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抡锤者

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  4. 昨天看到一个博主的配置(5060ti 16G X4 )+华南H12D-8D 这能成吗?

昨天看到一个博主的配置(5060ti 16G X4 )+华南H12D-8D 这能成吗?

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
rtx5090x99
37 帖子 10 发布者 675 浏览
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  • S 离线
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    stxpnet
    技术大牛 劳动模范
    编写于 最后由 编辑
    #19

    128bit确实拉胯,但不知道4张叠加是啥效果

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    • S stxpnet

      主要 我有点不确定,满载的时候效果会不会太好,我这卡5月初刚到的时候是小心翼翼。 自从这几天我发现 它满载的时候效果可能更好,我就不锁定它的频率或者功耗了,反正是单卡,接口也没过热,直接当游戏卡一样,让它自动调节 。 @applejuice

      A 离线
      A 离线
      applejuice
      技术大牛 劳动模范
      编写于 最后由 编辑
      #20

      @stxpnet 我只可以庆幸没有满载测试 不然都不懂会不会烧起来
      等我换了电源 来试试不限制 看会怎样

      1 条回复 最后回复
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      • A 离线
        A 离线
        applejuice
        技术大牛 劳动模范
        编写于 最后由 编辑
        #21

        话说h12d-8d pcie 16 的间距是正常的3 条pcie 距离吗

        F 1 条回复 最后回复
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        • A applejuice

          话说h12d-8d pcie 16 的间距是正常的3 条pcie 距离吗

          F 离线
          F 离线
          fanwen1974
          编写于 最后由 编辑
          #22

          @applejuice 應該只能插 2slot 的吧。

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          • imbiplaza ASUSI 离线
            imbiplaza ASUSI 离线
            imbiplaza ASUS
            超凡大师
            编写于 最后由 编辑
            #23

            我来插嘴一下,其实你们在讨论5060ti 还是3090.。。。我以我玩过多卡的经验来给意见:
            第一条pcie 5.0 x 16 满载,第二条pcie 3.0 x 4 满载
            qwen3.6 27b,
            rtx3060 12g = 1 t/s (不足vram, 用ddr4 3200)
            rtx3060 12g x 2 = 24g vram = 5 t/s (提升5倍,用第一张开跑compute, 不快,总算可以看到文字在跑动)
            rtx3060 12g + rtx 5060ti 16gb = 28g vram = 20 t/s (提升4倍,16gb vram 先满载, rtx3060 12gb loading 一半vram, 主要rtx5060ti 在compute)
            rtxpro 4500 32gb 单卡 = 60 t/s (提升3倍, 全部loading 进入vram, 51.2k, 消耗30gb 满载,compute 单卡满载)

            建议,你既然在国内,就应该优先选择魔改48g...要不然就选择单卡 32g 或以上。。。
            最完美就是你等 blackwell 16g 魔改 32g (,rtx5070ti, 5080 16gb, 他们在做着)

            A terryT 2 条回复 最后回复
            1
            • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

              我来插嘴一下,其实你们在讨论5060ti 还是3090.。。。我以我玩过多卡的经验来给意见:
              第一条pcie 5.0 x 16 满载,第二条pcie 3.0 x 4 满载
              qwen3.6 27b,
              rtx3060 12g = 1 t/s (不足vram, 用ddr4 3200)
              rtx3060 12g x 2 = 24g vram = 5 t/s (提升5倍,用第一张开跑compute, 不快,总算可以看到文字在跑动)
              rtx3060 12g + rtx 5060ti 16gb = 28g vram = 20 t/s (提升4倍,16gb vram 先满载, rtx3060 12gb loading 一半vram, 主要rtx5060ti 在compute)
              rtxpro 4500 32gb 单卡 = 60 t/s (提升3倍, 全部loading 进入vram, 51.2k, 消耗30gb 满载,compute 单卡满载)

              建议,你既然在国内,就应该优先选择魔改48g...要不然就选择单卡 32g 或以上。。。
              最完美就是你等 blackwell 16g 魔改 32g (,rtx5070ti, 5080 16gb, 他们在做着)

              A 离线
              A 离线
              applejuice
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 applejuice 编辑
              #24

              @imbiplaza-ASUS

              3090 是被带歪了
              主要是讨论 h12d-8d 带4张5060

              h12d-8d 是满载 pcie4 x16 4条
              用4张5060在h12d-8d 是有 也只有 pcie4.0x8 的效果

              所以4 张 5060 理论也只有pcie4x8 的速度 15.75gb
              但是也是terry 说的短板
              5060 bandwith 448gb
              所以4张 用 llama tp4
              效率可能也提高不多
              用layer split 应该就更慢了 被15.75gb拖累

              唯一的好处应该就是 低价钱 可以用上 27b 长上下文
              效率 20-30t/s decode? 1000ts pp? 盲猜

              不看未来的架构
              我还是觉得 3090x2 + nvlink 是性价比 最高

              terryT 1 条回复 最后回复
              1
              • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                我来插嘴一下,其实你们在讨论5060ti 还是3090.。。。我以我玩过多卡的经验来给意见:
                第一条pcie 5.0 x 16 满载,第二条pcie 3.0 x 4 满载
                qwen3.6 27b,
                rtx3060 12g = 1 t/s (不足vram, 用ddr4 3200)
                rtx3060 12g x 2 = 24g vram = 5 t/s (提升5倍,用第一张开跑compute, 不快,总算可以看到文字在跑动)
                rtx3060 12g + rtx 5060ti 16gb = 28g vram = 20 t/s (提升4倍,16gb vram 先满载, rtx3060 12gb loading 一半vram, 主要rtx5060ti 在compute)
                rtxpro 4500 32gb 单卡 = 60 t/s (提升3倍, 全部loading 进入vram, 51.2k, 消耗30gb 满载,compute 单卡满载)

                建议,你既然在国内,就应该优先选择魔改48g...要不然就选择单卡 32g 或以上。。。
                最完美就是你等 blackwell 16g 魔改 32g (,rtx5070ti, 5080 16gb, 他们在做着)

                terryT 在线
                terryT 在线
                terry
                超级版主
                编写于 最后由 terry 编辑
                #25

                @imbiplaza-ASUS 动不动就插嘴,这楼主看了都不看张口了。😂

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

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                • A applejuice

                  @imbiplaza-ASUS

                  3090 是被带歪了
                  主要是讨论 h12d-8d 带4张5060

                  h12d-8d 是满载 pcie4 x16 4条
                  用4张5060在h12d-8d 是有 也只有 pcie4.0x8 的效果

                  所以4 张 5060 理论也只有pcie4x8 的速度 15.75gb
                  但是也是terry 说的短板
                  5060 bandwith 448gb
                  所以4张 用 llama tp4
                  效率可能也提高不多
                  用layer split 应该就更慢了 被15.75gb拖累

                  唯一的好处应该就是 低价钱 可以用上 27b 长上下文
                  效率 20-30t/s decode? 1000ts pp? 盲猜

                  不看未来的架构
                  我还是觉得 3090x2 + nvlink 是性价比 最高

                  terryT 在线
                  terryT 在线
                  terry
                  超级版主
                  编写于 最后由 编辑
                  #26

                  @applejuice 理论和实践都给到了,4张方案纯属AI意淫。

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

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                    stxpnet
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                    编写于 最后由 编辑
                    #27

                    等那个博主翻车,这几天我也没空刷抖音

                    imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
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                    • S stxpnet

                      等那个博主翻车,这几天我也没空刷抖音

                      imbiplaza ASUSI 离线
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                      超凡大师
                      编写于 最后由 编辑
                      #28

                      @stxpnet 含泪写了多卡的历史:
                      https://lcz.me/topic/969/双显卡叠加-vram-玩本地模型的迷思-两年过来人血泪谈-最终直上32gb-单卡

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                      • Mediali LiM 离线
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                        Mediali Li
                        编写于 最后由 Mediali Li 编辑
                        #29

                        昨天他的测试成绩并不理想 27b fp8 prefill 2300 decode mtp3 100tks

                        A 1 条回复 最后回复
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                        • Mediali LiM Mediali Li

                          昨天他的测试成绩并不理想 27b fp8 prefill 2300 decode mtp3 100tks

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                          applejuice
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                          编写于 最后由 编辑
                          #30

                          @Mediali-Li prefill 2300 还不错啊

                          Mediali LiM 1 条回复 最后回复
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                          • Mediali LiM 离线
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                            编写于 最后由 编辑
                            #31

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                            • A applejuice

                              @Mediali-Li prefill 2300 还不错啊

                              Mediali LiM 离线
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                              编写于 最后由 Mediali Li 编辑
                              #32

                              @applejuice 2080ti四卡 27b fp8 优化后也有 2200 prefill 输出大概是80tks-100tks

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                                #33

                                再发一个对比
                                66F838E82E1E43D2EE1231944EBD337E.png

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                                  编写于 最后由 编辑
                                  #34

                                  它跑的是FP8,但是感觉27B的真实 性能和跑完多轮上下文的情况并没有展开讲。

                                  1 条回复 最后回复
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                                    laomo123
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #35

                                    楼主的这个测试,跟我现有硬件配置差不多,我是用超微7048Gr服务器,cpu2673v4 20核40线程共2个cpu,三星内存2400t的32G2共64G,ubuntu22.04系统,显卡是rtx5000 16G显存3共48G+rtx A4000 16G显存1张,共计16*4=64G,目前运行llama.cpp,大模型用的Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M这个,速度比Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-Q4_K_P速度快的不是一点半点。具体测试参数我一会发,因为我是菜鸟,显卡都是朋友给的,不是太懂,自己买了个二手服务器,没用nvlink,在论坛看到很多朋友说安装nvlink调试很麻烦,就没有上。

                                    1 条回复 最后回复
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                                      编写于 最后由 编辑
                                      #36

                                      对了,我是在服务器上装的EXSI虚拟系统,在上边虚拟的ubuntu22.04,目前用3张RTX5000跑的Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M大模型,因为RTX A4000在干别的活,没法测试。后期需要我会上测试。
                                      f06f8172-778c-4b09-9ee8-0c783f6af9d6.png

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                                      • williamlouisW 离线
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                                        williamlouis
                                        超级版主
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                                        #37

                                        手里的旧货可以折腾。花钱上就没什么意义了。如果手里有4张我也是建议折腾变现是最优解。

                                        个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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