我比较了这里使用的主要GPU/机器的所有规格，因为带宽不是一切。你们有些人需要认清现实。

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gpu-comparison llm-inference hardware-benchmarks mac-studio nvidia amd prefill-performance

摘要

作者比较了用于LLM推理的各种GPU，批判了常见的基准测试，并强调了预填充性能比生成速度更重要，针对不同预算和使用场景给出了建议。

热门观点：\n- Mac studio是定价过高的树莓派，效率比人们想象的要低得多（大多数Mac也是如此）。M5 MBP搭配“tensor”矩阵MMA稍好一些，但提升有限。\n- Spark在仅售3-4k时还算不错。显然Strix现在要好得多。\n- 3090对于单流使用来说完全过剩，如果能找到便宜的V100s，性价比会高得多。P40非常小众，但如果你恰好需要48GB显存、运行MoE且买不起Mi50s或V100s，它们还算凑合。\n- P100s是被严重低估的入门级LLM GPU，很少有人提及。200美元（双卡）就能获得32GB显存、700GB/s带宽和M3 Ultra约70%的计算能力，这非常疯狂。\n我知道这个板块现在充斥着只会用设备跟动漫老婆搞ERP的玩家，但对于确实在高效工作的人来说，预填充依然非常重要，而这完全被大多数帖子或大型AI油管频道做的“生成1000字故事”基准测试所掩盖。尤其是在疯狂消耗上下文的多模态模型中。我还在为未来想做的预填充和生成图表收集数据……另外，我没找到太多可靠的功耗数据，如果能在评论区提供你们自己设备的数据，我会很感激。感谢聆听我的TED演讲。\n编辑：语法问题
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