你敢相信吗？除非你做好了“硬碰硬的准备”，直接与产品对比、设备对比。

➢那么第一原则：你需要学习更丰富的、更专业的、行业知识！而不是普遍的非系统化的碎片讯息（这是现代人普遍混淆的）。 

➢包含：深入了解（那些）基于Intel x86 + Nvidia GPUs +尺寸模型的性能，深入了解那些基于鲲鹏+ 昇腾GPUs +尺寸模型的性能。 

➢性能是多维度指标：模型下载地址（这就获取了模型尺寸/精度/文件格式）、首Tokens延迟、并发、上下文长度、及Tokens/s/user； 所以一旦掌握上述经验，那么“硬碰硬”便不是问题。随之储备经验越多，你会诧异发现：“8颗昇腾300I Duo 共768GB显存，在 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B环境中，并发100基准下，4.4 /Tokens/s/User、而First Token/s -49s”...这个性能就是来搞笑的好吗？ 同样的模型环境，同样的成绩我们采用4颗国产GPU共256GB显存，即可达到。再强调一次“4.4/Tokens/s/User”是无法接受的成绩。 另外，基于上述环境：8颗昇腾300I Duo 共768GB显存（2）个并发基础上Tokens/s/User 10.4、性能算是可以接受，但体验不佳。 而我们家4颗国产GPU共256GB显存：（4）个并发基础上Tokens/s/User 11.2、刚刚满足体验。所以，有捕捉到“第一原则”的重要性吗？

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