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) |
