大模型推理速度对比_大模型推理速度对比分析？

beiqi AIGC教程 2026-11-15 15:00:24 2

本文目录一览：

1、卡荒PhD求生之路:MacBookAir大模型时代性能实测
2、捡垃圾指南:廉价显卡本地跑大模型的推理速度对比
3、大模型显卡推理和纯CPU推理对比测试
4、“推理”大模型和“非推理”大模型有什么区别|AI通识课40
5、大模型推理速度翻倍的秘密:硬件选型与GPU优化全攻略

卡荒PhD求生之路:MacBookAir大模型时代性能实测

M2 MacBook Air 运行大模型效果推理速度大模型推理速度对比：3B模型4bit量化后大模型推理速度对比：使用MPS加速大模型推理速度对比：30 token/s 不使用MPS（CPU）：28 token/s（未插电源时仅用前四个高效核心大模型推理速度对比，插电后可能仅用高性能核心）结论：CPU与GPU速度接近大模型推理速度对比，MPS加速效果有限。

（图片来源网络，侵删）

捡垃圾指南:廉价显卡本地跑大模型的推理速度对比

1、Tesla P40：在推理qwen5系列模型时，P40的推理速度相对较慢，尤其是在处理较大模型（如32b和72b）时，显存使用率较高，推理速度明显下降。RTX 2080 Ti：相比P40，RTX 2080 Ti的推理速度有了显著提升。在处理7b和14b模型时，其推理速度几乎是P40的两倍。

2、方案对比：方案图中第三个方案使用Intel Xeon Platinum 8175M @ 50GHz CPU，其指令集扩展包含AVX - 512，本应选用此方案测试，却选择了最廉价的方案。DDR4内存带宽的瓶颈带宽不足影响：大模型推理中，内存带宽直接影响数据读取和写入速度。DDR4内存带宽不足，使数据传输成为瓶颈，拖慢整个推理过程。

（图片来源网络，侵删）

3、这一技术的出现，无疑将AI民主化向前推进了一步，使得更多用户能够在不购置昂贵高端显卡的情况下，利用廉价显卡完成大模型的推理服务。FlexGen的核心优势 FlexGen的主要优势在于其能够在资源受限的硬件环境下，有效地运行大规模语言模型（LLM）。

4、噪音适中：风扇转速较低，噪音水平与普通PC相当。体积合适：比1U和2U服务器小很多。方案总结通过对比服务器、小主机和工作站的优缺点，在一两千元预算内，工作站方案在各方面综合表现最佳，既能满足纯CPU推理70B大模型的需求，又具有较高的性价比，适用于个人做大模型研究，也适合作为家庭多开服务器。

（图片来源网络，侵删）

5、搞AI编程，最大的门槛是显卡（GPU）。很多学生搞深度学习，自己买不起上万块的4090显卡，只能去租云服务器，烧钱如流水。创新中心成立后，通常会搭建高算力机房，并且会向本地高校开放一定的免费额度或学生认证价格。

6、本次我们要对比的是RX460和GTX1060两款显卡的挖矿算力，下面的测试数据是以太币挖矿算力。...虽然它的计算速度还是不如算盘，但它的好处是完全自动的，我们只管输入，具体计算完全靠机械装置来完成，...公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。

大模型显卡推理和纯CPU推理对比测试

1、测试概述本文旨在对比大模型在显卡推理和纯CPU推理下大模型推理速度对比的性能表现大模型推理速度对比，包括速度对比、超过显存容量情况的推理速度对比以及不同精度下的推理速度对比。测试环境为个人工作站，配置大模型推理速度对比了E5 2680 V4 CPU、256GB DDR4 内存和两张P106显卡。

2、适用场景：高端GPU（如RTX 4090）部署大型模型。Llama.cpp：优势：支持CPU/GPU混合推理，量化选项丰富。

3、使用在线工具或测试软件，快速判断电脑能运行的AI大模型范围，核心依据是显存、内存及处理器性能。

4、但如果配置较低，可能只能支持较小规模或简化版的大模型。显卡推理在服务器上通常优于纯CPU推理，能够显著提高大模型的运行速度和效果。使用场景与选择建议千元小主机：适合作为日常办公、学习或轻度计算任务的设备。如果需要使用大模型进行推理或生成任务，可以考虑使用在线API或外接显卡等方案来提升性能。

5、纯CPU推理大模型服务器翻车表现为推理速度远低于预期，无法满足基本要求，32B模型推理速度仅0.82 tokens/s，14B模型为54 tokens/s，加显卡后提升也不大。

6、测试显示，Arc 140T在1080P高画质下可稳定运行多数3A游戏，帧数接近60帧流畅标准，但《CS2》等竞技游戏因处理器占用较高，需优化设置以平衡性能与温度。