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组了 8 台 NVIDIA A100-PCIE-40GB ,用 Ollama 跑了 Deepseek 的 70B 版本,理论上性能是足够的,但是思考时间特别长,显存的占用率也不是很高,功率甚至连五分之一都没达到,不知道问题出在什么地方
1 neteroster 2025 年 2 月 15 日 via Android1. 都用这些设备了不用 sglang 跑去用 ollama 这种干啥 |
2 v2dev 2025 年 2 月 15 日@neteroster 感谢!!小白刚上手,搜了下都是用 ollama 在部署,这就去看一下 sglang |
3 hertzry 2025 年 2 月 15 日 via iPhoneNVLink 需要专门的硬件交换机,你这 PCIe 版用不了。 |
4 TimeNewRome 2025 年 2 月 15 日deepseek 对 IO 要求很高。楼主的 token 输出慢,多半是因为 IO 传输存在瓶颈。 所以最好的解决办法,应该是换成 NVLINK 而不是继续用 PCIE 。 PCIE 通道数有上限,会严重拖慢 IO 速度。 |
5 liuyuncai 2025 年 2 月 15 日被多机互联的通信带宽限制了,而且你这个是 PCIE 的,GPU 通信也被限制了 |
6 cpstar 2025 年 2 月 15 日谁给的勇气判定“理论上性能是足够的”? |
8 scys 2025 年 2 月 15 日看运行环境的占用情况和参考 Ollama 的 issue 讨论 8xA100 相关就明白。 |
9 apuslilie 2025 年 2 月 15 日好奇去了解了一下 NVlink ,感觉机器学习对 GPU 之间通信的要求还挺高的(不然 PCIe 应该就够了)。 个人理解这方面是不是在算法上还有继续挖掘的空间?如果对通信带宽的要求这么高,通信本身的开销就不小吧。 一般 CPU 为主的计算,通信的开销有,但是感觉要小得多,节点不多的时候用普通网线连接都可以。 |
10 iorilu 2025 年 2 月 15 日70b? 为什么要这么多卡 |
12 reeco 2025 年 2 月 15 日生产环境显存足够还用 ollama 这种套壳干嘛,暴殄天物。70B 用 Triton + TensorRT-LLM 理论性能是最好的 |
13 secondwtq 2025 年 2 月 15 日你把 PCIe P2P 搞起来就可以,应该是不需要 NVLink 的。 |
14 secondwtq 2025 年 2 月 15 日70B 的话试试用四块跑,卡越多通信开销越大。 |
15 kernelpanic 2025 年 2 月 15 日deepseek 只有一个 671B 版本 |
16 Invast 2025 年 2 月 15 日我试过 pcie 和 nvlink 的 8 卡 a100 ,性能差的很少,10%都不到。另外如果是 fp16 权重我感觉 40gb x 8 是不够部署 70B 模型的,我怀疑可能发生了显存和内存的交换,出现了 IO 瓶颈。 |
17 carmark 2025 年 2 月 15 日8 台还是 8 张,节点内可以走 nvlink 或者 pcie ,节点间如果要低延时可以走 IB 或者 RoCE 。一般而言推理并不需要高带宽,但是需要低延迟的产品。所以如果是 8 台机器最好上 IB 或者 RoCE ,这个比以太网好太多,如果是单机八卡那么其实上 nvlink 意义不大,重点还是要用正经的推理引擎,ollama 的目标是为了能兼容多种硬件。 |
18 lkc3093 2025 年 2 月 16 日 via Androidsxm 版本的才能用 nvlink |
19 mengban 2025 年 2 月 17 日70B 是指蒸馏版本的 Qwen 吧? 严格来说 这个和 dsk 相差甚远 真想部署所谓的满血 dsk 起步配置是 16 张 80G 的卡 你这配置估计体验不到 dsk 的能力 |
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