3090 24G 单卡部署 Qwen3.8-27B
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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。
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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。
@Queen-Laura 如果是个人的卡，别太冲性能了，还是锁一下功率，虽然性能降一点，但是卡的温度明显降低，有助于延年益寿。天天听老特说3090矿卡容易坏，我这PDD买的，店铺链接都没了，心里着实不踏实。
我这里3090涡轮卡，没锁功率之前，350w满载，基本都是85度。 锁了300w以后，基本都在76~78度。 我看官方都是锁250w，我感觉损失太大了，得不偿失。 -
@Queen-Laura 如果是个人的卡，别太冲性能了，还是锁一下功率，虽然性能降一点，但是卡的温度明显降低，有助于延年益寿。天天听老特说3090矿卡容易坏，我这PDD买的，店铺链接都没了，心里着实不踏实。
我这里3090涡轮卡，没锁功率之前，350w满载，基本都是85度。 锁了300w以后，基本都在76~78度。 我看官方都是锁250w，我感觉损失太大了，得不偿失。 -
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。
@davidwei0826 好像又更新了， 我抛出了191 tok/s ， 看一下我的帖子： https://lcz.me/topic/1656/7
