在不同硬件上运行大型语言模型 (LLM) -- 性能比较与分析

这篇文章深入探讨了在各种硬件上运行大型语言模型 (LLM) 的性能差异，涵盖从低成本的树莓派到高端 AI 工作站。通过分析实际测试数据，我们将了解硬件选择对 LLM 推理速度和整体可用性的影响。

低端硬件: 树莓派

• 在树莓派 4（8GB 内存）上运行 LLaMA 3.1 模型是可行的，但其实用性非常有限。
• 由于树莓派没有 GPU，模型完全依赖 CPU 进行计算，导致模型加载时间和推理速度极其缓慢，大约每秒只能生成一个单词。
• 运行 LLaMA 3.1 时，树莓派 4 的 CPU 使用率会达到 100%，温度升高，内存占用约为 6GB。
• 这样的性能表现显然无法满足实时交互的需求，用户体验极差。

中端硬件: 迷你电脑

• Orion herk 迷你电脑（Ryzen 9 7940HS，Radeon 780M GPU）提供了更流畅的体验。
• 在 herk 上，LLaMA 3.1 的推理速度可与 ChatGPT 相媲美，表明其具备一定的实用价值。
• 然而，尽管 herk 配备了 Radeon 780M GPU，但由于其 6GB 显存的限制，LLaMA 3.1 无法加载到 GPU 中，只能依靠 CPU 进行推理。
• 即使测试了较小的 LLaMA 3.2 模型 (2GB)，也无法使用 GPU 进行推理。
• 这表明，即使是集成 GPU，也需要足够的显存来容纳 LLM 才能实现高效推理。

高端硬件: 游戏 PC 和工作站

• 配备 Nvidia 4080 GPU 的台式电脑（Threadripper 3970X）在运行 LLaMA 3.1 时表现出色。
• 4080 的 GPU 利用率可以达到 75% 至 100%，推理速度明显快于 ChatGPT，用户体验流畅。
• 这表明独立显卡在运行大型 LLM 时具有显著优势。
• 配备 M2 Ultra 芯片的 Mac Pro 也表现出强大的性能，其 GPU 利用率达到 50%，推理速度很快。
• 这表明 Apple Silicon 在运行 LLM 方面也具有竞争力。

超高端硬件: AI 工作站

• 配备 Nvidia 6000 Ada 显卡和 512GB 内存的 96 核 Threadripper 工作站可以运行更大的 LLaMA 3.1 模型（4050 亿参数）。
• 然而，即使在这台强大的硬件上，运行如此庞大的模型仍然会导致推理速度极其缓慢，与树莓派上的体验相差无几。
• 这说明模型大小对性能的影响可能与硬件一样重要。
• 当在这台工作站上运行较小且更有效的 LLaMA 3.2 模型 (约 2GB) 时，推理速度变得非常快。

结论

• 为 LLM 选择合适的硬件至关重要，因为它直接影响模型的性能和可用性。
• 虽然低端硬件可以运行小型 LLM，但对于大型 LLM 来说，强大的 GPU 和充足的内存至关重要。
• 即使拥有高端硬件，模型大小也会显著影响推理速度，因此选择适合需求的模型也至关重要。

硬件性能对比

为了更直观地展示不同硬件平台的性能差异，我们可以制作一个简单的表格：

硬件平台	CPU	GPU	内存	LLaMA 3.1 推理速度	LLaMA 3.2 推理速度
树莓派 4	4 核	无	8GB	非常慢 (约 1 词/秒)	未测试
Orion herk	Ryzen 9 7940HS	Radeon 780M (6GB)	32GB	与 ChatGPT 相当	较快
Threadripper 3970X	32 核	Nvidia 4080	128GB	快于 ChatGPT	非常快
Mac Pro	M2 Ultra	集成 GPU	128GB	很快	未测试
Threadripper (96 核)	96 核	Nvidia 6000 Ada	512GB	非常慢 (4050 亿参数模型)	极其快

请注意： 表格中的推理速度描述是相对的，实际性能会受到多种因素的影响，包括模型版本、软件配置和测试环境等。

对未来硬件选择的建议

• 如果预算有限，并且只需要运行小型 LLM，那么配备集成 GPU 的迷你电脑是一个不错的选择。
• 如果需要运行大型 LLM 或追求更高的性能，则需要投资独立显卡和充足的内存。
• 对于专业用途，AI 工作站提供了最高的性能和灵活性，但成本也更高。
• 随着 LLM 技术的不断发展，未来可能会出现更多针对 LLM 优化的硬件平台。

希望这篇文章能够帮助您更好地了解在不同硬件上运行 LLM 的性能差异，并为您的硬件选择提供一些参考。