跳转至内容
  • 版块
  • 最新
  • 标签
  • 热门
  • 用户
  • 群组
皮肤
  • 浅色
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • 深色
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(LCZ-Blue)
  • 不使用皮肤
  • LCZ-Green
  • LCZ-Blue
  • LCZ-Black
折叠
品牌标识

抡锤者

首页 版块 标签
硬件
装备秀
AI 广场
  1. 主页
  2. 版块
  3. LLM讨论区
  4. NInfer-4090 V3:单路218.7/多路348.5 tok/s

NInfer-4090 V3:单路218.7/多路348.5 tok/s

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
ninferrtx4090qwen-27b
17 帖子 4 发布者 516 浏览
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • _折騰__
    _折騰__
    _折騰_
    德高望重
    编写于 最后由 编辑
    #3

    现阶段,Qwen3.8 Flash + GSQ-RCO 在 strata 上仍处于实验验证阶段,GSQ-RCO的量化在质量上还是存在很多问题。受单位推理成本偏高制约,其收益/成本比尚未显著优于 27B 方案。我也正在研究,优化重点转向降低内存占用、提升多卡并行扩展效率,以改善整体吞吐与性价比。毕竟显存才是发挥出效率的终极方案。

    terryT 1 条回复 最后回复
    1
    • _折騰__ _折騰_

      现阶段,Qwen3.8 Flash + GSQ-RCO 在 strata 上仍处于实验验证阶段,GSQ-RCO的量化在质量上还是存在很多问题。受单位推理成本偏高制约,其收益/成本比尚未显著优于 27B 方案。我也正在研究,优化重点转向降低内存占用、提升多卡并行扩展效率,以改善整体吞吐与性价比。毕竟显存才是发挥出效率的终极方案。

      terryT
      terryT
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #4

      @_折騰_ 可以,欢迎跟进,更新抄作业范本。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

      1 条回复 最后回复
      0
      • NY ZhaoN
        NY ZhaoN
        NY Zhao
        编写于 最后由 NY Zhao 编辑
        #5

        @_折騰_ 修正下,按照大佬的配置部署好了,我的4090 48G,水冷的卡,2周前看 @terry 版主的youtube推荐,立刻就在京东找了个商家买了,用起来很爽,感谢两位大佬。

        汇报下,目前按照 https://github.com/zheteng-v/ninfer-4090 的方法,部署成功了,我自己用token-speed-tester,只跑了一轮的测试,峰值150t/s左右,平均125t/s,用dsh,能保持在120t/s左右,不知道哪里设置不对,不过已经用起来很爽了,感谢两位大佬

        贴一下我的启动参数,我要的是256k上下文:
        cd ~/ninfer-4090

        终止所有使用显卡的残留进程(ninfer、python 等)

        fuser -v /dev/nvidia* -k 2>/dev/null

        确保旧的 ninfer 进程完全退出

        pkill -9 -f "ninfer-serve"

        ./build/apps/ninfer-serve
        ~/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-DFlash2-ninfer-v3.ninfer
        --host 0.0.0.0
        --port 30000
        --max-context 262144
        --host-kv-mib 40960
        --host-state-slots 4
        --max-concurrency 1
        --max-pending-requests 10
        --prefill-chunk 2048
        --kv-dtype fp8
        --spec dflash2
        --draft-tokens 7

        刚开始接触本地部署,这次买的配置是4090 48g,128g内存,u7,pcie 5的双槽,计划留一个给未来加一张卡,主要是跑minimax H3,然后发现本地部署qwen 3.8 27b,也很爽。

        目前除了在论坛学习,主要是跟着gemini弄,初来乍到,多向各位大佬请教,祝论坛越来越好!

        terryT _折騰__ 2 条回复 最后回复
        1
        • NY ZhaoN NY Zhao

          @_折騰_ 修正下,按照大佬的配置部署好了,我的4090 48G,水冷的卡,2周前看 @terry 版主的youtube推荐,立刻就在京东找了个商家买了,用起来很爽,感谢两位大佬。

          汇报下,目前按照 https://github.com/zheteng-v/ninfer-4090 的方法,部署成功了,我自己用token-speed-tester,只跑了一轮的测试,峰值150t/s左右,平均125t/s,用dsh,能保持在120t/s左右,不知道哪里设置不对,不过已经用起来很爽了,感谢两位大佬

          贴一下我的启动参数,我要的是256k上下文:
          cd ~/ninfer-4090

          终止所有使用显卡的残留进程(ninfer、python 等)

          fuser -v /dev/nvidia* -k 2>/dev/null

          确保旧的 ninfer 进程完全退出

          pkill -9 -f "ninfer-serve"

          ./build/apps/ninfer-serve
          ~/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-DFlash2-ninfer-v3.ninfer
          --host 0.0.0.0
          --port 30000
          --max-context 262144
          --host-kv-mib 40960
          --host-state-slots 4
          --max-concurrency 1
          --max-pending-requests 10
          --prefill-chunk 2048
          --kv-dtype fp8
          --spec dflash2
          --draft-tokens 7

          刚开始接触本地部署,这次买的配置是4090 48g,128g内存,u7,pcie 5的双槽,计划留一个给未来加一张卡,主要是跑minimax H3,然后发现本地部署qwen 3.8 27b,也很爽。

          目前除了在论坛学习,主要是跟着gemini弄,初来乍到,多向各位大佬请教,祝论坛越来越好!

          terryT
          terryT
          terry
          超级版主
          编写于 最后由 编辑
          #6

          @NY-Zhao 你买了JD的卡改的水冷???那不保修了啊,我风冷的,坏掉了换了一个,现在挺好的。

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

          1 条回复 最后回复
          0
          • dardeaw fengD
            dardeaw fengD
            dardeaw feng
            德高望重 劳动模范
            编写于 最后由 编辑
            #7

            ninfer真的讓4090變神卡了

            1 条回复 最后回复
            0
            • NY ZhaoN
              NY ZhaoN
              NY Zhao
              编写于 最后由 编辑
              #8

              @terry 风冷受不了那个声音,我是从京东的商家买的整机,他们店保3年,然后是上门服务,我觉得还可以,我把机器放在厨房了,我家厨房是24小时空调,然后也不吵,我这个人就是对噪音有比较特殊的偏好

              1 条回复 最后回复
              0
              • NY ZhaoN
                NY ZhaoN
                NY Zhao
                编写于 最后由 编辑
                #9

                @dardeaw-feng 然后我现在看了论坛的另一个贴,我改成sglang了,速度是慢了点,但是稳定,而且用的fp8,我觉得日常对话,反而比ninfer要舒服,不知道为什么ninfer,在dsh里的时候,对话特别慢,而且有时候会出错,我现在dflash2,单用户,大概能跑到50t/s,还在让ai在给我优化中

                dardeaw fengD terryT 2 条回复 最后回复
                0
                • NY ZhaoN NY Zhao

                  @dardeaw-feng 然后我现在看了论坛的另一个贴,我改成sglang了,速度是慢了点,但是稳定,而且用的fp8,我觉得日常对话,反而比ninfer要舒服,不知道为什么ninfer,在dsh里的时候,对话特别慢,而且有时候会出错,我现在dflash2,单用户,大概能跑到50t/s,还在让ai在给我优化中

                  dardeaw fengD
                  dardeaw fengD
                  dardeaw feng
                  德高望重 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #10

                  @NY-Zhao 我只有24G 所以打從一開始就放棄sglang了,能用的kv cache太少,其實現在推論引擎都有prefix cache,增量prefill下去速度都很快,差別只在於token級或是prompt級的頭而已。

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • NY ZhaoN
                    NY ZhaoN
                    NY Zhao
                    编写于 最后由 编辑
                    #11

                    @dardeaw-feng 我还在优化中,等晚点帖出来让大佬们给我指导指导,我看论坛有大佬说FP8+Dflash2+256K,能跑到100t/s,我用下来,sglang最大的好处是稳定,真的没有啥问题,而且响应好快

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • NY ZhaoN NY Zhao

                      @dardeaw-feng 然后我现在看了论坛的另一个贴,我改成sglang了,速度是慢了点,但是稳定,而且用的fp8,我觉得日常对话,反而比ninfer要舒服,不知道为什么ninfer,在dsh里的时候,对话特别慢,而且有时候会出错,我现在dflash2,单用户,大概能跑到50t/s,还在让ai在给我优化中

                      terryT
                      terryT
                      terry
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #12

                      @NY-Zhao 我两个都测试了,都挺好的,你可以看下我的那个视频,我是实测了,长上下文没问题,很稳定。但是SGLang+DFlash2如果跑得通,体验肯定是最好的。还有你换AWQ模型,FP8太大了,不划算。

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

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • NY ZhaoN
                        NY ZhaoN
                        NY Zhao
                        编写于 最后由 NY Zhao 编辑
                        #13

                        不是说AWQ,不太聪明嘛,我就换成了FP8 @terry

                        terryT 1 条回复 最后回复
                        0
                        • _折騰__
                          _折騰__
                          _折騰_
                          德高望重
                          编写于 最后由 _折騰_ 编辑
                          #14

                          正在移植TierKV,完成后多并发会非常爽。。。
                          之所以搞ninfer框架,速度上确实比sglang要快的多,精度反而比 awq 更高。

                          terryT 1 条回复 最后回复
                          0
                          • NY ZhaoN NY Zhao

                            @_折騰_ 修正下,按照大佬的配置部署好了,我的4090 48G,水冷的卡,2周前看 @terry 版主的youtube推荐,立刻就在京东找了个商家买了,用起来很爽,感谢两位大佬。

                            汇报下,目前按照 https://github.com/zheteng-v/ninfer-4090 的方法,部署成功了,我自己用token-speed-tester,只跑了一轮的测试,峰值150t/s左右,平均125t/s,用dsh,能保持在120t/s左右,不知道哪里设置不对,不过已经用起来很爽了,感谢两位大佬

                            贴一下我的启动参数,我要的是256k上下文:
                            cd ~/ninfer-4090

                            终止所有使用显卡的残留进程(ninfer、python 等)

                            fuser -v /dev/nvidia* -k 2>/dev/null

                            确保旧的 ninfer 进程完全退出

                            pkill -9 -f "ninfer-serve"

                            ./build/apps/ninfer-serve
                            ~/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-DFlash2-ninfer-v3.ninfer
                            --host 0.0.0.0
                            --port 30000
                            --max-context 262144
                            --host-kv-mib 40960
                            --host-state-slots 4
                            --max-concurrency 1
                            --max-pending-requests 10
                            --prefill-chunk 2048
                            --kv-dtype fp8
                            --spec dflash2
                            --draft-tokens 7

                            刚开始接触本地部署,这次买的配置是4090 48g,128g内存,u7,pcie 5的双槽,计划留一个给未来加一张卡,主要是跑minimax H3,然后发现本地部署qwen 3.8 27b,也很爽。

                            目前除了在论坛学习,主要是跟着gemini弄,初来乍到,多向各位大佬请教,祝论坛越来越好!

                            _折騰__
                            _折騰__
                            _折騰_
                            德高望重
                            编写于 最后由 编辑
                            #15

                            @NY-Zhao 说:

                            @_折騰_ 修正下,按照大佬的配置部署好了,我的4090 48G,水冷的卡,2周前看 @terry 版主的youtube推荐,立刻就在京东找了个商家买了,用起来很爽,感谢两位大佬。

                            汇报下,目前按照 https://github.com/zheteng-v/ninfer-4090 的方法,部署成功了,我自己用token-speed-tester,只跑了一轮的测试,峰值150t/s左右,平均125t/s,用dsh,能保持在120t/s左右,不知道哪里设置不对,不过已经用起来很爽了,感谢两位大佬

                            贴一下我的启动参数,我要的是256k上下文:
                            cd ~/ninfer-4090

                            终止所有使用显卡的残留进程(ninfer、python 等)

                            fuser -v /dev/nvidia* -k 2>/dev/null

                            确保旧的 ninfer 进程完全退出

                            pkill -9 -f "ninfer-serve"

                            ./build/apps/ninfer-serve
                            ~/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-DFlash2-ninfer-v3.ninfer
                            --host 0.0.0.0
                            --port 30000
                            --max-context 262144
                            --host-kv-mib 40960
                            --host-state-slots 4
                            --max-concurrency 1
                            --max-pending-requests 10
                            --prefill-chunk 2048
                            --kv-dtype fp8
                            --spec dflash2
                            --draft-tokens 7

                            刚开始接触本地部署,这次买的配置是4090 48g,128g内存,u7,pcie 5的双槽,计划留一个给未来加一张卡,主要是跑minimax H3,然后发现本地部署qwen 3.8 27b,也很爽。

                            目前除了在论坛学习,主要是跟着gemini弄,初来乍到,多向各位大佬请教,祝论坛越来越好!

                            如果参数没问题,可能是硬件差异有关,试试8K短码结果,如果速度能大于170k+基本可以肯定是硬件差异。不只是来自于相同显卡,CPU,内存频率也有关系。配置更好的也许跑出的速度比我更快。

                            1 条回复 最后回复
                            1
                            • NY ZhaoN NY Zhao

                              不是说AWQ,不太聪明嘛,我就换成了FP8 @terry

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

                              @NY-Zhao 我没感受到任何差距,FP8就是单纯的大一点。

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

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • _折騰__ _折騰_

                                正在移植TierKV,完成后多并发会非常爽。。。
                                之所以搞ninfer框架,速度上确实比sglang要快的多,精度反而比 awq 更高。

                                terryT
                                terryT
                                terry
                                超级版主
                                编写于 最后由 编辑
                                #17

                                @_折騰_ 加油,期待你的新帖子。

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

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • ,系统 取消固定了此主题

                                你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                                厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您下次访问时都将自动回到上次浏览的位置,并可选择接收新回复的通知(通过电子邮件或推送通知)。您还可以收藏帖子、为帖子点赞,以此向其他社区成员表达您的感谢。

                                有了你的建议,这篇帖子会更精彩哦 💗

                                注册 登录
                                回复
                                • 在新帖中回复
                                登录后回复
                                • 从旧到新
                                • 从新到旧
                                • 最多赞同


                                • 登录

                                • 登录或注册以进行搜索。
                                • 第一个帖子
                                  最后一个帖子
                                0
                                • 版块
                                • 最新
                                • 标签
                                • 热门
                                • 用户
                                • 群组