剛看了下 Mac Studio 好像也不是不行，但稍微爆預算。 我的需求只有推理，所以不需要考慮租用大 GPU 來訓練。 嚴重爆預算 這真的捏不了... 我有先用目前的配備用 CPU 跑過，7b q4 大概 12 t/s，我覺得已經夠用了。 但如果想要跑大一點的模型像是 70b q4 的話就只有 0.9 t/s，遠遠達不到可用的狀態。 內文裡面少講一點就是如果改用 Strix Point 的話就是日常使用沒問題，但就跟大模型說掰掰了。 以換換病的比喻就是吃了止痛藥但未來可能還會發作。 嗯嗯 我覺得我應該會朝著使用雲端平台租個高階 CPU 來先試試看效果 我的用途會比較像是長期在線的，主要會拿來跑 code completion, 日文翻譯和 rag。如果是租用 4 張 4090 的話感覺長期使用成本太高。 是不是即使是大模型上在實務上還是比較建議用多卡 GPU 而非 CPU 呀。當初會首要考慮 CPU 主要是因為覺得推理用不到那麼多的算力，所以想說選 CPU 比較好擴充 ram。畢竟我看 llama.cpp 的討論串裡面大家分享出來的效能真的就是跟 memory bandwidth 成正比，不論是 CPU 還是 GPU 都是這個結果。 當初看上那顆是因為是 8 通道 DDR5 OAO 確實，之後也找一些二手卡來試試看多卡好了
※ 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.160.35.51 (臺灣)
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→ popblue: 何不先用AWS測試你需要什麼硬體規格再來 42.73.68.247 06/16 16:05

→ popblue: 買？ 42.73.68.247 06/16 16:05

→ moonlightz: 用mac會不會比較好？ 42.79.227.235 06/16 16:07

推 greg7575: 4090 屌打各式CPU 1.169.218.12 06/16 16:14

推 vieris: 用cpu跑太慢了 用gpu的話沒有40g以上的ram 109.42.179.180 06/16 16:30

→ vieris: 根本塞不進LLM 有自己訓練的需求不如去租s 109.42.179.180 06/16 16:30

→ vieris: erver來用 109.42.179.180 06/16 16:30

→ scarbywind: 去對岸挖過時的EPYC比較有機會吧 114.46.146.58 06/16 16:31

→ scarbywind: https://youtu.be/oDIaHj-CGSI 114.46.146.58 06/16 16:34

→ scarbywind: 如果你有辦法用cpu去跑的話 114.46.146.58 06/16 16:35

→ scarbywind: 24通道 40萬台幣 114.46.146.58 06/16 16:36

→ scarbywind: 不過這好像跟過時沒關係(X) 114.46.146.58 06/16 16:37

→ spfy: 所以你還沒測過CPU跑的效果？ 27.52.65.195 06/16 16:42

推 ptta: colab pro, AWS都可以先測試一下？ 220.136.10.210 06/16 16:47

→ ptta: 花個幾百塊台幣而已 220.136.10.210 06/16 16:47

→ kivan00: 先試看看花多少時間建立環境跟調整 用用 122.118.53.96 06/16 17:12

→ kivan00: 看囉 Nvidia猛的是在生態 122.118.53.96 06/16 17:12

→ yymeow: 我自己跑GPT的心得是，瓶頸在GPU 114.37.2.212 06/16 17:32

推 AIRURU: 可以考慮用vast租2-4張4090跑跑看感受下效 59.126.120.156 06/16 17:33

→ AIRURU: 果 59.126.120.156 06/16 17:33

→ yymeow: 然後還跟VRAM有關係，VRAM不夠，給的文章 114.37.2.212 06/16 17:33

→ yymeow: 長一點，就讀不下去了 114.37.2.212 06/16 17:34

推 AIRURU: 我的意思是先用租的確認模型執行需要的vra 59.126.120.156 06/16 17:55

→ AIRURU: m，例如先跑q4評估精度、速度可不可用上下 59.126.120.156 06/16 17:55

→ AIRURU: 文要多長，如果tps很夠用可以再考慮是否降 59.126.120.156 06/16 17:55

→ AIRURU: 級改更多卡湊vram 59.126.120.156 06/16 17:55

→ narukaza: 這預算怎麼會是選INTEL，連垃圾佬都不 114.34.174.204 06/16 18:23

→ narukaza: 撿的東西(X 114.34.174.204 06/16 18:23

→ narukaza: EPYC 7002 7003對岸撿不是隨便都比W5-3 114.34.174.204 06/16 18:23

→ narukaza: 435好嗎，你看我剛撿的7K62單顆都吊打3 114.34.174.204 06/16 18:23

→ narukaza: 435...你這預算都可以組雙路了吧 114.34.174.204 06/16 18:23

推 FXW11314: 不是，你都已經研究到知道這玩意兒很吃 42.73.135.226 06/16 18:31

→ FXW11314: memory bandwidth 了怎麼還會想用CPU跑 42.73.135.226 06/16 18:31

→ FXW11314: ？DDR跟GDDR是可以差一個數量級的欸 42.73.135.226 06/16 18:31

推 Ghosts: 3090x4 + nvlink(非必要) 最簡單 140.118.155.56 06/16 18:35

→ Ghosts: 價格也不會到無法負擔，只是二手風險高 140.118.155.56 06/16 18:35

→ Ghosts: llama.cpp的問題是高併發會輸vllm 140.118.155.56 06/16 18:35

→ Ghosts: 除非要用cpu+gguf 4bit之類的模型 140.118.155.56 06/16 18:35

→ Ghosts: 不然個人偏好還是vllm+gpu 140.118.155.56 06/16 18:35

→ Ghosts: 然後12t/s超慢，顯卡隨便都能破百以上 140.118.155.56 06/16 18:37

推 FXW11314: 再說即使只跑推理本質上還是一堆矩陣運 42.73.135.226 06/16 18:40

→ FXW11314: 算，GPU還是比CPU有優勢 42.73.135.226 06/16 18:40

噓 jeffguoft: 這排版沒人噓？ 49.159.249.60 06/16 18:44

→ sachialanlus: 感謝大家的建議，真的看到好多之前 118.160.35.51 06/16 18:55

→ sachialanlus: 沒有注意的盲點。我想我應該會先試 118.160.35.51 06/16 18:55

→ sachialanlus: 試看租高階 CPU 和多卡的機器來比較 118.160.35.51 06/16 18:56

→ sachialanlus: 看看，如果效能差異很明顯的話就直 118.160.35.51 06/16 18:56

→ sachialanlus: 接買多卡來組了。感謝大家~ 118.160.35.51 06/16 18:56

推 AIRURU: 用最丐的3060測試堆vram也比cpu快多了，70 59.126.120.156 06/16 19:35

→ AIRURU: B-Q4 59.126.120.156 06/16 19:35

→ AIRURU: 預算夠就直上兩張4090比較實在 59.126.120.156 06/16 19:35

→ AIRURU: http://i.imgur.com/yvoSQLW.jpg 59.126.120.156 06/16 19:35

→ AIRURU: http://i.imgur.com/ScvLEEh.jpg 59.126.120.156 06/16 19:35

推 aegis43210: 推論要用支援AMX指令集的CPU 223.137.30.114 06/16 20:49

推 aegis43210: 不然就要模型有支援老黃的推論單元 223.137.30.114 06/16 20:54

→ aegis43210: EPYC又不支援AMX，最差選擇 223.137.30.114 06/16 20:55

推 jeff85898: 除非是對資料隱私有需求 不然自己架LLM 111.253.44.161 06/16 21:16

→ jeff85898: 做推論 電腦和冷氣電費、噪音加一加成 111.253.44.161 06/16 21:16

→ jeff85898: 本太高了 111.253.44.161 06/16 21:16

→ jeff85898: http://i.imgur.com/JHIn78E.jpg 111.253.44.161 06/16 21:16

推 jeff85898: 啊如果真的要入坑就對岸撿一組EPYC組多 111.253.44.161 06/16 21:27

→ jeff85898: 卡 或是用ARM Mac跑也許會比較安靜省電 111.253.44.161 06/16 21:27

→ nemo33: AWS EC2 G5/G6 跑 inference 118.169.226.32 06/16 21:49

推 ClixTW: 我跑Commamd R，記憶體沒爆還是慢到無法 101.136.14.4 06/16 22:41

→ ClixTW: 接受（大概每秒1Token），處理器也跑不滿 101.136.14.4 06/16 22:41

→ ClixTW: ，還是給VRAM跑吧 101.136.14.4 06/16 22:41

推 shiauber: 要塞70b的 就建議直上租借了... 1.161.209.244 06/16 23:26

→ shiauber: 70b 也只是入門 1.161.209.244 06/16 23:26

→ shiauber: 剛剛看到老黃推出了 340b 1.161.209.244 06/16 23:26

→ shiauber: 稍微看了一下 要inference 1.161.209.244 06/16 23:26

→ shiauber: 至少兩張 A100 or 一張 h100 1.161.209.244 06/16 23:26

→ shiauber: 這段演化真的衝很快，還是是老黃說了算 1.161.209.244 06/16 23:30

→ shiauber: 總之多學多看 實作真的可以省一點 1.161.209.244 06/16 23:30

→ shiauber: 論文現在是天天噴發 llama2才發布多久 1.161.209.244 06/16 23:30

→ shiauber: llama3就出來 迭代太快了 1.161.209.244 06/16 23:30

→ DLHZ: 你這完全沒研究的不如先去租個容器來用看看 111.71.213.112 06/17 00:04

→ DLHZ: 再說 111.71.213.112 06/17 00:04

推 jyhfang: 有個麻煩的地方 現在這些模型和硬體超級 220.134.41.251 06/17 05:04

→ jyhfang: 快 自己買硬體弄這些 會不會很快就跟不上 220.134.41.251 06/17 05:05

→ jyhfang: 更好的模型的基本需求? 更高效率的硬體 220.134.41.251 06/17 05:05

→ jyhfang: 或是 更棒的模型但基本需求也快速提升 220.134.41.251 06/17 05:06

→ jyhfang: 之類的 這跟現在一般自組電腦對應的需求 220.134.41.251 06/17 05:07

→ jyhfang: 完全不同 220.134.41.251 06/17 05:07

推 ChouEita: 建議你好好研究模型Inference 是用什麼 101.12.19.127 06/17 09:06

推 RoarLiao: 現在噴發期除發為了賺錢不然真的不建議 61.216.44.21 06/17 11:08

→ RoarLiao: 為了興趣砸大錢 61.216.44.21 06/17 11:08

推 RoarLiao: 然後所有人都在搞gpu的項目為什麼要自己 61.216.44.21 06/17 11:10

→ RoarLiao: 想繞過去用cpu搞自己.... 61.216.44.21 06/17 11:11