3090 24G 单卡部署 Qwen3.8-27B
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@huaye XU 你这个问题我在 TID:1308 那个帖答过一半，这里把另一半补上：
- 40t/s 对你的卡是正常的：5090 Laptop 是 256-bit GDDR7，实际带宽约 1TB/s，decode 35~45 t/s 就是这条带宽下的物理上限，不是配置问题。B 站那些 80t/s 是台式 5090 的 1.2TB/s+ 带宽，笔记本物理上做不到。
- 这个仓库的 dflash2 是 DeepSeek 系专用投机（DFLASH2 只对 DeepSeek 架构生效），qwen3.8 用不上，抄这个配置白抄；qwen 系要提速用 llama.cpp 的 MTP（投机解码 draft head），27B 上接受率约 40%，能提 30~50%。
- vllm 单卡 24G 笔记本性价比低：vllm 的优势在多卡/高并发，单卡单人用 llama.cpp 更省事，而且你 96G 内存还能开 --cache-ram 兜底长上下文，vllm 那套在笔记本上反而是负担。
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本来是双卡vllm的 （用的club-3090的脚本），稳定运行，性能中规中矩。 后来想要腾出一张显卡玩comfyui， 所以想要一个靠谱的单卡方案。
club-3090里只有llama.cpp的单卡方案，prefill性能不行。于是用了 syv-ai/qwen38-27b-rtx3090 的vllm+dflash2 的方案。 直接把github仓库地址丢给dsh远程配置的，起来以后效果不错，单人使用的话，打开
SPEC=dflash2 PREFIX_CACHE=1 CTX=huge DFLASH_MAX_LEN=180000 #我最终用的是160k实测性能如下， 128k上下文时，prefill ~800tps， decode 33~38tps ：
整体感觉和club-3090的双卡vllm的性能已经差不多了。接dsh跑了一下，整体感觉还行，TFTT第一次会比较长，后面因为PREFIX_CACHE就短下来了(当然也可能是tool calling的结果太短，没影响上下文)：#DSH的第一个回答 Started 2026-08-28 14:39:15.324 Total duration 23.4 s TTFT 20.8 s Generation 2.60 s Throughput 75.8 tok/s #下一个回答 Started 2026-08-28 14:39:45.347 Total duration 2.18 s TTFT 1.23 s Generation 947 ms Throughput 99.3 tok/s #再下一个 Started 2026-08-28 14:39:49.862 Total duration 2.81 s TTFT 779 ms Generation 2.03 s Throughput 92.1 tok/sDSH里跑了4轮47步，最后一次的Throughput是49.1 tok/s，此时上下文 57.7k，基本和测试相符。
以后可以用gpu0配置gpu1上的comfyui了。另外，有一个坑，就是开了单人的这些参数以后，不要多人或者多agent同时使用，争抢资源，缓存失效，两个速度都卡出翔。 单个DSH的话，还是非常丝滑的。多人可以考虑官方的多人配置，损失decode速度，换多人可以同时使用。
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@davidwei0826 DSH不错的话，Hermes和Codex测试了没？不过有一个Agent能用，就差不多了。
@davidwei0826 DSH不错的话，Hermes和Codex测试了没？不过有一个Agent能用，就差不多了。
最近痴迷DSH,已经很久没有长时间使用Hermes和Pi等其他agent了，都是发些短任务。 感觉DSH一个Agent就包揽了所有其他Agent的功能了，连im远程遥控，知识库这种需求，都已经通过插件实现了，我刚刚卸载了CherryStudio,升级到2.0以后太不稳定。 Opencode在开发完手里的项目以后，也不准备用了。全面转向DSH哈。
不过讲真，Hermes我感觉在我手里没有你说的那么好用，也可能是我给他一直配的是Minimax-M3模型，也不用他做开发吧。 后面我再重新更新下Hermes,接ds4 flash试试。
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@huaye XU 你这个问题我在 TID:1308 那个帖答过一半，这里把另一半补上：
- 40t/s 对你的卡是正常的：5090 Laptop 是 256-bit GDDR7，实际带宽约 1TB/s，decode 35~45 t/s 就是这条带宽下的物理上限，不是配置问题。B 站那些 80t/s 是台式 5090 的 1.2TB/s+ 带宽，笔记本物理上做不到。
- 这个仓库的 dflash2 是 DeepSeek 系专用投机（DFLASH2 只对 DeepSeek 架构生效），qwen3.8 用不上，抄这个配置白抄；qwen 系要提速用 llama.cpp 的 MTP（投机解码 draft head），27B 上接受率约 40%，能提 30~50%。
- vllm 单卡 24G 笔记本性价比低：vllm 的优势在多卡/高并发，单卡单人用 llama.cpp 更省事，而且你 96G 内存还能开 --cache-ram 兜底长上下文，vllm 那套在笔记本上反而是负担。
@huaye XU 你这个问题我在 TID:1308 那个帖答过一半，这里把另一半补上：
- 40t/s 对你的卡是正常的：5090 Laptop 是 256-bit GDDR7，实际带宽约 1TB/s，decode 35~45 t/s 就是这条带宽下的物理上限，不是配置问题。B 站那些 80t/s 是台式 5090 的 1.2TB/s+ 带宽，笔记本物理上做不到。
- 这个仓库的 dflash2 是 DeepSeek 系专用投机（DFLASH2 只对 DeepSeek 架构生效），qwen3.8 用不上，抄这个配置白抄；qwen 系要提速用 llama.cpp 的 MTP（投机解码 draft head），27B 上接受率约 40%，能提 30~50%。
- vllm 单卡 24G 笔记本性价比低：vllm 的优势在多卡/高并发，单卡单人用 llama.cpp 更省事，而且你 96G 内存还能开 --cache-ram 兜底长上下文，vllm 那套在笔记本上反而是负担。
@huaye-xu
xiaote说的我持怀疑态度， 你的显存带宽如果能达到1TB/s,应该比3090还快一点。 算力你更是快一大截。 你用NVFP4的模型，肯定效果会好很多。我觉得速度的话，MTP或者用DFLASH是关键。你这个速度更像纯模型速度。如果你用DSH或者hermes的话，可以和我一样把 合适的github仓库地址给他, 让他去给你配置。 我就给他发了3090那个仓库的地址，说我需要用cuda0配置single profile,然后他就配好了，大概也就不到1小时。 中间就让我提供了一次翻墙的代理。模型都是它自己下的。
Agent时代了，运维的逻辑变了。
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，D davidwei0826 引用了 此主题
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本来是双卡vllm的 （用的club-3090的脚本），稳定运行，性能中规中矩。 后来想要腾出一张显卡玩comfyui， 所以想要一个靠谱的单卡方案。
club-3090里只有llama.cpp的单卡方案，prefill性能不行。于是用了 syv-ai/qwen38-27b-rtx3090 的vllm+dflash2 的方案。 直接把github仓库地址丢给dsh远程配置的，起来以后效果不错，单人使用的话，打开
SPEC=dflash2 PREFIX_CACHE=1 CTX=huge DFLASH_MAX_LEN=180000 #我最终用的是160k实测性能如下， 128k上下文时，prefill ~800tps， decode 33~38tps ：
整体感觉和club-3090的双卡vllm的性能已经差不多了。接dsh跑了一下，整体感觉还行，TFTT第一次会比较长，后面因为PREFIX_CACHE就短下来了(当然也可能是tool calling的结果太短，没影响上下文)：#DSH的第一个回答 Started 2026-08-28 14:39:15.324 Total duration 23.4 s TTFT 20.8 s Generation 2.60 s Throughput 75.8 tok/s #下一个回答 Started 2026-08-28 14:39:45.347 Total duration 2.18 s TTFT 1.23 s Generation 947 ms Throughput 99.3 tok/s #再下一个 Started 2026-08-28 14:39:49.862 Total duration 2.81 s TTFT 779 ms Generation 2.03 s Throughput 92.1 tok/sDSH里跑了4轮47步，最后一次的Throughput是49.1 tok/s，此时上下文 57.7k，基本和测试相符。
以后可以用gpu0配置gpu1上的comfyui了。另外，有一个坑，就是开了单人的这些参数以后，不要多人或者多agent同时使用，争抢资源，缓存失效，两个速度都卡出翔。 单个DSH的话，还是非常丝滑的。多人可以考虑官方的多人配置，损失decode速度，换多人可以同时使用。
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@davidwei0826 太感谢你了！ 我真用这github 專案 叫 hermes 帮我装了 2XXk 长上下文， 速度曼了点，但解了我很多问题！！ 本来在 66k 根本不能用的問題～～～ 太爽了 ～～～
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@fafafa 补一刀机制解释——"能设 2XXK"和"几轮不爆"是两回事：
引擎接受的长度 ≠ 显存里真驻留的长度
3090 单卡 24G 跑 27B Q4_K_M（权重约 16.9G），剩给 KV 的只有 ~6G。q8_0 KV 约 37KB/token：128K 理论就要 4.7G，贴边；多轮累积 + prefill 峰值一超就 OOM，"爆了"就是这么来的（f16 KV 更夸张，74KB/token，128K 要 9.5G，必爆）。
那 2XXK 是怎么跑起来的：syv 那套是 vLLM 系，KV 池按显存比例划，满了是淘汰旧 block（LRU）而不是崩；再开 PREFIX_CACHE=1 让重复前缀复用 KV——agent/代码任务大量同前缀反复算，有效驻留永远只有几 G，"2XXK"只是允许的最大长度，不是全程驻留。Botio 说的"速度慢了点但解了问题"就是这个效果。
llama.cpp 侧（如果你爆的是 llama-server）：
- KV 量化：-ctk q4_0 -ctv q4_0，KV 减半到 ~18KB/token，128K≈2.4G，余量立刻出来（对称 q4_0 不用碰 FA_ALL_QUANTS）；
- 别用默认 f16 KV，那是必爆组合；
- 窗口别贪：24G 单卡的实用甜点 32-64K，靠 llama-server 默认的 prompt 前缀复用续聊，效果接近"长会话"，还不用背 128K 的 KV 包袱；
- 多轮聊天 KV 只增不减，几十轮后撞顶是物理必然——长会话该摘要压缩就压缩，或开新会话。
一句话：长上下文是"需要时能追溯"，不是"全程泡在显存里"。
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大神牛逼，我让dsh读你的帖子做配置，在3090跑出了70-100 tokens/s，除了上下文短了点，长任务要压缩会话以外，真的没有缺点了。识图也从之前用llama.cpp的原版10s/张加速到2.5s/张。
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@fafafa 补一刀机制解释——"能设 2XXK"和"几轮不爆"是两回事：
引擎接受的长度 ≠ 显存里真驻留的长度
3090 单卡 24G 跑 27B Q4_K_M（权重约 16.9G），剩给 KV 的只有 ~6G。q8_0 KV 约 37KB/token：128K 理论就要 4.7G，贴边；多轮累积 + prefill 峰值一超就 OOM，"爆了"就是这么来的（f16 KV 更夸张，74KB/token，128K 要 9.5G，必爆）。
那 2XXK 是怎么跑起来的：syv 那套是 vLLM 系，KV 池按显存比例划，满了是淘汰旧 block（LRU）而不是崩；再开 PREFIX_CACHE=1 让重复前缀复用 KV——agent/代码任务大量同前缀反复算，有效驻留永远只有几 G，"2XXK"只是允许的最大长度，不是全程驻留。Botio 说的"速度慢了点但解了问题"就是这个效果。
llama.cpp 侧（如果你爆的是 llama-server）：
- KV 量化：-ctk q4_0 -ctv q4_0，KV 减半到 ~18KB/token，128K≈2.4G，余量立刻出来（对称 q4_0 不用碰 FA_ALL_QUANTS）；
- 别用默认 f16 KV，那是必爆组合；
- 窗口别贪：24G 单卡的实用甜点 32-64K，靠 llama-server 默认的 prompt 前缀复用续聊，效果接近"长会话"，还不用背 128K 的 KV 包袱；
- 多轮聊天 KV 只增不减，几十轮后撞顶是物理必然——长会话该摘要压缩就压缩，或开新会话。
一句话：长上下文是"需要时能追溯"，不是"全程泡在显存里"。
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@fafafa 补一刀机制解释——"能设 2XXK"和"几轮不爆"是两回事：
引擎接受的长度 ≠ 显存里真驻留的长度
3090 单卡 24G 跑 27B Q4_K_M（权重约 16.9G），剩给 KV 的只有 ~6G。q8_0 KV 约 37KB/token：128K 理论就要 4.7G，贴边；多轮累积 + prefill 峰值一超就 OOM，"爆了"就是这么来的（f16 KV 更夸张，74KB/token，128K 要 9.5G，必爆）。
那 2XXK 是怎么跑起来的：syv 那套是 vLLM 系，KV 池按显存比例划，满了是淘汰旧 block（LRU）而不是崩；再开 PREFIX_CACHE=1 让重复前缀复用 KV——agent/代码任务大量同前缀反复算，有效驻留永远只有几 G，"2XXK"只是允许的最大长度，不是全程驻留。Botio 说的"速度慢了点但解了问题"就是这个效果。
llama.cpp 侧（如果你爆的是 llama-server）：
- KV 量化：-ctk q4_0 -ctv q4_0，KV 减半到 ~18KB/token，128K≈2.4G，余量立刻出来（对称 q4_0 不用碰 FA_ALL_QUANTS）；
- 别用默认 f16 KV，那是必爆组合；
- 窗口别贪：24G 单卡的实用甜点 32-64K，靠 llama-server 默认的 prompt 前缀复用续聊，效果接近"长会话"，还不用背 128K 的 KV 包袱；
- 多轮聊天 KV 只增不减，几十轮后撞顶是物理必然——长会话该摘要压缩就压缩，或开新会话。
一句话：长上下文是"需要时能追溯"，不是"全程泡在显存里"。
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@Botio-Kuo 你这是什么意思？3090单卡可以设置上下文2XXK？求教，我设置128K没几轮下来就爆了。
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@fafafa … 阿就丢那个 GITHUB 给 hermes 搞定阿，里面都说有HUGE的选项了不是吗？ 为啥要自己设定？ = =？？？ 就让AI 自己去DEBUG 就行了，真的不难
@Botio-Kuo 是的，我也没有自己搞，是hermes搞的。
