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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. 作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

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25 帖子 15 发布者 582 浏览
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  • Sam HsuS 离线
    Sam HsuS 离线
    Sam Hsu
    编写于 最后由 编辑
    #2

    新手就別玩v100了

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    • 0xsltomorrow0 离线
      0xsltomorrow0 离线
      0xsltomorrow
      编写于 最后由 编辑
      #3

      性價比要看用途啊 哈 而且要同時折騰軟件和硬件

      V100是CUDA 7.0架構的 主流的量化模型除了GGUF其他都用不到 新的技術很多都要CUDA 8.0架構以上才能用 LLM類勉強能用

      ComfyUI 16G就不要想T2V/I2V的 顯存不夠用
      T2I/I2I的跑Zimage/Flux模型還好 QwenImage系列一張 1024x1024的圖用了蒸餾模型也要好幾分鐘左右才有一張

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      1
      • Y 离线
        Y 离线
        y2k
        编写于 最后由 编辑
        #4

        主要还是被nvidia生态抛弃了,没生态的东西就是垃圾,各种新功能不支持,它便宜不是没有原因的

        Y 1 条回复 最后回复
        0
        • hotpigwkH 离线
          hotpigwkH 离线
          hotpigwk
          编写于 最后由 编辑
          #5

          如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

          张哲张 1 条回复 最后回复
          0
          • Y 离线
            Y 离线
            y2k
            编写于 最后由 编辑
            #6
            此主題已被删除!
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            0
            • 大 离线
              大 离线
              大宝剑
              编写于 最后由 编辑
              #7

              做科学计算,那妥妥的V100。大模型还是3090-24G为起点

              1 条回复 最后回复
              0
              • M 离线
                M 离线
                mark
                编写于 最后由 编辑
                #8

                生产力工具的话, 无脑 搞 英伟达, 就算是买失败了,二手也能转出去. 搞这些破烂,就砸手里了.

                1 条回复 最后回复
                0
                • hotpigwkH hotpigwk

                  如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

                  张哲张 离线
                  张哲张 离线
                  张哲
                  编写于 最后由 编辑
                  #9

                  @hotpigwk 说:

                  如果我只是用来跑Hermes的基础大模型,用来分析解析任务的话,是不是问题不大!

                  垃圾卡,别买

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • hotpigwkH 离线
                    hotpigwkH 离线
                    hotpigwk
                    编写于 最后由 编辑
                    #10

                    我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                    不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                    terryT X Vivid VectorV 3 条回复 最后回复
                    1
                    • hotpigwkH hotpigwk

                      我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                      不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                      terryT 离线
                      terryT 离线
                      terry
                      编写于 最后由 编辑
                      #11

                      @hotpigwk 其实屎你不需要去尝一下才能说它不能吃,任何意见都带有主观性,比如你认为这张卡能打,能画图,能跑模型,你可以买了测试下,用实际数据来打脸这些人。

                      1 条回复 最后回复
                      1
                      • hotpigwkH hotpigwk

                        作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

                        williamlouisW 离线
                        williamlouisW 离线
                        williamlouis
                        编写于 最后由 编辑
                        #12

                        @hotpigwk 我做为另一个AI的爸爸。分析了这个帖子。你是想得到一个鼓励。好吧。你行吧。上吧。受伤别喊疼才是爷们。BB多了都是废话。奔跑吧!S年。

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

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • hotpigwkH hotpigwk

                          我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                          不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                          X 离线
                          X 离线
                          xping
                          编写于 最后由 编辑
                          #13

                          @hotpigwk 你是卖V100的吧?

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • hotpigwkH hotpigwk

                            我觉得一个工具还是看他用在哪里,怎么用。直接武断地说某一个卡是垃圾了的话,有点儿过于偏执。如果只是本地跑agent的基础对话,帮助基础系统维护,或者再最多就是生个图,解决一下一些自动化生产力的问题的话,应该还是问题不大的吧。毕竟有的事情是不愿意放到api上面去调用的,local LLM还是有一些价值的。主要看使用方向和侧重了!

                            不知道大家对于本地部署大模型,还有什么建议?以及应用上的实践呢?

                            Vivid VectorV 离线
                            Vivid VectorV 离线
                            Vivid Vector
                            编写于 最后由 编辑
                            #14

                            @hotpigwk
                            咸鱼上二手V100 16G的成品卡(转接好PCIE直插)就1100左右价格,直接买一张上来测试跑大模型,或者你要跑27B的就买2张,总价2200,自己折腾然后把实测数据截图发论坛里,就有话题有人聊了😁

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • Peace LoveP 离线
                              Peace LoveP 离线
                              Peace Love
                              编写于 最后由 编辑
                              #15

                              建議買兩張, 32G 夠跑很多語言模型了

                              1 条回复 最后回复
                              1
                              • loiak inaefaL 离线
                                loiak inaefaL 离线
                                loiak inaefa
                                编写于 最后由 编辑
                                #16

                                做RAG嵌入的话,比16GV100更香的卡还有么?

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • hotpigwkH hotpigwk

                                  作为一个ai新手,想尝鲜尝试和学习,打算入一张V100 16G的,但是为啥论坛里完全不聊这张卡?真的是没有生产力?还是性价比太低?

                                  David ZhangD 离线
                                  David ZhangD 离线
                                  David Zhang
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #17

                                  @hotpigwk v100性能不差,但你得会玩,新手不建议,不信的话,看看 斯波图 的翻车视频

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • Y y2k

                                    主要还是被nvidia生态抛弃了,没生态的东西就是垃圾,各种新功能不支持,它便宜不是没有原因的

                                    Y 离线
                                    Y 离线
                                    y2k
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #18

                                    贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

                                    terryT 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • Y y2k

                                      贴主抱歉了,泡了一下论坛,发现v100 跑大模型还真可能,附上27b模型链接,https://huggingface.co/sokann/Qwen3.6-27B-GGUF-4.262bpw, 不过它要用ik_llama.cpp加载,要自己编译, 好处是集成了turboQuant, KV可以翻倍。 论坛有人在V100 16G 上测试, 可以跑起来,上下文可以开到100K,大概在28tokens/s。关键参数 -c 102400 -np 1 -fa on -ngl 99  -ctk q4_0 -khad -ctv q4_0 -vhad -wgt 1

                                      terryT 离线
                                      terryT 离线
                                      terry
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #19

                                      @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

                                      Y 1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • terryT terry

                                        @y2k 非常好,你跑下发个帖子,我们观摩学习下。

                                        Y 离线
                                        Y 离线
                                        y2k
                                        编写于 最后由 y2k 编辑
                                        #20

                                        @terry 我手上没这个卡,下午抽了点时间。用5060ti试了一下,同样是16g显存,应该有参考意义,之前用官网的llama.cpp跑qwen3.6-27b q4,最多开20k就不行了,下午试了一下这个ik_llama.cpp跑了一下。100k是跑不了,不过试了开50k上下文驱动hermes没有问题!速度25t/s。因为开着向日葵远程测试的,把向日葵关了估计能上到60k,用着算是不错!我发一下参数-c 51200
                                        -np 1
                                        -fa on
                                        -ngl 99
                                        -ctk q4_0
                                        -khad
                                        -ctv q4_0
                                        -vhad
                                        --host 0.0.0.0
                                        --port 8000
                                        --cont-batching
                                        --jinja
                                        --mlock
                                        --threads 10
                                        --threads-batch 12
                                        附下载地址:https://github.com/Thireus/ik_llama.cpp/releases/tag/main-b4744-8d7891f
                                        且行且珍惜

                                        terryT 1 条回复 最后回复
                                        1
                                        • Y 离线
                                          Y 离线
                                          y2k
                                          编写于 最后由 y2k 编辑
                                          #21

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                                          38732870-1a28-43ce-ac22-ec544539f7b9-image.jpeg

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