一位Reddit用户分享了一种经济高效的多节点GPU设置方法，证明昂贵的网络硬件并非必需。通过使用标准的以太网线缆和USB转以太网适配器，他们在两块4060 GPU和一块额外的4060 GPU上实现了`laguna Q2_K_XL`模型的每秒30个token的推理速度。该设置利用NCCL和RPC进行GPU间通信，用户指出在此配置下，拆分模式的张量操作不可行。 AI
影响 证明经济实惠的网络足以支持多GPU LLM推理，可能降低硬件门槛。
排序理由 用户分享的关于优化LLM推理硬件的技巧。
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