4卡2080Ti跑张量并行，到底划算吗？
探讨了4张2080Ti（22GB显存）环境下运行大语言模型的实际表现。实测表明，当模型体积超过16-20GB时，多卡推理的速度提升非常有限。虽然架构上支持张量并行，但由于Flash Attention等核心加速算子仅兼容RTX 30系及以上硬件，2080Ti在分布式推理中的性能收益大打折扣。社区正征集相关实战经验，评估这套老旧硬件在模型推理上的优化价值与投入产出比。
探讨了4张2080Ti（22GB显存）环境下运行大语言模型的实际表现。实测表明，当模型体积超过16-20GB时，多卡推理的速度提升非常有限。虽然架构上支持张量并行，但由于Flash Attention等核心加速算子仅兼容RTX 30系及以上硬件，2080Ti在分布式推理中的性能收益大打折扣。社区正征集相关实战经验，评估这套老旧硬件在模型推理上的优化价值与投入产出比。