一、Benchmark 數據總覽

以下是三個作業系統在執行相同大型語言模型（如 deepseek-r1:14b）時的 Throughput 表現：

Linux

• 最高 Throughput：約 122.26 tokens/sec

• 硬體配置：AMD Ryzen 9 9950X、NVIDIA GeForce RTX 5090、187.27 GB RAM

• 作業系統版本：Arch Linux、Ubuntu Linux

• Ollama 版本：0.5.12 aidatatools.com

Windows

• 最高 Throughput：約 110.09 tokens/sec

• 硬體配置：Intel Core Ultra 9 285K、NVIDIA GeForce RTX 5090、63.38 GB RAM

• 作業系統版本：Windows 11 Pro

• Ollama 版本：0.5.11 aidatatools.com

macOS

• 最高 Throughput：約 44.65 tokens/sec

• 硬體配置：Apple M2 Ultra、192 GB RAM

• 作業系統版本：macOS 14.4

• Ollama 版本：0.5.7aidatatools.com

二、效能差異分析

1. Linux 相較於 Windows 的優勢

• 驅動程式與資源管理：Linux 提供更直接且高效的硬體資源存取，特別是在 GPU 加速方面。這使得在相同或相似硬體配置下，Linux 能夠發揮更佳的效能。

• 系統開銷：Linux 的背景服務和系統開銷通常較低，這有助於將更多資源分配給運行中的模型推論任務。

• 開發者社群與優化：Linux 擁有活躍的開發者社群，許多深度學習框架和工具首先在 Linux 上進行優化，這也促進了其在 AI 任務中的效能表現。

2. Windows 的表現略遜於 Linux

• 驅動程式層級的限制：儘管 Windows 支援 CUDA 和 NVIDIA GPU，但在某些情況下，其驅動程式的效率可能不如 Linux，特別是在高效能運算任務中。

• 系統資源分配：Windows 的資源管理機制可能導致在高負載情況下，部分資源被其他系統進程佔用，影響模型推論的效能。

3. macOS 的效能限制

• 硬體架構差異：Apple 的 M 系列晶片使用的是 ARM 架構，與主流的 x86 架構有所不同。這可能導致某些模型或框架在 macOS 上的效能不如在其他作業系統上的表現。雖然是省電，但效能就是不行。

• GPU 支援限制：目前，許多深度學習框架對 Apple GPU 的支援仍在發展中，這限制了模型在 macOS 上的加速能力。

• 軟體生態系統：某些優化工具或驅動程式在 macOS 上的可用性較低，這也可能影響整體效能。

三、結論與建議

綜合上述分析，Ollama 在 Linux 上的 Throughput 表現最佳，其次是 Windows，macOS 的效能則相對較低。

建議：

• 選擇作業系統：若追求最佳的模型推論效能，建議使用 Linux 作業系統，特別是針對需要大量運算資源的任務。

• 硬體配置：確保使用高效能的 CPU 和 GPU，並配備足夠的 RAM，以支援大型模型的運行。

• 軟體優化：定期更新驅動程式和相關框架，並考慮使用針對特定作業系統優化的工具，以提升效能。

透過深入了解不同作業系統在運行大型語言模型時的效能差異，使用者可以根據自身需求和資源，選擇最適合的環境，以達到最佳的運算效能。