Hardware

我有一个理论要测试——如果利用所有Intel CPU核心是否能提高LLMs的速度？。
困扰我的是，新的gemma3 27位模型（gemma3:27b，17GB在ollama上）无法适应我GPU的16GB显存，部分运行在CPU上。

在现代世界纷乱的环境中，我在这里比较不同显卡的技术规格，这些显卡适用于AI任务 (深度学习， 目标检测
和大语言模型）。 不过它们都非常昂贵。

当 Ollama 服务器同时收到两个请求时，其行为取决于其配置和可用的系统资源。

在 Windows 上安装 ET-8500 的步骤在说明中已有详细记录。
ET-8500 Linux 驱动程序安装 简单但不简单。

比较几种大语言模型（LLMs）版本在CPU和GPU上的预测速度：llama3（Meta/Facebook）、phi3（Microsoft）、gemma（Google）、mistral（开源）。