r/LocalLLaMA 上的一位用户分享了关于运行大型语言模型的性能的惊人结果，该设置使用了双 GPU，其中一个 GPU 通过 PCIe 3.0 x1 插槽连接。与人们预期的这种有限带宽会造成严重瓶颈相反，该用户发现张量拆分（一种将模型层分布到 GPU 的方法）与层拆分相比，性能提升了 40% 以上。在另一台配备不同模型的租用机器上进行的进一步测试也显示，张量拆分带来了显著的速度提升，PCIe 带宽测量表明 x1 连接在推理过程中并不是主要瓶颈，尽管它确实影响了模型加载时间。 AI
影响 表明较低带宽的 PCIe 配置可能适用于某些 LLM 推理任务，从而可能降低用户的硬件升级成本。
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- Intel i5-14400F
- L3.1 Nemotron Sunfall 71B IQ3_XS
- llama.cpp
- RTX 5060 Ti 16GB
- PCIe 3.0 x1
- RTX 3060 12GB
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