Große Sprachmodelle (LLM) auf verschiedener Hardware – Leistungsvergleich und Analyse

Dieser Artikel untersucht die Leistungsunterschiede beim Ausführen von Large Language Models (LLM) auf verschiedener Hardware, von kostengünstigen Raspberry Pis bis zu High-End-KI-Workstations.

Low-End-Hardware: Raspberry Pi

• LLaMA 3.1 auf Raspberry Pi 4 (8 GB RAM) ist möglich, aber die Praxistauglichkeit ist stark eingeschränkt.
• Da der Raspberry Pi keine GPU hat, ist die Inferenzgeschwindigkeit sehr langsam – nur etwa ein Wort pro Sekunde.
• Wenn LLaMA 3.1 läuft, erreicht die CPU-Auslastung 100%, die Temperatur steigt und der Speicherverbrauch beträgt etwa 6 GB.

Mid-Range-Hardware: Mini-PC

• Orion-Herk-Mini-PC (Ryzen 9 7940HS, Radeon 780M GPU) bietet eine flüssigere Erfahrung.
• Auf dem Herk ist die LLaMA 3.1-Inferenzgeschwindigkeit mit ChatGPT vergleichbar.
• Trotz der Radeon 780M GPU kann LLaMA 3.1 aufgrund des 6-GB-VRAM-Limits nicht in die GPU geladen werden.

High-End-Hardware: Gaming-PC und Workstation

• Desktop-Computer mit Nvidia 4080 GPU (Threadripper 3970X) zeigt hervorragende Leistung beim Ausführen von LLaMA 3.1.
• Die GPU-Auslastung der 4080 erreicht 75 bis 100%, die Inferenzgeschwindigkeit ist erheblich schneller als ChatGPT.
• Mac Pro mit M2 Ultra Chip zeigt ebenfalls leistungsstarke Ergebnisse, was darauf hinweist, dass Apple Silicon wettbewerbsfähig ist.

Ultra-High-End-Hardware: KI-Workstation

• Eine 96-Kern-Threadripper-Workstation mit Nvidia 6000 Ada und 512 GB RAM kann das größere LLaMA 3.1 (405 Milliarden Parameter) ausführen.
• Selbst auf dieser leistungsstarken Hardware ist die Inferenzgeschwindigkeit bei diesem riesigen Modell extrem langsam.
• Beim kleineren LLaMA 3.2 (etwa 2 GB) wird die Inferenzgeschwindigkeit extrem schnell.

Fazit

• Die Wahl der richtigen Hardware für LLM ist entscheidend und beeinflusst direkt die Performance.
• Für große LLMs sind eine leistungsstarke GPU und ausreichend Speicher unerlässlich.
• Modellgröße und Hardware beeinflussen die Inferenzgeschwindigkeit gleichermaßen.

Hardware-Leistungsvergleich

Hardware-Plattform	CPU	GPU	Speicher	LLaMA 3.1 Inferenzgeschwindigkeit
Raspberry Pi 4	4-Kern	Keine	8 GB	Sehr langsam (~1 Wort/Sek.)
Orion Herk	Ryzen 9 7940HS	Radeon 780M (6 GB)	32 GB	Vergleichbar mit ChatGPT
Threadripper 3970X	32-Kern	Nvidia 4080	128 GB	Schneller als ChatGPT
Mac Pro	M2 Ultra	Integrierte GPU	128 GB	Sehr schnell
Threadripper (96-Kern)	96-Kern	Nvidia 6000 Ada	512 GB	Sehr langsam (405B-Parameter-Modell)