使用Nvidia Tesla P100在Ollama平台上对大型语言模型进行性能测试 | 性能与部署方案
随着本地AI推理需求日益增长，在价格合理的GPU服务器上使用Ollama运行大型语言模型（LLM）已成为热门话题。在本性能测试中，我们测试了Nvidia Tesla P100——一款基于Pascal架构、拥有16GB HBM2内存的GPU——评估其在Ollama 0.5.11环境下运行7B至16B参数规模的LLM的性能。如果您正在考虑使用P100进行LLM推理，本文将为您提供参考。
服务器配置：Nvidia Tesla P100 托管环境
在开始介绍 Ollama P100 基准测试之前，我们先来了解一下测试环境的配置：
服务器配置：
- 价格：1239~1399人民币/月
- CPU：双核10核心英特尔至强E5-2660v2处理器
- 内存：128GB DDR3
- 存储：120GB NVMe固态硬盘+960GB SSD
- 网络：100Mbps无限流量
- 操作系统：Windows 11 Pro
GPU 详细信息：
- GPU：Nvidia Tesla P100
- 计算能力：6.0
- 架构：Pascal
- CUDA核心数：3584
- 内存：16GB HBM2
- FP32性能：9.5 TFLOPS
这种配置提供了充足的内存和存储空间，能够确保模型加载和运行流畅，而P100的16GB显存也使得运行更大规模的模型成为可能，这与我们之前进行的RTX2060 Ollama性能测试相比有显著提升。
基准测试结果：使用Ollama在Tesla P100上运行大型语言模型
我们在Tesla P100搭配Ollama的平台上测试了各种7B到16B的模型，以下是它们的性能表现：
| 模型 | deepseek-r1 | deepseek-r1 | deepseek-r1 | deepseek-coder-v2 | llama2 | llama2 | llama3.1 | gemma2 | qwen2.5 | qwen2.5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 参数 | 7b | 8b | 14b | 16b | 7b | 13b | 8b | 9b | 7b | 14b |
| 大小(GB) | 4.7 | 4.9 | 9 | 8.9 | 3.8 | 7.4 | 4.9 | 5.4 | 4.7 | 9.0 |
| 量化 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| 运行 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 | Ollama0.5.11 |
| 下载速度(mb/s) | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 | 12 |
| CPU 速率 | 3% | 3% | 3% | 3% | 4% | 3% | 3% | 3% | 3% | 3% |
| RAM 速率 | 5% | 5% | 5% | 4% | 4% | 4% | 5% | 5% | 5% | 5% |
| GPU UTL | 85% | 89% | 90% | 65% | 91% | 95% | 88% | 81% | 87% | 91% |
| 评估率(tokens/s) | 34.31 | 33.06 | 19.43 | 40.25 | 49.66 | 28.86 | 32.99 | 29.54 | 34.70 | 19.45 |
一段视频，用于记录P100 GPU的实时资源消耗数据：
使用Nvidia P100 GPU服务器在Ollama平台上对大型语言模型进行性能测试的屏幕截图
基准测试的主要结论
- 7B参数模型的最佳运行环境是Tesla P100搭配Ollama，Llama2-7B的运行速度可达49.66个token/秒。
- 14B及以上参数模型性能有所下降，DeepSeek-r1-14B的运行速度为19.43个token/秒，虽然仍可接受，但速度较慢。
- Qwen2.5和DeepSeek模型性能均衡，7B参数模型的运行速度稳定在33-35个token/秒之间。
- Llama2-13B的运行速度为28.86个token/秒，虽然可以运行，但速度低于7B模型。
- DeepSeek-Coder-v2-16B的性能令人惊喜，超过了14B模型（40.25个token/秒），但GPU利用率较低（65%），表明其效率不高。
Tesla P100适合在Ollama上运行大型语言模型吗？
如果您正在寻找价格实惠的Nvidia P100服务器用于大型语言模型推理，那么Tesla P100对于处理参数量不超过13B的模型来说是一个不错的选择。与RTX2060的Ollama基准测试结果相比，由于其拥有16GB显存，Tesla P100能够更好地处理更大规模的模型，但对于16B级别的模型来说，其性能可能不够理想。
✅ 使用NVIDIA P100运行Ollama的优缺点
- 能够高效运行7B-13B规模的模型
- 价格低于A4000或V100
- 处理7B+规模的大型语言模型时性能优于RTX2060
❌ 为 Ollama 提供的 NVIDIA P100 替代方案
- 难以处理16B+规模的模型
- 较旧的Pascal架构没有张量核心
如果您需要价格实惠的大型语言模型托管服务，那么以每月159-199美元的价格租用Tesla P100 GPU用于Ollama推理，对于小型到中型AI模型来说，性价比非常高。
开始使用Tesla P100服务器运行3-16B规模的大型语言模型
对于在Ollama平台上部署大型语言模型（LLM）的用户来说，选择合适的NVIDIA Tesla P100服务器解决方案对性能和成本有着显著的影响。如果您使用的模型参数规模在30亿到160亿之间，那么P100以其较高的性价比，是进行AI推理的理想选择。
GPU云服务器 - A4000
￥ 1109.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- 配置： 24核32GB, 独立IP
- 存储： 320GB SSD系统盘
- 带宽： 300Mbps 不限流
- 赠送： 每2周一次自动备份
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 1个独立IP
- 独显： Nvidia RTX A4000
- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 6144
- 单精度浮点： 19.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - P100
￥ 1239.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 16核E5-2660*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 120GB SSD
- 数据盘： 960GB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia Tesla P100
- 显存： 16GB GDDR6
- CUDA核心： 3584
- 单精度浮点： 9.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - V100
￥ 1849.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2690v3*2
- 内存： 128GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
最终总结：在Ollama平台上，适合Tesla P100的最佳模型有哪些？
对于使用Nvidia P100云服务器的用户，在Ollama平台上进行小型AI推理时，推荐使用以下模型：
- Llama2-7B（速度最快：49.66 词元/秒）
- DeepSeek-r1-7B（性能均衡：34.31 词元/秒）
- Qwen2.5-7B（强劲的替代方案：34.70 词元/秒）
- DeepSeek-Coder-v2-16B（最佳大型模型：40.25 词元/秒）
为了获得最佳性能，建议使用参数规模在70亿到130亿之间的模型。如果您需要处理更大的语言模型推理任务，可以考虑升级到A4000或V100显卡。您想了解更多关于Ollama在Tesla P100和V100显卡上的性能对比测试吗？欢迎在评论区留言！
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