Radeon 680M 核显本地运行大语言模型.

简介

本文介绍（经过多次踩坑摸索出来的）在 Windows 系统、AMD Radeon 680M 核显上运行 llama.cpp 的方法。

Radeon 680M 是 AMD Ryzen 6000 系列移动处理中的中高端型号（7、9）搭载的核显：

Ryzen 7 6800U: 2200 MHz
Ryzen 7 6800H: 2200 MHz
Ryzen 7 6800HS: 2200 MHz
Ryzen 9 6900HX: 2400 MHz
Ryzen 9 6980HX: 2400 MHz
Ryzen 7 PRO 6850U: 2200 MHz
Ryzen 7 PRO 6850H: 2200 MHz
Ryzen 7 PRO 6850HS: 2200 MHz

参数详见：https://www.techpowerup.com/gpu-specs/radeon-680m.c3871

此核显的理论性能略强于 GTX 1050 Ti，然而因为是核显，受到内存频率的影响，性能可能有较大的波动。

Radeon 680M (gfx1035) 不在 AMD ROCm 的官方支持列表里面，因此无法开箱即用地使用 ROCm。而在 Windows 上使用 ROCm 更加复杂。经过摸索，需要自行编译 llama.cpp 并使用针对 gfx1035 编译好的 ROCm 库文件方可正常运行。

我的环境：

CPU: Ryzen 7 6800HS
核显: Radeon 680M
内存: 16 GB DDR5 6400MHz 内存，但是延迟很高
系统: Windows 11 24H2

我的设备没有独显。

太长不看版

如果你的目标模型比较小（7B 或更小），使用预编译好的 Vulkan 后端 llama.cpp 即可。对于小模型 Vulkan 后端的性能与 ROCm 后端不相上下甚至更好。
如果你的目标模型超过 7B，那么用 Radeon 680M 推理，很可能无法获得一个能够正常使用的速度。此时你应该考虑使用更好的显卡。

如果你真的愿意用 ROCm：

安装 HIP SDK，见后文。只安装运行时库即可。推荐安装 HIP SDK 自带的显卡驱动。安装后将 SDK 的 bin 文件夹添加到 Path 环境变量。
下载我编译好的 gfx1035 的 llama.cpp 并解压到任意位置。
https://eslzzyl.lanzouv.com/iviBH2na0zcd 提取码：8y0t
到 https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU/releases 下载适配 gfx1035 的运行时库并根据此仓库的 README 替换已经安装的 HIP SDK 运行时库。
正常使用 llama.cpp。通过 -ngl 来把模型的层装载到显存。

环境准备

安装 MSVC 和 Windows SDK

使用 Visual Studio Installer 安装 MSVC 编译器和 Windows SDK。我们在后面不会用到 MSVC 编译器，但这个组件附带的一些库文件是必须的。

详细安装方法可以参考 https://www.cnblogs.com/eslzzyl/p/18544679

安装 HIP SDK

根据 AMD 官网：HIP SDK 是一个将 ROCm 的一部分功能带到 Windows 上的 SDK。我们需要安装此 SDK 来编译 llama.cpp 并提供运行必须的库文件。

到 https://www.amd.com/en/developer/resources/rocm-hub/hip-sdk.html 处下载 HIP SDK 的安装程序。我们可以选择最新的 6.2.4 版本下载。

下载后运行安装程序。必须安装的组件是：

HIP SDK 核心
HIP 库（包括运行时和开发文件）
HIP 运行时编译器（包括运行时和开发文件）

此外，建议安装此安装程序附带的显卡驱动，在安装类型中选择“Driver Only”即可。

不建议更改默认的安装位置，因为后面我们会多次引用此位置，反复修改路径十分不便。

安装完毕后，将 SDK 的 bin 文件夹添加到 Path 环境变量。如果没有改过默认的安装路径，那么就是把 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin 添加到 Path 环境变量。

替换适配 gfx1035 的 ROCm 运行库

到此处下载 https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU

根据 Release 中的说明，应该是下载 https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU/releases/download/v0.6.2.4/rocm.gfx1034-gfx1035-gfx1036.for.hip.sdk.6.2.4.7z 注意下载的 ROCm 版本需要和前面安装的版本匹配。我们的 HIP SDK 是 6.2.4 版本，所以我们也下载 6.2.4 版本的运行库。

下载后解压这个压缩文件（这个玩意压缩率出奇的高，11.5MB 解压出来有 600+ MB），里面有一个 rocblas.dll 文件和一个 library 文件夹。

用解压出来的 rocblas.dll 替换掉 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin 中的同名文件。
用解压出来的 library 文件夹替换掉 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\rocblas 文件夹中的同名文件夹。

安装其他编译工具

Ninja 和 CMake

可以参考 https://www.cnblogs.com/eslzzyl/p/18544679 中的说明进行安装。这两个工具都可以通过 winget 工具进行安装。

Perl

建议安装 Strawberry Perl: https://strawberryperl.com/

可以直接下载 Portable 压缩包，解压后将其中的 perl\bin 添加到 Path 环境变量。

Strawberry Perl 会自带一个 mingw，其中有 gcc 编译器，我们不需要使用，无需添加到 Path。

编译 llama.cpp

克隆 llama.cpp 的 Git 仓库：

 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git

打开一个新的 PowerShell 窗口，切换到 llama.cpp 文件夹。然后执行以下命令来生成构建脚本：

 cmake -S . -B build -G Ninja -DAMDGPU_TARGETS=gfx1035 -DGGML_HIP=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_C_COMPILER="C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\clang.exe" -DCMAKE_CXX_COMPILER="C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\clang++.exe" -DCMAKE_PREFIX_PATH="C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2"

解释：

-DAMDGPU_TARGETS=gfx1035 是必须的。这样编译出来的 llama.cpp 程序会在执行时查找 gfx1035 对应的库文件，而前面我们执行的替换操作正好提供了这些库文件。
-DGGML_HIP=ON 告诉 CMake 生成使用 ROCm 的 llama.cpp 程序。
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 是必须的，如果使用 Debug 配置，那么性能将会差得不可接受。
DCMAKE_C_COMPILER="C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2\bin\clang.exe" 告诉 CMake 要使用的 C 编译器的位置。此处我们使用由 HIP SDK 提供的 clang 编译器。不要使用其他编译器，例如 gcc 或 MSVC，因为它们不能正确处理与 HIP SDK 相关的源代码。-DCMAKE_CXX_COMPILER 同理，对应 C++ 编译器。
-DCMAKE_PREFIX_PATH="C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2" 将 HIP SDK 的位置加入了 CMAKE_PREFIX_PATH，这样 CMake 就可以找到 HIP SDK 了。

如果一切正常，CMake 会在 llama.cpp\build 文件夹中生成构建脚本。之后如果遇到任何编译问题，都需要删除 build 文件夹，然后重新执行脚本生成的步骤。

随后使用

 cmake --build build

来启动编译。有一些警告是正常的。编译完毕后，在 build\bin 文件夹中可以找到所有的 llama.cpp 程序和需要的库。

测试

可以通过 llama-server.exe 来运行模型进行测试。此处我们选取最近在 Hugging Face 比较火的 SmallThinker-3B-Preview 模型来测试。此模型具备一定的推理能力。我跑的是 abliterated 版本的 Q6_K GGUF 量化模型：此处

执行命令：

 .\llama-server.exe -m D:\path\to\SmallThinker-3B-Preview-abliterated-Q6_K.gguf -ngl 100 -c 8192

-ngl 100 表示将 100 层装载到显存。此模型没有 100 层，也就是说将所有层都装入显存。这个参数是必须的，否则就是用 CPU 推理了。

如果一切正常，将可以看到程序开头的输出：

 ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ:    no
ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_CUBLAS: no
ggml_cuda_init: found 1 ROCm devices:
  Device 0: AMD Radeon(TM) Graphics, gfx1035 (0x1035), VMM: no, Wave Size: 32
build: 4672 (bdcf8b6a) with  for x86_64-pc-windows-msvc
system info: n_threads = 8, n_threads_batch = 8, total_threads = 16
 
system_info: n_threads = 8 (n_threads_batch = 8) / 16 | ROCm : NO_VMM = 1 | PEER_MAX_BATCH_SIZE = 128 | CPU : SSE3 = 1 | SSSE3 = 1 | AVX = 1 | AVX2 = 1 | F16C = 1 | FMA = 1 | LLAMAFILE = 1 | AARCH64_REPACK = 1 |

以及输出：

 main: server is listening on http://127.0.0.1:8080 - starting the main loop

llama-server 在加载模型之后会自动进行一次推理，从而确保模型正常工作。如果你能够看到监听的地址信息，就代表自动推理通过了，那么多半不会有其他问题，可以正常使用。

最近版本的 llama-server 自带了一个简单的对话网页，直接打开监听的地址就可以看到了。还是很方便的。

我们来问几个问题。

你是谁？

9.8 和 9.11 哪个大？

鲁迅为什么要打周树人？

单词“DeepSeek”中有几个“e”？

截图太长了，直接放文本了。

单击展开

  
让我来数一数“DeepSeek”这个单词中有多少个“e”。首先，我需要把单词写下来，确保每个字母都看清楚了。
 
 
所以，单词是“DeepSeek”。
 
 
 
 
现在，我来逐个字母地检查，看哪些字母是“e”。
 
 
 
 
第一个字母是D，不是e。
 
 
 
 
第二个字母是E，这是一个e。
 
 
 
 
第三个字母是E，又是e。
 
 
 
 
第四个字母是P，不是e。
 
 
 
 
第五个字母是S，不是e。
 
 
 
 
第六个字母是K，不是e。
 
 
 
 
第七个字母是E，又是e。
 
 
 
 
第八个字母是E，又是e。
 
 
 
 
第九个字母是E，又是e。
 
 
 
 
第十个字母是E，又是e。
 
 
 
 
第十一个字母是E，又是e。
 
 
 
 
等等，好像所有e都在这里了。
 
 
 
 
让我数一数：
 
 
 
 
第一个E，第二个E，第三个E，第四个E，第五个E，第六个E，第七个E，第八个E，第九个E，第十个E，第 eleven个E。
 
 
 
 
好像有11个e。
 
 
 
 
等一下，让我确认一下。
 
 
 
 
单词是“DeepSeek”，共有11个字母。
 
 
 
 
D-E-P-S-E-K-E。
 
 
 
 
所以，E出现了6次。
 
 
 
 
等待一下，我可能数错了。
 
 
 
 
让我再数一遍。
 
 
 
 
D E P S E K E E E E。
 
 
 
 
嗯，看起来有6个E。
 
 
 
 
但是，我之前以为有11个E，但实际上只有6个。
 
 
 
 
也许我记错了。
 
 
 
 
让我再仔细数一次。
 
 
 
 
D E P S E K E E E E。
 
 
 
 
第一个人格词形“DeepSeek”中，字母顺序是D-E-P-S-E-K-E-E-E。
 
 
 
 
所以，E出现的次数是4次。
 
 
 
 
等一下，我可能还是记错了。
 
 
 
 
让我仔细检查。
 
 
 
 
D E P S E K E E E。
 
 
 
 
D，E，P，S，E，K，E，E，E。
 
 
 
 
所以，E出现了4次。
 
 
 
 
第一个E在第二个位置，然后第三个，第四个，第五个。
 
 
 
 
等待一下，也许我需要更仔细地数。
 
 
 
 
D-E-P-S-E-K-E-E-E。
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，4，5，6，7。
 
 
 
 
等一下，位置2是E，位置3是E，位置4是E，位置5是E，位置6是K，位置7是E，位置8是E，位置9是E，位置10是E，位置11是E。
 
 
 
 
所以，E出现了5次。
 
 
 
 
但是，我之前数了4次，可能记错了。
 
 
 
 
让我再确认一下。
 
 
 
 
位置1：D
 
 
 
 
位置2：E
 
 
 
 
位置3：E
 
 
 
 
位置4：P
 
 
 
 
位置5：S
 
 
 
 
位置6：E
 
 
 
 
位置7：K
 
 
 
 
位置8：E
 
 
 
 
位置9：E
 
 
 
 
位置10：E
 
 
 
 
位置11：E
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，5，6，7，9，10，11。
 
 
 
 
等一下，位置5是S，不是E。
 
 
 
 
所以，只有位置2，3，6，7，9，10，11有E。
 
 
 
 
也就是位置2，3，6，7，9，10，11。
 
 
 
 
总共7个E。
 
 
 
 
等一下，我可能还是记错了。
 
 
 
 
让我再数一次。
 
 
 
 
位置1：D
 
 
 
 
位置2：E
 
 
 
 
位置3：E
 
 
 
 
位置4：P
 
 
 
 
位置5：S
 
 
 
 
位置6：E
 
 
 
 
位置7：K
 
 
 
 
位置8：E
 
 
 
 
位置9：E
 
 
 
 
位置10：E
 
 
 
 
位置11：E
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，6，7，9，10，11。
 
 
 
 
总共7个E。
 
 
 
 
但是，我之前数了6个，现在又数了7个。
 
 
 
 
这可能是因为我之前漏掉了某个E。
 
 
 
 
让我再仔细检查一次。
 
 
 
 
D E P S E K E E E E。
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，6，7，9，10，11。
 
 
 
 
总共7个。
 
 
 
 
或者，也许单词是“DeepSeek”，但根据标准的拼写，是D-E-P-S-E-K-E。
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，5，6，7。
 
 
 
 
等待一下，位置5是S，不是E。
 
 
 
 
所以，只有位置2，3，6，7有E。
 
 
 
 
所以，只有4个E。
 
 
 
 
等一下，我可能还是记错了。
 
 
 
 
让我再检查一下。
 
 
 
 
单词是“DeepSeek”。
 
 
 
 
D E P S E K E。
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，6，7。
 
 
 
 
所以，共4个E。
 
 
 
 
或者，也许单词是“Deep Seek”，单词之间有空格。
 
 
 
 
但是，根据题意，是单词“DeepSeek”，所以没有空格。
 
 
 
 
所以，应该是连续的字母。
 
 
 
 
所以，字母顺序是D E P S E K E。
 
 
 
 
所以，E在位置2，3，6，7。
 
 
 
 
所以，共4个E。
 
 
 
 
我可能之前记错了。
 
 
 
 
所以，答案是4个E。
 
 
 
 
Final Answer
 
 
 
 
4

日译中

将以下内容翻译为中文：

現在、東京は日本における政治・経済・文化の中心である。
政治面では、日本国政府が本拠地とする。立法府である国会議事堂、司法府の頂点である最高裁判所、行政府の長である内閣総理大臣の官邸、大臣や官僚が仕事をする中央省庁（霞が関）などは、いずれも東京の中心部である東京23区にある（ただし文部科学省の外局の文化庁のみ、2023年5月15日に京都府京都市上京区に移転）。
経済面では、日本の株式上場企業の本社のほとんどが東京に集中し、（東京圏では）購買力平価（PPP）を基にしても東京都市圏のGDPは1兆5369億ドル（2014年現在）であり、世界的な経済都市であり、大消費地でもある。数多くの展示会・見本市が東京23区で開催され、見本市都市として国内で圧倒的に優位に立ち、国際会議の開催件数も国内最多である。

单击展开

  
我需要将这段日文翻译成中文。让我先仔细阅读一下这段话，理解它的内容。
 
 
这段话主要讨论的是东京在日本的政治、经济和文化中的地位。首先提到东京是日本政治、经济和文化的中心。然后在政治方面具体说明了日本政府的各个机构都在东京，比如国会、最高法院、内阁总理大臣官邸以及各个中央省庁都在东京23区。不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁到了京都府京都市上京区。这可能是因为文化庁的职责涉及到文化方面，所以搬迁到京都。
 
 
 
 
接着，从经济的角度来看，日本大部分的上市公司总部都在东京，东京 metropolitan area的购买力平价（PPP）GDP在2014年是1.5369万亿美元，因此东京是全球著名的经济中心和消费地。此外，东京23区还是举办了许多展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是国内最多的。
 
 
 
 
现在，我开始翻译这段话。
 
 
 
 
“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。
 
 
 
 
在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁总理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。
 
 
 
 
在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”
 
 
 
 
我需要确保翻译准确无误，特别是关于机构位置和经济数据的部分。让我再检查一下原文。
 
 
 
 
原文中提到，文化庁在2023年5月15日从京都府迁到了京都府京都市上京区。但是，原文里似乎没有明确表示这是一个历史性的搬迁，或者有什么特别的意义。可能是因为文化庁的职责与文化相关，所以搬迁到京都是有原因的。不过，我需要确认一下这一点。
 
 
 
 
另外，关于经济数据，提到东京 metropolitan area的PPP GDP是1.5369万亿美元，这是一个具体的数字，需要确保单位和表述是准确的。可能需要查找一下这个数据的来源，以确保准确性。
 
 
 
 
此外，提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，以及国际会议举办数量最多的，这些信息也需要核实，确保不出现错误。
 
 
 
 
总之，我需要一步一步地翻译这段话，确保每个部分都准确地表达出来。
 
 
 
 
首先，翻译“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”
 
 
 
 
这是一句陈述句，直接表达东京在日本的政治、经济和文化中的重要地位。翻译时，我需要保持这个意思不变。
 
 
 
 
“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”
 
 
 
 
这个翻译看起来直接，但需要确认一下“核心”这个词是否能准确表达其重要性。在日本，东京被称为“中枢”或者“中心”，可能“核心”一词在这里已经足够。
 
 
 
 
接下来是“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”
 
 
 
 
这句也是描述东京的政治地位。需要确保所有提及的机构都正确无误。
 
 
 
 
“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”
 
 
 
 
可以确认的是，国会、最高法院、内阁总理大臣官邸等都在东京。不过，文化庁搬迁一事需要单独处理，因为这可能是一个值得注意的事实。
 
 
 
 
然后是“国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。”
 
 
 
 
这里需要强调文化庁的搬迁。可能需要将其作为东京政治地位的一个例外或者附加信息。
 
 
 
 
在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。
 
 
 
 
这句翻译相对完整，但需要确保GDP数字的准确性。可能需要查找一下2014年东京 metropolitan area的PPP GDP具体数字，以确保一致性。
 
 
 
 
此外，提到“东京 metropolitan area的GDP是1.5369万亿美元”，需要确认是否是购买力平价（PPP）GDP，因为有时候GDP是以市场汇率计算的。
 
 
 
 
再来看展览和贸易展览会的部分，“许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”
 
 
 
 
这句话是总结东京在展览和会议方面的优势。可能需要强调一下这些展览和会议的数量，以及它们的重要性。
 
 
 
 
整体来说，翻译需要保持原文的意思，同时确保每个术语都是准确的，特别是关于机构位置和经济数据的部分。
 
 
 
 
让我开始逐步翻译：
 
 
 
 
“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”
 
 
 
 
“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”
 
“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”
 
 
 
 
“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”
 
“国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。”
 
 
 
 
“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作。不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区。”
 
“在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。”
 
 
 
 
“在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。”
 
“许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”
 
 
 
 
“许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”
 
现在，我需要检查这些翻译是否准确，特别是机构位置和经济数据的部分。
 
 
 
 
首先，关于文化庁的搬迁，原文中提到“文化庁のみ、2023年5月15日に京都府京都市上京区に移転”。我需要确认一下“文化庁のみ”是否意味着只有文化庁搬迁，还是说所有机构中只有文化庁搬迁。从上下文来看，可能只提到文化庁搬迁，所以翻译时保留这一点。
 
 
 
 
另外，关于经济数据，提到东京 metropolitan area的PPP GDP是1.5369万亿美元。我需要确认一下这个数字是否准确。可能需要查找一下2014年东京 metropolitan area的PPP GDP具体数字，以确保翻译的准确性。
 
 
 
 
此外，展览和贸易展览会的部分，提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。这个部分需要强调东京的会展业和会议举办方面的优势。
 
 
 
 
总之，我需要确保翻译不仅准确，而且能够清晰地表达原文的意思。
 
 
 
 
让我再检查一下机构的位置。原文中提到，国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作，除了文化庁之外。所以，在翻译时，需要保留这一点。
 
 
 
 
另外，关于经济方面，提到东京 metropolitan area的GDP是1.5369万亿美元，这应该是购买力平价（PPP）GDP。我需要确认一下这个数据的来源和准确性。
 
 
 
 
如果可能的话，我最好能够查找一下2014年东京 metropolitan area的PPP GDP具体数字，以确保翻译的准确性。
 
 
 
 
假设我找不到具体的数字，那么我需要接受这个表述，并确保在翻译中保留这一点。
 
 
 
 
另外，关于展览和贸易展览会的部分，提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。这个部分需要强调东京在会展业和会议方面的领先地位。
 
 
 
 
综上所述，我需要确保翻译时保留所有这些关键信息。
 
 
 
 
让我尝试再次翻译，这次更加注意细节。
 
 
 
 
“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。
 
 
 
 
在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。
 
 
 
 
在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。
 
 
 
 
此外，东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”
 
 
 
 
这样翻译是否准确呢？我需要确认一下。
 
 
 
 
首先，“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”——这句直接翻译了原文，表达清楚。
 
 
 
 
其次，“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作。不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区。”
 
 
 
 
这里稍微做了点修改，将“不过”改为“此外”，以避免重复。同时，保留了文化庁搬迁的信息。
 
 
 
 
然后，“在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。”
 
 
 
 
这句也是直接翻译，确保保留了经济数据。
 
 
 
 
最后，“此外，东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”
 
 
 
 
这句总结了东京在会展业和会议方面的优势。
 
 
 
 
我觉得这个翻译保留了原文的所有重要信息，并且表达清晰。不过，我还需要检查一下语法和用词是否恰当。
 
 
 
 
例如，“东京 metropolitan area”是否需要加上“metropolitan”？在中文中，是否需要这样表达？
 
 
 
 
实际上，在中文中，我们通常说“东京 metropolitan area”，所以这句翻译是正确的。
 
 
 
 
另外，“购买力平价（PPP）GDP”如何翻译？“购买力平价”是PPP，GDP是GDP，所以这句翻译也是准确的。
 
 
 
 
再来看展览和贸易展览会的部分，“东京23区是展览和贸易展览会的中心。”这句是否合适？可能需要更具体的表述，比如“东京23区是展览和贸易展览会的举办地。”
 
 
 
 
不过，原文中已经提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。所以，这句翻译已经足够。
 
 
 
 
总之，我认为这个翻译是准确的。
 
 
 
 
最终翻译
 
 
 
 
现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。
 
 
 
 
在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。
 
 
 
 
在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。
 
 
 
 
此外，东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。

在推理过程中，可以看到任务管理器中核显的“Compute”是有占用的，说明调用了核显进行运算。

Benchmark

下面是使用 llama.cpp 提供的 llama-bench 工具在 AVX-2、Vulkan、ROCm 三种后端以及 0.5B、1.5B、3B、7B 四种模型尺寸下得到的文本生成的性能评测结果。测试的模型都来自 Qwen2.5 家族。结果未必非常准确，因为运行模型时还有其他程序在运行。

由于内存容量有限，我没法测试更大的模型。

0.5B

b4667 AVX-2:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	RPC	99	tg128	65.64 ± 6.90
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	RPC	99	tg256	67.32 ± 0.24
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	RPC	99	tg512	65.86 ± 0.28

b4667 Vulkan:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	Vulkan,RPC	100	tg128	74.50 ± 1.04
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	Vulkan,RPC	100	tg256	71.63 ± 0.59
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	Vulkan,RPC	100	tg512	56.60 ± 1.28

build bdcf8b6a (4672) ROCm:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	ROCm	100	tg128	63.64 ± 1.53
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	ROCm	100	tg256	60.38 ± 2.03
qwen2 1B Q4_K - Medium	462.96 MiB	630.17 M	ROCm	100	tg512	54.86 ± 0.68

1.5B

b4667 AVX-2:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	RPC	99	tg128	27.82 ± 1.70
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	RPC	99	tg256	29.42 ± 0.07
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	RPC	99	tg512	29.11 ± 0.06

b4667 Vulkan:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	Vulkan,RPC	100	tg128	38.54 ± 0.93
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	Vulkan,RPC	100	tg256	38.02 ± 0.97
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	Vulkan,RPC	100	tg512	33.41 ± 0.62

build bdcf8b6a (4672) ROCm:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	ROCm	100	tg128	27.88 ± 0.21
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	ROCm	100	tg256	26.98 ± 0.53
qwen2 1.5B Q4_K - Medium	1.04 GiB	1.78 B	ROCm	100	tg512	25.88 ± 0.41

3B

b4667 AVX-2:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	RPC	99	tg128	14.72 ± 0.10
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	RPC	99	tg256	14.53 ± 0.07
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	RPC	99	tg512	11.91 ± 0.21

b4667 Vulkan:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	Vulkan,RPC	100	tg128	18.74 ± 0.55
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	Vulkan,RPC	100	tg256	12.57 ± 2.83
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	Vulkan,RPC	100	tg512	16.01 ± 2.28

build bdcf8b6a (4672) ROCm:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	ROCm	100	tg128	16.38 ± 0.69
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	ROCm	100	tg256	15.20 ± 0.19
qwen2 3B Q6_K	2.36 GiB	3.09 B	ROCm	100	tg512	14.99 ± 0.11

7B

b4667 AVX-2:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	RPC	99	tg128	9.26 ± 0.11
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	RPC	99	tg256	6.15 ± 0.23
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	RPC	99	tg512	6.03 ± 0.01

b4667 Vulkan:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	Vulkan,RPC	100	tg128	8.84 ± 0.59
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	Vulkan,RPC	100	tg256	7.23 ± 1.70
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	Vulkan,RPC	100	tg512	8.54 ± 0.02

build bdcf8b6a (4672) ROCm:

model	size	params	backend	ngl	test	t/s
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	ROCm	100	tg128	10.37 ± 0.34
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	ROCm	100	tg256	9.98 ± 0.08
qwen2 7B IQ4_XS - 4.25 bpw	3.95 GiB	7.62 B	ROCm	100	tg512	10.04 ± 0.07

结论

这玩意只在模型比较大的时候能比 Vulkan 后端稍微快那么一点，对于小模型反而是不如 Vulkan 的。因此，直接选择 Vulkan 就完了。

posted @ 2025-02-09 22:00 Eslzzyl 阅读(511) 评论(0) 编辑收藏举报

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2025年3月

日

一

二

三

四

五

六

Eslzzyl

Radeon 680M 核显本地运行大语言模型.

简介

太长不看版

环境准备

安装 MSVC 和 Windows SDK

安装 HIP SDK

替换适配 gfx1035 的 ROCm 运行库

安装其他编译工具

Ninja 和 CMake

Perl

编译 llama.cpp

测试

你是谁？

9.8 和 9.11 哪个大？

鲁迅为什么要打周树人？

单词“DeepSeek”中有几个“e”？

日译中

Benchmark

0.5B

1.5B

3B

7B

结论

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	ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_MMQ: no
	ggml_cuda_init: GGML_CUDA_FORCE_CUBLAS: no
	ggml_cuda_init: found 1 ROCm devices:
	Device 0: AMD Radeon(TM) Graphics, gfx1035 (0x1035), VMM: no, Wave Size: 32
	build: 4672 (bdcf8b6a) with for x86_64-pc-windows-msvc
	system info: n_threads = 8, n_threads_batch = 8, total_threads = 16

	system_info: n_threads = 8 (n_threads_batch = 8) / 16 \| ROCm : NO_VMM = 1 \| PEER_MAX_BATCH_SIZE = 128 \| CPU : SSE3 = 1 \| SSSE3 = 1 \| AVX = 1 \| AVX2 = 1 \| F16C = 1 \| FMA = 1 \| LLAMAFILE = 1 \| AARCH64_REPACK = 1 \|


	让我来数一数“DeepSeek”这个单词中有多少个“e”。首先，我需要把单词写下来，确保每个字母都看清楚了。


	所以，单词是“DeepSeek”。




	现在，我来逐个字母地检查，看哪些字母是“e”。




	第一个字母是D，不是e。




	第二个字母是E，这是一个e。




	第三个字母是E，又是e。




	第四个字母是P，不是e。




	第五个字母是S，不是e。




	第六个字母是K，不是e。




	第七个字母是E，又是e。




	第八个字母是E，又是e。




	第九个字母是E，又是e。




	第十个字母是E，又是e。




	第十一个字母是E，又是e。




	等等，好像所有e都在这里了。




	让我数一数：




	第一个E，第二个E，第三个E，第四个E，第五个E，第六个E，第七个E，第八个E，第九个E，第十个E，第 eleven个E。




	好像有11个e。




	等一下，让我确认一下。




	单词是“DeepSeek”，共有11个字母。




	D-E-P-S-E-K-E。




	所以，E出现了6次。




	等待一下，我可能数错了。




	让我再数一遍。




	D E P S E K E E E E。




	嗯，看起来有6个E。




	但是，我之前以为有11个E，但实际上只有6个。




	也许我记错了。




	让我再仔细数一次。




	D E P S E K E E E E。




	第一个人格词形“DeepSeek”中，字母顺序是D-E-P-S-E-K-E-E-E。




	所以，E出现的次数是4次。




	等一下，我可能还是记错了。




	让我仔细检查。




	D E P S E K E E E。




	D，E，P，S，E，K，E，E，E。




	所以，E出现了4次。




	第一个E在第二个位置，然后第三个，第四个，第五个。




	等待一下，也许我需要更仔细地数。




	D-E-P-S-E-K-E-E-E。




	所以，E在位置2，3，4，5，6，7。




	等一下，位置2是E，位置3是E，位置4是E，位置5是E，位置6是K，位置7是E，位置8是E，位置9是E，位置10是E，位置11是E。




	所以，E出现了5次。




	但是，我之前数了4次，可能记错了。




	让我再确认一下。




	位置1：D




	位置2：E




	位置3：E




	位置4：P




	位置5：S




	位置6：E




	位置7：K




	位置8：E




	位置9：E




	位置10：E




	位置11：E




	所以，E在位置2，3，5，6，7，9，10，11。




	等一下，位置5是S，不是E。




	所以，只有位置2，3，6，7，9，10，11有E。




	也就是位置2，3，6，7，9，10，11。




	总共7个E。




	等一下，我可能还是记错了。




	让我再数一次。




	位置1：D




	位置2：E




	位置3：E




	位置4：P




	位置5：S




	位置6：E




	位置7：K




	位置8：E




	位置9：E




	位置10：E




	位置11：E




	所以，E在位置2，3，6，7，9，10，11。




	总共7个E。




	但是，我之前数了6个，现在又数了7个。




	这可能是因为我之前漏掉了某个E。




	让我再仔细检查一次。




	D E P S E K E E E E。




	所以，E在位置2，3，6，7，9，10，11。




	总共7个。




	或者，也许单词是“DeepSeek”，但根据标准的拼写，是D-E-P-S-E-K-E。




	所以，E在位置2，3，5，6，7。




	等待一下，位置5是S，不是E。




	所以，只有位置2，3，6，7有E。




	所以，只有4个E。




	等一下，我可能还是记错了。




	让我再检查一下。




	单词是“DeepSeek”。




	D E P S E K E。




	所以，E在位置2，3，6，7。




	所以，共4个E。




	或者，也许单词是“Deep Seek”，单词之间有空格。




	但是，根据题意，是单词“DeepSeek”，所以没有空格。




	所以，应该是连续的字母。




	所以，字母顺序是D E P S E K E。




	所以，E在位置2，3，6，7。




	所以，共4个E。




	我可能之前记错了。




	所以，答案是4个E。




	Final Answer




	4


	我需要将这段日文翻译成中文。让我先仔细阅读一下这段话，理解它的内容。


	这段话主要讨论的是东京在日本的政治、经济和文化中的地位。首先提到东京是日本政治、经济和文化的中心。然后在政治方面具体说明了日本政府的各个机构都在东京，比如国会、最高法院、内阁总理大臣官邸以及各个中央省庁都在东京23区。不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁到了京都府京都市上京区。这可能是因为文化庁的职责涉及到文化方面，所以搬迁到京都。




	接着，从经济的角度来看，日本大部分的上市公司总部都在东京，东京 metropolitan area的购买力平价（PPP）GDP在2014年是1.5369万亿美元，因此东京是全球著名的经济中心和消费地。此外，东京23区还是举办了许多展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是国内最多的。




	现在，我开始翻译这段话。




	“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。




	在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁总理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。




	在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”




	我需要确保翻译准确无误，特别是关于机构位置和经济数据的部分。让我再检查一下原文。




	原文中提到，文化庁在2023年5月15日从京都府迁到了京都府京都市上京区。但是，原文里似乎没有明确表示这是一个历史性的搬迁，或者有什么特别的意义。可能是因为文化庁的职责与文化相关，所以搬迁到京都是有原因的。不过，我需要确认一下这一点。




	另外，关于经济数据，提到东京 metropolitan area的PPP GDP是1.5369万亿美元，这是一个具体的数字，需要确保单位和表述是准确的。可能需要查找一下这个数据的来源，以确保准确性。




	此外，提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，以及国际会议举办数量最多的，这些信息也需要核实，确保不出现错误。




	总之，我需要一步一步地翻译这段话，确保每个部分都准确地表达出来。




	首先，翻译“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”




	这是一句陈述句，直接表达东京在日本的政治、经济和文化中的重要地位。翻译时，我需要保持这个意思不变。




	“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”




	这个翻译看起来直接，但需要确认一下“核心”这个词是否能准确表达其重要性。在日本，东京被称为“中枢”或者“中心”，可能“核心”一词在这里已经足够。




	接下来是“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”




	这句也是描述东京的政治地位。需要确保所有提及的机构都正确无误。




	“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”




	可以确认的是，国会、最高法院、内阁总理大臣官邸等都在东京。不过，文化庁搬迁一事需要单独处理，因为这可能是一个值得注意的事实。




	然后是“国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。”




	这里需要强调文化庁的搬迁。可能需要将其作为东京政治地位的一个例外或者附加信息。




	在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。




	这句翻译相对完整，但需要确保GDP数字的准确性。可能需要查找一下2014年东京 metropolitan area的PPP GDP具体数字，以确保一致性。




	此外，提到“东京 metropolitan area的GDP是1.5369万亿美元”，需要确认是否是购买力平价（PPP）GDP，因为有时候GDP是以市场汇率计算的。




	再来看展览和贸易展览会的部分，“许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”




	这句话是总结东京在展览和会议方面的优势。可能需要强调一下这些展览和会议的数量，以及它们的重要性。




	整体来说，翻译需要保持原文的意思，同时确保每个术语都是准确的，特别是关于机构位置和经济数据的部分。




	让我开始逐步翻译：




	“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”




	“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”

	“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”




	“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。”

	“国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。”




	“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作。不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区。”

	“在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。”




	“在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。”

	“许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”




	“许多展览和贸易展览会都在东京23区举行，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”

	现在，我需要检查这些翻译是否准确，特别是机构位置和经济数据的部分。




	首先，关于文化庁的搬迁，原文中提到“文化庁のみ、2023年5月15日に京都府京都市上京区に移転”。我需要确认一下“文化庁のみ”是否意味着只有文化庁搬迁，还是说所有机构中只有文化庁搬迁。从上下文来看，可能只提到文化庁搬迁，所以翻译时保留这一点。




	另外，关于经济数据，提到东京 metropolitan area的PPP GDP是1.5369万亿美元。我需要确认一下这个数字是否准确。可能需要查找一下2014年东京 metropolitan area的PPP GDP具体数字，以确保翻译的准确性。




	此外，展览和贸易展览会的部分，提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。这个部分需要强调东京的会展业和会议举办方面的优势。




	总之，我需要确保翻译不仅准确，而且能够清晰地表达原文的意思。




	让我再检查一下机构的位置。原文中提到，国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作，除了文化庁之外。所以，在翻译时，需要保留这一点。




	另外，关于经济方面，提到东京 metropolitan area的GDP是1.5369万亿美元，这应该是购买力平价（PPP）GDP。我需要确认一下这个数据的来源和准确性。




	如果可能的话，我最好能够查找一下2014年东京 metropolitan area的PPP GDP具体数字，以确保翻译的准确性。




	假设我找不到具体的数字，那么我需要接受这个表述，并确保在翻译中保留这一点。




	另外，关于展览和贸易展览会的部分，提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。这个部分需要强调东京在会展业和会议方面的领先地位。




	综上所述，我需要确保翻译时保留所有这些关键信息。




	让我尝试再次翻译，这次更加注意细节。




	“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。




	在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。




	在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。




	此外，东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”




	这样翻译是否准确呢？我需要确认一下。




	首先，“现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。”——这句直接翻译了原文，表达清楚。




	其次，“在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作。不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区。”




	这里稍微做了点修改，将“不过”改为“此外”，以避免重复。同时，保留了文化庁搬迁的信息。




	然后，“在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。”




	这句也是直接翻译，确保保留了经济数据。




	最后，“此外，东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。”




	这句总结了东京在会展业和会议方面的优势。




	我觉得这个翻译保留了原文的所有重要信息，并且表达清晰。不过，我还需要检查一下语法和用词是否恰当。




	例如，“东京 metropolitan area”是否需要加上“metropolitan”？在中文中，是否需要这样表达？




	实际上，在中文中，我们通常说“东京 metropolitan area”，所以这句翻译是正确的。




	另外，“购买力平价（PPP）GDP”如何翻译？“购买力平价”是PPP，GDP是GDP，所以这句翻译也是准确的。




	再来看展览和贸易展览会的部分，“东京23区是展览和贸易展览会的中心。”这句是否合适？可能需要更具体的表述，比如“东京23区是展览和贸易展览会的举办地。”




	不过，原文中已经提到东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。所以，这句翻译已经足够。




	总之，我认为这个翻译是准确的。




	最终翻译




	现在，东京是日本政治、经济和文化的核心。




	在政治方面，日本政府的各个机构都设在东京。国会、最高法院、内阁総理大臣官邸以及各部部长和官员都在东京23区工作（不过，文化庁在2023年5月15日从京都府迁至京都府上京区）。




	在经济方面，东京 metropolitan area是日本大部分上市公司总部的所在地，其购买力平价（PPP）GDP在2014年达到了1.5369万亿美元，因此东京是世界著名的经济中心和消费地。




	此外，东京23区是展览和贸易展览会的中心，国内展览城市中东京是最有优势的，而且国际会议的举办数量也是最多的。