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抡锤者

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  3. 下手了 RTX Pro 4500 稳定与行了两周

下手了 RTX Pro 4500 稳定与行了两周

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
rtxpro4500
20 帖子 5 发布者 330 浏览
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  • Marco ZHANGM Marco ZHANG

    @Xiaote 叫你爹出来看看我这还有没有优化空间

    5 离线
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    566656661
    超凡大师
    编写于 最后由 566656661 编辑
    #10

    @Marco-ZHANG

    可以參考一下我發過的帖子

    都是RTX Pro 4500配上不同量化模式下的模型 (AWQ, AutoRound, PrismaQuant, MoQ, K Quant) + 不同引擎 (vLLM, LLama.cpp)

    @terry said:

    这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

    有什麼需要我在空閒的時候再試試看嘛?

    不過最近這幾個星期有項目準備開放給用戶, 星期六需要加班 + 星期日休息, 所以可能需要等一等

    Marco ZHANGM terryT 2 条回复 最后回复
    0
    • terryT terry

      @Marco-ZHANG 我对Pro 4500的算力不是很了解,按理说,你的数字不算低,但是肯定不亮眼,你开MTP的情况下才50t/s,我觉得是不是稍微低了点,还能和xtx一个水平吗?xtx过往的帖子似乎在60t/s左右。
      Prefill的话,肯定xtx有优势了,因为带宽的问题,xtx是960g/s。
      这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

      Marco ZHANGM 离线
      Marco ZHANGM 离线
      Marco ZHANG
      编写于 最后由 编辑
      #11

      @terry 说:

      @Marco-ZHANG 我对Pro 4500的算力不是很了解,按理说,你的数字不算低,但是肯定不亮眼,你开MTP的情况下才50t/s,我觉得是不是稍微低了点,还能和xtx一个水平吗?xtx过往的帖子似乎在60t/s左右。
      Prefill的话,肯定xtx有优势了,因为带宽的问题,xtx是960g/s。
      这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

      感谢Up主解答,看来还有优化空间。

      1 条回复 最后回复
      0
      • 5 566656661

        @Marco-ZHANG

        可以參考一下我發過的帖子

        都是RTX Pro 4500配上不同量化模式下的模型 (AWQ, AutoRound, PrismaQuant, MoQ, K Quant) + 不同引擎 (vLLM, LLama.cpp)

        @terry said:

        这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

        有什麼需要我在空閒的時候再試試看嘛?

        不過最近這幾個星期有項目準備開放給用戶, 星期六需要加班 + 星期日休息, 所以可能需要等一等

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        Marco ZHANG
        编写于 最后由 编辑
        #12

        @566656661 说:

        @Marco-ZHANG

        可以參考一下我發過的帖子

        都是RTX Pro 4500配上不同量化模式下的模型 (AWQ, AutoRound, PrismaQuant, MoQ, K Quant) + 不同引擎 (vLLM, LLama.cpp)

        @terry said:

        这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

        有什麼需要我在空閒的時候再試試看嘛?

        不過最近這幾個星期有項目準備開放給用戶, 星期六需要加班 + 星期日休息, 所以可能需要等一等

        您的帖子我看了一下,感觉像看天书,请教一下如果我用NVFP4的模型在这块卡上还速度还能再快些吗?

        5 1 条回复 最后回复
        0
        • Marco ZHANGM Marco ZHANG

          @566656661 说:

          @Marco-ZHANG

          可以參考一下我發過的帖子

          都是RTX Pro 4500配上不同量化模式下的模型 (AWQ, AutoRound, PrismaQuant, MoQ, K Quant) + 不同引擎 (vLLM, LLama.cpp)

          @terry said:

          这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

          有什麼需要我在空閒的時候再試試看嘛?

          不過最近這幾個星期有項目準備開放給用戶, 星期六需要加班 + 星期日休息, 所以可能需要等一等

          您的帖子我看了一下,感觉像看天书,请教一下如果我用NVFP4的模型在这块卡上还速度还能再快些吗?

          5 离线
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          566656661
          超凡大师
          编写于 最后由 566656661 编辑
          #13

          @Marco-ZHANG

          速度會更快, 代價就是模型在呼叫工具 (Hermes, OpenCode, Cline)會更容易有問題

          Autoround, AWQ是單純針對精度作優化, 表現持平, 速度就沒有NVFP4快

          用NVFP4模型就需要避開激活 (Activation) 層都被壓成NVFP4的模型, 尤其是linear_attn層

          我目前也是用PrismaSCOUT配合OpenCode日常使用

          Marco ZHANGM 1 条回复 最后回复
          1
          • 5 566656661

            @Marco-ZHANG

            速度會更快, 代價就是模型在呼叫工具 (Hermes, OpenCode, Cline)會更容易有問題

            Autoround, AWQ是單純針對精度作優化, 表現持平, 速度就沒有NVFP4快

            用NVFP4模型就需要避開激活 (Activation) 層都被壓成NVFP4的模型, 尤其是linear_attn層

            我目前也是用PrismaSCOUT配合OpenCode日常使用

            Marco ZHANGM 离线
            Marco ZHANGM 离线
            Marco ZHANG
            编写于 最后由 编辑
            #14

            @566656661 那有多少TOK/s呢?

            5 1 条回复 最后回复
            0
            • Marco ZHANGM Marco ZHANG

              @566656661 那有多少TOK/s呢?

              5 离线
              5 离线
              566656661
              超凡大师
              编写于 最后由 编辑
              #15

              @Marco-ZHANG

              看上下文長度

              因為我平時拿來編程, 150K大約63 tks, 210K也有57tks左右

              Marco ZHANGM 1 条回复 最后回复
              1
              • 5 566656661

                @Marco-ZHANG

                可以參考一下我發過的帖子

                都是RTX Pro 4500配上不同量化模式下的模型 (AWQ, AutoRound, PrismaQuant, MoQ, K Quant) + 不同引擎 (vLLM, LLama.cpp)

                @terry said:

                这问题你不该问我,是我要白嫖你的测试数据做视频。

                有什麼需要我在空閒的時候再試試看嘛?

                不過最近這幾個星期有項目準備開放給用戶, 星期六需要加班 + 星期日休息, 所以可能需要等一等

                terryT 离线
                terryT 离线
                terry
                超级版主
                编写于 最后由 编辑
                #16

                @566656661 有空把没测试等都搞下,我后面整理的时候直接归类到标签页,或者做个导航页面。

                油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                1 条回复 最后回复
                1
                • 5 566656661

                  @Marco-ZHANG

                  看上下文長度

                  因為我平時拿來編程, 150K大約63 tks, 210K也有57tks左右

                  Marco ZHANGM 离线
                  Marco ZHANGM 离线
                  Marco ZHANG
                  编写于 最后由 编辑
                  #17

                  @566656661 感谢指点,我换上了你说的NVFP4,最高能跑到70多tok/s了,还有个问题,这种模型有没有免审察的推荐。

                  5 1 条回复 最后回复
                  0
                  • 5 离线
                    5 离线
                    566656661
                    超凡大师
                    编写于 最后由 编辑
                    #18
                    此主題已被删除!
                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • Marco ZHANGM Marco ZHANG

                      @566656661 感谢指点,我换上了你说的NVFP4,最高能跑到70多tok/s了,还有个问题,这种模型有没有免审察的推荐。

                      5 离线
                      5 离线
                      566656661
                      超凡大师
                      编写于 最后由 编辑
                      #19

                      @Marco-ZHANG

                      Qwen3.6-27B-PrismaQuant-Heretic-5.25bit-vllm

                      這個模型比PrismaSCOUT還要多2GB權重, 變相Pro 4500就需要把上下文降低到130K ~ 150K左右, 降低太多對我編程來說不利所以我也沒用

                      日常使用估計問題不大

                      你也可以自己找找看AutoRound或者AWQ的免审察模型, 不過就沒有NVFP4加速了

                      Marco ZHANGM 1 条回复 最后回复
                      0
                      • 5 566656661

                        @Marco-ZHANG

                        Qwen3.6-27B-PrismaQuant-Heretic-5.25bit-vllm

                        這個模型比PrismaSCOUT還要多2GB權重, 變相Pro 4500就需要把上下文降低到130K ~ 150K左右, 降低太多對我編程來說不利所以我也沒用

                        日常使用估計問題不大

                        你也可以自己找找看AutoRound或者AWQ的免审察模型, 不過就沒有NVFP4加速了

                        Marco ZHANGM 离线
                        Marco ZHANGM 离线
                        Marco ZHANG
                        编写于 最后由 编辑
                        #20

                        @566656661 谢谢

                        1 条回复 最后回复
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