你敢相信嗎？除非你做好了“硬碰硬的準(zhǔn)備”，直接與產(chǎn)品對(duì)比、設(shè)備對(duì)比。

?那么第一原則：你需要學(xué)習(xí)更豐富的、更專業(yè)的、行業(yè)知識(shí)！而不是普遍的非系統(tǒng)化的碎片訊息（這是現(xiàn)代人普遍混淆的）。 

?包含：深入了解（那些）基于Intel x86 + Nvidia GPUs +尺寸模型的性能，深入了解那些基于鯤鵬+ 昇騰GPUs +尺寸模型的性能。 

?性能是多維度指標(biāo)：模型下載地址（這就獲取了模型尺寸/精度/文件格式）、首Tokens延遲、并發(fā)、上下文長度、及Tokens/s/user； 所以一旦掌握上述經(jīng)驗(yàn)，那么“硬碰硬”便不是問題。隨之儲(chǔ)備經(jīng)驗(yàn)越多，你會(huì)詫異發(fā)現(xiàn)：“8顆昇騰300I Duo 共768GB顯存，在 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B環(huán)境中，并發(fā)100基準(zhǔn)下，4.4 /Tokens/s/User、而First Token/s -49s”...這個(gè)性能就是來搞笑的好嗎？ 同樣的模型環(huán)境，同樣的成績我們采用4顆國產(chǎn)GPU共256GB顯存，即可達(dá)到。再強(qiáng)調(diào)一次“4.4/Tokens/s/User”是無法接受的成績。 另外，基于上述環(huán)境：8顆昇騰300I Duo 共768GB顯存（2）個(gè)并發(fā)基礎(chǔ)上Tokens/s/User 10.4、性能算是可以接受，但體驗(yàn)不佳。 而我們家4顆國產(chǎn)GPU共256GB顯存：（4）個(gè)并發(fā)基礎(chǔ)上Tokens/s/User 11.2、剛剛滿足體驗(yàn)。所以，有捕捉到“第一原則”的重要性嗎？

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