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English(EN) Flash next rig born from mining parts.

用户使用矿机部件组装AI平台,实现高推理速度

Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块上一位用户分享了他们使用翻新矿机硬件构建自定义AI推理平台的经验。该用户详细介绍了如何配置一个包含三块 NVIDIA 3060 12GB GPU 的系统,并使用 "flash next" 软件实现了令人印象深刻的性能,特别指出在 strata 上通过 IQ3 达到了每秒 38-40 个 token 的吞吐量。这显著优于 llama.cpp 在相同硬件上报告的每秒 13.2 个 token 的速度,促使用户询问其他人是否也成功使用类似的旧矿机设备进行AI任务。 AI

影响 展示了通过翻新旧硬件实现高效AI推理的潜力,可能降低个人用户的成本。

排序理由 用户生成内容,关于用于AI推理的硬件配置。

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用户使用矿机部件组装AI平台,实现高推理速度

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用户生成内容,关于用于AI推理的硬件配置。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/MD_Reptile ·

    闪存新设备源自矿机零件。

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wwt19n/flash_next_rig_born_from_mining_parts/"> <img alt="Flash next rig born from mining parts." src="https://preview.redd.it/2oxdfvf8gath1.jpeg?width=640&amp;crop=smart&amp;auto=webp&amp;s=d6b336a968a2e94de…