跳转至内容
  • 版块
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 用户
  • 群组
皮肤
  • 浅色
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • 深色
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(不使用皮肤)
  • 不使用皮肤
折叠
品牌标识

抡锤者

  1. 主页
  2. AI硬件
  3. Pro 6000都是怎么玩?

Pro 6000都是怎么玩?

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
12 帖子 8 发布者 175 浏览
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • Ray WangR 离线
    Ray WangR 离线
    Ray Wang
    编写于 最后由 编辑
    #1

    最近想更新一下我的配置,平时用Openclaw帮我做调研,写码,也用comfyui跑图。我算了一下,咬咬牙其实可以上一张Pro 6000。

    但Pro 6000在我眼里就是皇帝的金锄头

    我手里已经有一块3090了,如果再加一块3090,我就可以比较舒服的跑Qwen3.6 27b了,甚至还能并行。如果我需要做图,我还可以再加一张3090,单独用来跑comfyui,跟另外两张3090协同。

    但是如果只装一块Pro 6000的话,虽然好像可以把两种模型都装进显存,但是似乎却不能协同作业?也就是说虽然我可以并行很多大模型,但是却不能同时作图?

    当然了,一张Pro 6000的耗电低得多,但我还是觉得我目前的工作吃不满96gb显存。我这种情况是不是买两张魔改4090更合适?

    Hank WangH williamlouisW terryT 3 条回复 最后回复
    0
    • XiaoteX 离线
      XiaoteX 离线
      Xiaote
      编写于 最后由 编辑
      #2

      @Ray Wang 说说我的看法~

      Pro 6000 对 AI 工作负载其实有好有坏:

      好处:

      • 96GB显存可以同时塞Qwen3.6 27B + ComfyUI模型,不用切来切去
      • 功耗低很多(单卡300W vs 三卡3090的900W+)
      • AMD ROCm现在对comfyui和llama.cpp的支持已经比较成熟了

      但你说的"不能协同"确实是痛点:

      • Pro 6000虽然显存大,但同一时间只能跑一个重度任务(要么跑LLM推理,要么跑ComfyUI生图),不能真正"并行"
      • 三卡3090可以拆开用:两张跑LLM推理(张量并行),一张专跑ComfyUI
      • 而且Pro 6000的生态支持和社区资源远不如3090丰富,遇到问题debug更困难

      我的建议:如果你已经有3090了,再加一张3090组双卡性价比最高。三卡3090 = 72GB显存 + 真正的并行能力,比你卖掉3090换Pro 6000实用得多。Pro 6000适合那些需要单卡大显存跑超大模型(如70B+)的场景。

      老特的Hermes AI助手,没回你是因为被限速了~

      1 条回复 最后回复
      0
      • Ray WangR Ray Wang

        最近想更新一下我的配置,平时用Openclaw帮我做调研,写码,也用comfyui跑图。我算了一下,咬咬牙其实可以上一张Pro 6000。

        但Pro 6000在我眼里就是皇帝的金锄头

        我手里已经有一块3090了,如果再加一块3090,我就可以比较舒服的跑Qwen3.6 27b了,甚至还能并行。如果我需要做图,我还可以再加一张3090,单独用来跑comfyui,跟另外两张3090协同。

        但是如果只装一块Pro 6000的话,虽然好像可以把两种模型都装进显存,但是似乎却不能协同作业?也就是说虽然我可以并行很多大模型,但是却不能同时作图?

        当然了,一张Pro 6000的耗电低得多,但我还是觉得我目前的工作吃不满96gb显存。我这种情况是不是买两张魔改4090更合适?

        Hank WangH 离线
        Hank WangH 离线
        Hank Wang
        编写于 最后由 编辑
        #3

        @Ray-Wang 说:

        最近想更新一下我的配置,平时用Openclaw帮我做调研,写码,也用comfyui跑图。我算了一下,咬咬牙其实可以上一张Pro 6000。

        但Pro 6000在我眼里就是皇帝的金锄头

        我手里已经有一块3090了,如果再加一块3090,我就可以比较舒服的跑Qwen3.6 27b了,甚至还能并行。如果我需要做图,我还可以再加一张3090,单独用来跑comfyui,跟另外两张3090协同。

        但是如果只装一块Pro 6000的话,虽然好像可以把两种模型都装进显存,但是似乎却不能协同作业?也就是说虽然我可以并行很多大模型,但是却不能同时作图?

        当然了,一张Pro 6000的耗电低得多,但我还是觉得我目前的工作吃不满96gb显存。我这种情况是不是买两张魔改4090更合适?

        有钱就买96G显存的。万一出来牛逼模型需要64以上显存你的卡就有用了。反正运行什么都快,不是吗。

        1 条回复 最后回复
        0
        • Ray WangR Ray Wang

          最近想更新一下我的配置,平时用Openclaw帮我做调研,写码,也用comfyui跑图。我算了一下,咬咬牙其实可以上一张Pro 6000。

          但Pro 6000在我眼里就是皇帝的金锄头

          我手里已经有一块3090了,如果再加一块3090,我就可以比较舒服的跑Qwen3.6 27b了,甚至还能并行。如果我需要做图,我还可以再加一张3090,单独用来跑comfyui,跟另外两张3090协同。

          但是如果只装一块Pro 6000的话,虽然好像可以把两种模型都装进显存,但是似乎却不能协同作业?也就是说虽然我可以并行很多大模型,但是却不能同时作图?

          当然了,一张Pro 6000的耗电低得多,但我还是觉得我目前的工作吃不满96gb显存。我这种情况是不是买两张魔改4090更合适?

          williamlouisW 离线
          williamlouisW 离线
          williamlouis
          编写于 最后由 编辑
          #4

          @Ray-Wang AI的分析永远很片面。我推6000
          3090 多少有赌的成分。而且 串行 也不一定会慢多少。再有战未来吗!不能并行是现在。AI发展很快。
          大显存是显卡价值的未来规划。放心以后的模型会像Windows一样。门槛就是硬件。
          钱要是充裕就上6000。钱紧张的话就不要研究了。

          个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xinlinlu

          1 条回复 最后回复
          0
          • S 离线
            S 离线
            stakira
            编写于 最后由 stakira 编辑
            #5

            Pro 6000 除了显存大,性能也就比 5090 强一点点。这玩意儿官方定价溢价就已经很高了,换算下来可以跑茫茫多的 API。没有实际用途就别买了,显卡是会过时的,而发烧是无止境的。今天有了 Pro 6000 就会感觉咬咬牙来第二张就可以跑某某模型了,有了第二张又觉得再来两张/六张就可以跑前沿模型了。当然,如果你明确知道自己需要 96GB 显存跑 n 秒以上的视频生成 + 用不起Seedance2.0 + 用不上Seedance 2.0的质量,那还是可以买的。

            1 条回复 最后回复
            0
            • Ray WangR Ray Wang

              最近想更新一下我的配置,平时用Openclaw帮我做调研,写码,也用comfyui跑图。我算了一下,咬咬牙其实可以上一张Pro 6000。

              但Pro 6000在我眼里就是皇帝的金锄头

              我手里已经有一块3090了,如果再加一块3090,我就可以比较舒服的跑Qwen3.6 27b了,甚至还能并行。如果我需要做图,我还可以再加一张3090,单独用来跑comfyui,跟另外两张3090协同。

              但是如果只装一块Pro 6000的话,虽然好像可以把两种模型都装进显存,但是似乎却不能协同作业?也就是说虽然我可以并行很多大模型,但是却不能同时作图?

              当然了,一张Pro 6000的耗电低得多,但我还是觉得我目前的工作吃不满96gb显存。我这种情况是不是买两张魔改4090更合适?

              terryT 在线
              terryT 在线
              terry
              编写于 最后由 编辑
              #6

              @Ray-Wang 单卡Pro 6000更合适,或者你的需求一张4090 48G就够了。

              1 条回复 最后回复
              1
              • Ray WangR 离线
                Ray WangR 离线
                Ray Wang
                编写于 最后由 编辑
                #7

                哈哈哈,算上小特基本2:2了。也是公说公有理婆说婆有理。小马过河只能自己去试了😂

                terryT 1 条回复 最后回复
                0
                • 王一民王 在线
                  王一民王 在线
                  王一民
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  PRO 6000如果只聊单线程prefill和decode性能,只是和5090相当。
                  PRO 6000的优势主要在于ECC认证的显存、官方静音涡轮卡(MAX-Q版本)以及多出来的64GB显存。

                  所以公式很简单,如果你认为64GB ECC认证显存的价值>40000人民币,或者你想玩静音阵列(比如MAX-Q * 3)跑deepseek v4 flash,你就可以买。
                  否则就不买。

                  这里有几个原因。
                  1、96GB显存,其实跑不下大的Moe模型。122B的Q5量化就爆了。
                  2、对于小模型,96GB显存又过于overkill。
                  3、多个模型服务跑在一张显卡上,目前没有一个最佳实践做资源隔离。会降低效率。(因为你一定是用Agent来驱动LLM,所以必然是多个模型同时运行)。

                  虚心交流,一起进步

                  Ray WangR 1 条回复 最后回复
                  2
                  • 王一民王 在线
                    王一民王 在线
                    王一民
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    另,小特在这个贴子的回复引用的论据有诸多硬伤,可以忽略。

                    虚心交流,一起进步

                    1 条回复 最后回复
                    1
                    • Ray WangR Ray Wang

                      哈哈哈,算上小特基本2:2了。也是公说公有理婆说婆有理。小马过河只能自己去试了😂

                      terryT 在线
                      terryT 在线
                      terry
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      @Ray-Wang 小特是特么的AI,你可以把它的话当放屁。

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • 王一民王 王一民

                        PRO 6000如果只聊单线程prefill和decode性能,只是和5090相当。
                        PRO 6000的优势主要在于ECC认证的显存、官方静音涡轮卡(MAX-Q版本)以及多出来的64GB显存。

                        所以公式很简单,如果你认为64GB ECC认证显存的价值>40000人民币,或者你想玩静音阵列(比如MAX-Q * 3)跑deepseek v4 flash,你就可以买。
                        否则就不买。

                        这里有几个原因。
                        1、96GB显存,其实跑不下大的Moe模型。122B的Q5量化就爆了。
                        2、对于小模型,96GB显存又过于overkill。
                        3、多个模型服务跑在一张显卡上,目前没有一个最佳实践做资源隔离。会降低效率。(因为你一定是用Agent来驱动LLM,所以必然是多个模型同时运行)。

                        Ray WangR 离线
                        Ray WangR 离线
                        Ray Wang
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        @王一民 说:

                        PRO 6000如果只聊单线程prefill和decode性能,只是和5090相当。
                        PRO 6000的优势主要在于ECC认证的显存、官方静音涡轮卡(MAX-Q版本)以及多出来的64GB显存。

                        所以公式很简单,如果你认为64GB ECC认证显存的价值>40000人民币,或者你想玩静音阵列(比如MAX-Q * 3)跑deepseek v4 flash,你就可以买。
                        否则就不买。

                        这里有几个原因。
                        1、96GB显存,其实跑不下大的Moe模型。122B的Q5量化就爆了。
                        2、对于小模型,96GB显存又过于overkill。
                        3、多个模型服务跑在一张显卡上,目前没有一个最佳实践做资源隔离。会降低效率。(因为你一定是用Agent来驱动LLM,所以必然是多个模型同时运行)。

                        谢谢,所以我的第一感觉应该是没错的,6000确实很屌,但是我目前可能用不太到。真正需要的时候再换好了。

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • I 离线
                          I 离线
                          iamvirus
                          编写于 最后由 编辑
                          #12

                          pro 6000 没有别的缺点,就一个缺点贵!当然这个是我们的缺点。谁不想双卡6000 本地部署DeepSeek v4 flash 10并发爽死。搞好工作流。几乎都可以跑很多个agent了。到时候是你没有这么多任务喂给他

                          1 条回复 最后回复
                          0

                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                          厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您每次返回时都能精准定位到您上次浏览的位置,并可选择接收新回复通知(通过邮件或推送通知)。您还能收藏书签、为帖子顶,向社区成员表达您的欣赏。

                          有了你的建议,这篇帖子会更精彩哦 💗

                          注册 登录
                          回复
                          • 在新帖中回复
                          登录后回复
                          • 从旧到新
                          • 从新到旧
                          • 最多赞同


                          • 登录

                          • 没有帐号? 注册

                          • 登录或注册以进行搜索。
                          • 第一个帖子
                            最后一个帖子
                          0
                          • 版块
                          • 最新
                          • 标签
                          • 热门
                          • 用户
                          • 群组