作者正在进行一项实验,以衡量运行大型语言模型时各种硬件配置的实际 token 吞吐量。他们要求读者提供有关其显卡、使用的具体模型和量化方法以及在不同并发级别下测得的每秒 token 数的详细信息。目标是将这些用户提交的结果与基于内存带宽和模型大小计算出的理论上限进行比较,旨在了解不同系统的实际性能限制和差异。 AI
影响 为深入了解各种硬件上的实际 LLM 推理性能提供了见解,帮助用户优化其配置。
排序理由 该项目是呼吁社区收集 LLM 性能数据,而不是直接发布公告或研究论文。
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