嗯，我现在需要预测一个特定配置的计算机系统在运行404GB大小的LLM推理时，每秒能处理多少Tokens（Tokens/S）。配置是：1个Xeon W5-3435X CPU，1个RTX 3090 GPU，8通道512GB DDR5-4800 ECC内存（64GB×8）。我得仔细分析提供的数据，然后找出类似的配置或者相关因素来预测Tokens/S。

首先，我应该看看已有测试结果中的配置和对应的Tokens/S。然后找出哪些因素可能影响性能，比如GPU型号、VRAM大小、CPU型号、内存配置等。

从提供的测试结果中，我看到有RTX 4090和3090的不同配置，以及不同的CPU和内存组合。例如：

• 测试结果第0行：1×RTX 4090，24GB VRAM，512GB DDR4-3200 RAM，EPYC 7763 CPU，Tokens/S是6.40。
• 测试结果第1行：1×RTX 4090，24GB VRAM，480GB DDR4-3200 RAM，Xeon Platinum 8352V CPU，Tokens/S是7.00。
• 测试结果第2行：1×RTX 3090，24GB VRAM，512GB DDR4-3200 ECC RAM，EPYC 7532 CPU，Tokens/S是7.20。
• 测试结果第3行：1×RTX 4090，24GB VRAM，768GB DDR5-4800 RAM，EPYC 9654 CPU，Tokens/S是14.50。
• 测试结果第4行：1×RTX 4090（48GB模型），48GB VRAM，1152GB DDR5-5600 RAM（实际4800），EPYC 9334双插槽，Tokens/S是14.00。
• 测试结果第6行：4×RTX 4090（各48GB），每个GPU 48GB，总计192GB VRAM？或者4×48=192GB？系统内存768GB DDR5-4800，EPYC 9554单插槽，Tokens/S是15.24。
• 测试结果第7行：1×RTX 4090，24GB VRAM，512GB DDR4 RAM（未指定速度），双Xeon Platinum 8168 CPU，Tokens/S是5.00。
• 测试结果第8行：4×RTX 4090，24GB VRAM（可能每个），系统内存1024GB DDR5-4800，双EPYC 9654 CPU（每个有192核心？），Tokens/S是17.00。
• 测试结果第9行：1×RTX 3090，24GB VRAM，系统内存220GB（可能是指总容量？），双Xeon Gold 6133 CPU，Tokens/S是6.20。
• 测试结果第10行：1×RTX 4090（24GB），系统内存480GB DDR5，双Xeon Gold 6430 CPU，Tokens/S是7.00。
• 测试结果第12行：1×L40S（48GB），系统内存768GB DDR5-4800，双EPYC 9654（总192核心），Tokens/S是10.80。
• 测试结果第14行：1×L20（48GB），系统内存1024GB DDR5-4800，双Xeon Gold 6462C CPU，Tokens/S是13.00。

我要预测的是：RTX 3090，24GB VRAM；CPU是Xeon W5-3435X（Sapphire Rapids，16核心/32线程，4.7GHz boost clock）；内存是8通道512GB DDR5-4800 ECC（64GB×8）；运行404GB大小的LLM。

首先，我需要了解RTX 3090和RTX 4090的区别。从参数来看，RTX 3090使用的是GA102 GPU芯片，而RTX 4090和L40S、L20使用的是AD102。RTX 3090的 Shader数量是10496，而RTX 4090是16384。此外，RTX 4090的GPU clock和Memory clock都比3090高，因此在计算能力和内存带宽上更强。

接下来，CPU的影响。测试中使用了不同的CPU，如EPYC 7763（Milan）、Xeon Platinum 8352V、EPYC 9654（Genoa）。特别是，当我预测的系统中使用的是Xeon W5-3435X，它属于Sapphire Rapids系列，参数显示_cores是16/32线程，频率高达4.7GHz。

内存方面，测试结果显示DDR5-4800的带宽比DDR4高，可能对性能有显著影响。例如测试结果第3行和第12行使用了DDR5-4800，Tokens/S分别为14.5和10.8，这可能与内存带宽有关。

现在，我需要找出最接近配置的测试结果。目标配置是1×RTX 3090，24GB VRAM；CPU是Xeon W5-3435X（Sapphire Rapids，16核）；内存是8通道512GB DDR5-4800 ECC。

在测试结果中，是否有类似的配置？例如：

• 测试结果第9行：RTX 3090，24GB VRAM；系统内存220GB（不确定具体配置）；CPU是双Xeon Gold 6133（Skylake，各16核/32线程）。Tokens/S是6.20。
• 测试结果第10行：RTX 4090，24GB VRAM；系统内存480GB DDR5；CPU是双Xeon Gold 6430（Sapphire Rapids，各32核/64线程）。Tokens/S是7.00。
• 测试结果第2行：RTX 3090，512GB DDR4 ECC；CPU是EPYC 7532（Milan，各32核/64线程）。Tokens/S是7.20。

我的目标配置中，GPU比测试结果中的RTX 3090相同，但内存更高（512GB vs 480或220），同时CPU是Xeon W5-3435X，属于Sapphire Rapids，16核/32线程。而测试结果中使用双Xeon Gold 6430（各32核，总计64核）时，Tokens/S是7.00。

考虑到我的配置中使用的是单个更高效的Xeon W5-3435X，可能性能不如双CPU配置，但内存带宽更高。此外，内存配置为8通道DDR5-4800 ECC，可能带来更好的带宽，进而提高Tokens/S。

另一种方法是考虑GPU和内存的组合。RTX 3090的VRAM为24GB，可能不足以容纳较大的模型？不过题目中LLM大小是404GB，所以GPU VRAM可能用于存储模型的一部分参数。或者，系统可能会使用CPU内存来辅助处理。

但是这可能涉及到内存带宽的问题，特别是在多GPU配置中。但这里只使用一个RTX3090，VRAM为24GB。

另一个考虑因素是CPU的计算能力。Xeon W5-3435X属于Sapphire Rapids，单核性能较好，适合处理高频率任务。其16核/32线程可能在多任务处理中表现良好，但这里主要关注的是推理速度。

结合测试结果：

• 使用RTX 3090和双Skylake Xeon Gold的系统（测试结果第9行）Tokens/S为6.20。
• 使用RTX 3090和EPYC Milan CPU（测试结果第2行）Tokens/S为7.20。
• 使用RTX4090和双Sapphire Rapids Xeon Gold 6430（测试结果第10行）Tokens/S为7.00。

我的配置中，GPU是RTX3090，内存更高，使用的是Sapphire Rapids单CPU。可能性能介于6.20和7.20之间，或者更高。

此外，DDR5-4800可能带来更高的带宽，比测试结果中的某些配置更好。例如，测试结果第3行和第12行使用了DDR5-4800，Tokens/S分别为14.5和10.8。但它们使用的是RTX4090或L40S，VRAM更大。

然而，我的目标配置中GPU VRAM为24GB，可能限制了模型的加载方式。但题目中的LLM大小是404GB，远超过GPU VRAM，所以系统需要使用CPU内存来辅助处理。

在这种情况下，内存带宽和CPU性能将显得尤为重要。因为模型参数主要存储在系统内存中，GPU可能仅处理部分数据。

假设内存带宽对Tokens/S有影响。测试结果中，使用DDR5-4800的系统（如第3行）Tokens/S为14.5，而使用DDR4-3200的系统（如第0行）Tokens/S为6.4。这表明内存带宽对性能有显著影响。

因此，我的配置中的DDR5-4800 ECC可能带来比测试结果中使用DDR4的系统更高的Tokens/S。然而，由于GPU是RTX3090，其计算能力不如RTX4090，这可能限制了性能提升。

此外，CPU的单核性能也很重要。Xeon W5-3435X的高频率可能在单线程任务中表现优异，但多线程方面不如多核CPU。

综合考虑，我可能需要预测一个在7到10范围内的Tokens/S。例如，测试结果第2行使用RTX3090，DDR4 ECC 512GB，EPYC Milan CPU（32核），Tokens/S为7.20。我的配置中使用的是Sapphire Rapids CPU，单核更强，内存带宽更高（DDR5 vs DDR4），所以可能Tokens/S会略高于7.20，比如8左右。

或者，考虑到测试结果第10行使用RTX4090和双Sapphire Rapids CPU，Tokens/S为7.00。而我的配置中使用的是RTX3090，但内存更好，所以可能接近7.20。

另一种方法是比较使用相同CPU的情况。例如，测试结果第14行：Xeon Gold 6462C（双），使用L20 GPU，系统内存1024GB DDR5-4800。Tokens/S为13.00。这可能是因为双Xeon Gold 6462C提供了更多的核心数和更高的计算能力。

而我的配置中使用的是单Xeon W5-3435X，16核/32线程，可能比双Xeon Gold 6462C（假设每个是更多的核心数）少，所以Tokens/S可能较低。

或者，测试结果第12行使用双EPYC 9654（各192核心），系统内存768GB DDR5-4800，使用L40S GPU（48GB VRAM），Tokens/S为10.80。这可能是因为双CPU提供了更多的计算资源，但我的配置中是单个Xeon W5-3435X。

因此，综合考虑，我的估计可能在7到8的Tokens/S之间。具体来说，假设内存带宽和CPU性能提升带来的增益，可能预测大约7.5左右。

根据提供的数据和分析，预测配置为1×Xeon W5-3435X CPU、1×RTX 3090 GPU和8通道512GB DDR5-4800 ECC内存的系统，在运行404GB LLM推理时，Tokens/S约为7.5。

答案：\boxed{7.5}

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