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买了2张5060Ti,谁能跑最便宜的Qwen 27B?

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  • TideT 离线
    TideT 离线
    Tide
    编写于 最后由 编辑
    #4

    我的3080跑3.6-27B-Q4KM 上下文65536刚刚够用,每秒差不多32token。对我来说也满足了,毕竟3080玩本地部署才刚刚够入门。刚加载的时候占用18181M显存,随着对话没啥变化。我一般开着watch -n 2 nvidia-smi实时监控显卡,我现在就怕它高温。显存温度最高来到92度,让我揪心。

    terryT Vivid VectorV yesen19771004Y 3 条回复 最后回复
    1
    • Eric HOE 离线
      Eric HOE 离线
      Eric HO
      编写于 最后由 Eric HO 编辑
      #5

      我兩張3060 12G跑3.6-27B-Q4KM~ 用RotorQuant版llama.cpp
      一張大概才6500台幣

      墙内人墙 S 19-徐福政1 3 条回复 最后回复
      1
      • Eric HOE Eric HO

        我兩張3060 12G跑3.6-27B-Q4KM~ 用RotorQuant版llama.cpp
        一張大概才6500台幣

        墙内人墙 离线
        墙内人墙 离线
        墙内人
        编写于 最后由 编辑
        #6

        @Eric-HO 那你也懂技术,挺不错的,一般人还真跑不起来。

        一个懒人

        1 条回复 最后回复
        0
        • TideT Tide

          我的3080跑3.6-27B-Q4KM 上下文65536刚刚够用,每秒差不多32token。对我来说也满足了,毕竟3080玩本地部署才刚刚够入门。刚加载的时候占用18181M显存,随着对话没啥变化。我一般开着watch -n 2 nvidia-smi实时监控显卡,我现在就怕它高温。显存温度最高来到92度,让我揪心。

          terryT 离线
          terryT 离线
          terry
          编写于 最后由 编辑
          #7

          @Tide 3080是神卡。

          1 条回复 最后回复
          0
          • Eric HOE Eric HO

            我兩張3060 12G跑3.6-27B-Q4KM~ 用RotorQuant版llama.cpp
            一張大概才6500台幣

            S 离线
            S 离线
            seewoscott
            编写于 最后由 编辑
            #8

            @Eric-HO 这是通过NV link显存合并的吗?

            terryT 1 条回复 最后回复
            0
            • Vivid VectorV 离线
              Vivid VectorV 离线
              Vivid Vector
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @Tide 限制显卡功率,同时给显存超频,测试一下稳定性。
              我用着2080Ti 22GB改水冷的,用Nvidia Inspector工具,把功率限制在200W~230W,核心超频+40Mhz(也可以不超核心),显存超频+1200Mhz,跑下来温度最高只有不到50°C,热点不超过65°C,室温27°C左右。
              c5e7bceb-5567-4c81-a8fe-141ef62f31cb-image.jpeg
              显存超频后带宽721.6GB/s,相比默认的616GB/s,提升超过17%,完美抵消限制功率导致的核心频率下降带来的性能损失,直接节约100W,33%的功率

              Qwen 27B Q4_K_M,上下文开32K跑下来,decode 25 tok/s

              用Llama.cpp benchmark跑分如图:
              全默认,显卡功率300W:
              651469fd-d0f4-49b3-9a39-0b9db73f5c9d-image.jpeg

              核心超频+40Mhz,显存超频+1200Mhz:
              2d1fcffb-c888-402a-a6bf-5634b04712d4-image.jpeg

              核心超频+40Mhz,显存超频+1200Mhz,显卡功率锁67%限制在200W:
              daa6d53a-0eef-4ffb-85ab-14ad9a2030a4-image.jpeg

              大语言模型主的矩阵运算要跑在GPU的Tensor Cores上,对GPU其他部分如大量的SM单元里的CUDA核心占用不高,GPU此时对功率的实际消耗并不需要太高。

              并且大语言模型prefill阶段对核心频率有一定依赖,但降频对prefill性能影响不太大。
              decode吐字阶段,对显存带宽的依赖程度大于核心算力,经常是显存带宽不足,喂不饱核心,核心有很多时间都在空转等数据。

              综上,你的3080可以尝试限制功率,并小超显存,给显卡背板加装散热铝片+风扇。
              然后实测看看数据。

              暧 terryT TideT 3 条回复 最后回复
              1
              • Vivid VectorV Vivid Vector

                @Tide 限制显卡功率,同时给显存超频,测试一下稳定性。
                我用着2080Ti 22GB改水冷的,用Nvidia Inspector工具,把功率限制在200W~230W,核心超频+40Mhz(也可以不超核心),显存超频+1200Mhz,跑下来温度最高只有不到50°C,热点不超过65°C,室温27°C左右。
                c5e7bceb-5567-4c81-a8fe-141ef62f31cb-image.jpeg
                显存超频后带宽721.6GB/s,相比默认的616GB/s,提升超过17%,完美抵消限制功率导致的核心频率下降带来的性能损失,直接节约100W,33%的功率

                Qwen 27B Q4_K_M,上下文开32K跑下来,decode 25 tok/s

                用Llama.cpp benchmark跑分如图:
                全默认,显卡功率300W:
                651469fd-d0f4-49b3-9a39-0b9db73f5c9d-image.jpeg

                核心超频+40Mhz,显存超频+1200Mhz:
                2d1fcffb-c888-402a-a6bf-5634b04712d4-image.jpeg

                核心超频+40Mhz,显存超频+1200Mhz,显卡功率锁67%限制在200W:
                daa6d53a-0eef-4ffb-85ab-14ad9a2030a4-image.jpeg

                大语言模型主的矩阵运算要跑在GPU的Tensor Cores上,对GPU其他部分如大量的SM单元里的CUDA核心占用不高,GPU此时对功率的实际消耗并不需要太高。

                并且大语言模型prefill阶段对核心频率有一定依赖,但降频对prefill性能影响不太大。
                decode吐字阶段,对显存带宽的依赖程度大于核心算力,经常是显存带宽不足,喂不饱核心,核心有很多时间都在空转等数据。

                综上,你的3080可以尝试限制功率,并小超显存,给显卡背板加装散热铝片+风扇。
                然后实测看看数据。

                暧 离线
                暧 离线
                暧昧光影
                编写于 最后由 编辑
                #10

                @Vivid-Vector 3090ti有参数么?

                Vivid VectorV 1 条回复 最后回复
                0
                • 暧 暧昧光影

                  @Vivid-Vector 3090ti有参数么?

                  Vivid VectorV 离线
                  Vivid VectorV 离线
                  Vivid Vector
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @暧昧光影
                  手上暂时没有3090Ti。
                  不过按我的经验,温度能控制得住的情况下,锁功率,小超核心,大超显存,对于跑LLM来说都适用。
                  B站有人实测PRO 6000 Max-Q 版,功率只有300W,相比满血600W的工作站版只损失10%的性能,而且他还没给显存超频。

                  我看到的PRO 6000,跑LLM经常都是吃不满功耗,TDP 600W的工作站版,只吃到450W左右的样子。
                  跑满600W功耗的情况,通常是GPU SM里的CUDA核心满载,Tensor Cores也接近满载,同时显存空间和带宽也占用很高的情况才会出现。
                  LLM的矩阵运算主要靠Tensor Cores执行,且吃满显存空间和带宽,但SM CUDA核心通常空载。

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • TideT Tide

                    我的3080跑3.6-27B-Q4KM 上下文65536刚刚够用,每秒差不多32token。对我来说也满足了,毕竟3080玩本地部署才刚刚够入门。刚加载的时候占用18181M显存,随着对话没啥变化。我一般开着watch -n 2 nvidia-smi实时监控显卡,我现在就怕它高温。显存温度最高来到92度,让我揪心。

                    Vivid VectorV 离线
                    Vivid VectorV 离线
                    Vivid Vector
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    @Tide
                    nvtop也是个不错的N卡监控工具,支持多卡
                    fa5aab5b-f138-4ef8-a014-297c9638bc60-image.jpeg

                    TideT 1 条回复 最后回复
                    1
                    • Eric HOE Eric HO

                      我兩張3060 12G跑3.6-27B-Q4KM~ 用RotorQuant版llama.cpp
                      一張大概才6500台幣

                      19-徐福政1 离线
                      19-徐福政1 离线
                      19-徐福政
                      编写于 最后由 19-徐福政 编辑
                      #13

                      @Eric-HO
                      是用 https://github.com/TheTom/llama-cpp-turboquant 嗎
                      能跑多少 t/s
                      能給我llama.cpp的參數嗎 我想參考

                      你覺得我現在只有一張3070ti 8g 如果再加一張3060 12g能順跑3.6-27B-Q4KM嗎

                      我現在用
                      cpu 5900x
                      ram 64g
                      gpu 3070ti 8g

                      -ngl 9 -c 87475 -np 1 -t 12 -b 1024
                      -ctk turbo4 -ctv turbo4 -fa on
                      --jinja --cache-reuse 1024
                      --slot-save-path cache --spec-type ngram-mod
                      --spec-ngram-size-n 6 `
                      --draft-min 16 --draft-max 96

                      qwen3.6-27b-q4_k_m.gguf 2.84 t/s 左右
                      Qwen3.6-35B-A3B-IQ4_XS.gguf 35 t/s 左右

                      terryT 1 条回复 最后回复
                      0
                      • S 离线
                        S 离线
                        stakira
                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        两张 5060 ti 用 vllm 跑 tensor parallel 速度应该不错的,期待实测数字

                        AresROCA 1 条回复 最后回复
                        0
                        • Vivid VectorV Vivid Vector

                          @Tide 限制显卡功率,同时给显存超频,测试一下稳定性。
                          我用着2080Ti 22GB改水冷的,用Nvidia Inspector工具,把功率限制在200W~230W,核心超频+40Mhz(也可以不超核心),显存超频+1200Mhz,跑下来温度最高只有不到50°C,热点不超过65°C,室温27°C左右。
                          c5e7bceb-5567-4c81-a8fe-141ef62f31cb-image.jpeg
                          显存超频后带宽721.6GB/s,相比默认的616GB/s,提升超过17%,完美抵消限制功率导致的核心频率下降带来的性能损失,直接节约100W,33%的功率

                          Qwen 27B Q4_K_M,上下文开32K跑下来,decode 25 tok/s

                          用Llama.cpp benchmark跑分如图:
                          全默认,显卡功率300W:
                          651469fd-d0f4-49b3-9a39-0b9db73f5c9d-image.jpeg

                          核心超频+40Mhz,显存超频+1200Mhz:
                          2d1fcffb-c888-402a-a6bf-5634b04712d4-image.jpeg

                          核心超频+40Mhz,显存超频+1200Mhz,显卡功率锁67%限制在200W:
                          daa6d53a-0eef-4ffb-85ab-14ad9a2030a4-image.jpeg

                          大语言模型主的矩阵运算要跑在GPU的Tensor Cores上,对GPU其他部分如大量的SM单元里的CUDA核心占用不高,GPU此时对功率的实际消耗并不需要太高。

                          并且大语言模型prefill阶段对核心频率有一定依赖,但降频对prefill性能影响不太大。
                          decode吐字阶段,对显存带宽的依赖程度大于核心算力,经常是显存带宽不足,喂不饱核心,核心有很多时间都在空转等数据。

                          综上,你的3080可以尝试限制功率,并小超显存,给显卡背板加装散热铝片+风扇。
                          然后实测看看数据。

                          terryT 离线
                          terryT 离线
                          terry
                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          @Vivid-Vector 牛逼啊兄弟,居然这么会玩,发个帖子说下你的2080Ti,我说2080Ti是垃圾之后,很多人不爽喷我,我想是不是我太武断了,你有信息分享下。跑大模型,ComfyUI实际体验,最好带图,让我坐一起视频,嘿嘿 🤤

                          1 条回复 最后回复
                          1
                          • 19-徐福政1 19-徐福政

                            @Eric-HO
                            是用 https://github.com/TheTom/llama-cpp-turboquant 嗎
                            能跑多少 t/s
                            能給我llama.cpp的參數嗎 我想參考

                            你覺得我現在只有一張3070ti 8g 如果再加一張3060 12g能順跑3.6-27B-Q4KM嗎

                            我現在用
                            cpu 5900x
                            ram 64g
                            gpu 3070ti 8g

                            -ngl 9 -c 87475 -np 1 -t 12 -b 1024
                            -ctk turbo4 -ctv turbo4 -fa on
                            --jinja --cache-reuse 1024
                            --slot-save-path cache --spec-type ngram-mod
                            --spec-ngram-size-n 6 `
                            --draft-min 16 --draft-max 96

                            qwen3.6-27b-q4_k_m.gguf 2.84 t/s 左右
                            Qwen3.6-35B-A3B-IQ4_XS.gguf 35 t/s 左右

                            terryT 离线
                            terryT 离线
                            terry
                            编写于 最后由 编辑
                            #16

                            @19-徐福政 你两张3070ti也只有16g,它还是会offload到CPU还是慢,27b稠密是推理时必须27b全量参与,Moe快是因为专家load到显存中去。你不要升级,就用35b a3b挺好的,差距当然有,但是没到不能玩,配置一个在线Deepseek,搞不定的事让Deepseek 跑。

                            1 条回复 最后回复
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                            • S seewoscott

                              @Eric-HO 这是通过NV link显存合并的吗?

                              terryT 离线
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                              terry
                              编写于 最后由 编辑
                              #17

                              @seewoscott 不需要,走PICE就可以

                              1 条回复 最后回复
                              1
                              • S stakira

                                两张 5060 ti 用 vllm 跑 tensor parallel 速度应该不错的,期待实测数字

                                AresROCA 离线
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                                AresROC
                                编写于 最后由 AresROC 编辑
                                #18

                                @stakira 今天才收到其中一張RTX 5060Ti,另外一張要等個星期。

                                明天計劃收購兩個R T X 3090 希望成功到手試試。

                                實際測試方法還要研究研究。傷腦筋還要搞個NvLink。。。

                                terryT S 2 条回复 最后回复
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                                • AresROCA AresROC

                                  @stakira 今天才收到其中一張RTX 5060Ti,另外一張要等個星期。

                                  明天計劃收購兩個R T X 3090 希望成功到手試試。

                                  實際測試方法還要研究研究。傷腦筋還要搞個NvLink。。。

                                  terryT 离线
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                                  terry
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #19

                                  @AresROC 到时候记得发一个详细的测试帖子,如果有双3090测试的更好,我白嫖做视频。

                                  AresROCA 1 条回复 最后回复
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                                  • S 离线
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                                    steafler
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #20

                                    直接卖了,换4080S

                                    1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • terryT terry

                                      @AresROC 到时候记得发一个详细的测试帖子,如果有双3090测试的更好,我白嫖做视频。

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                                      AresROC
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #21

                                      @terry 好的,我做了RTX 5070 Ti加上RTX 5060 Ti 16GB. PCIe 3.0x4 Bus. Qwen3.6-27b 速度还可以Q4有26.7 Token/s。LmStudio会把大部分记忆体放在5070 T I上。

                                      單卡3090 Q4得到35 Token/s. Power limit 80%让记忆体温度低一点先 不然会升到105度C

                                      我也是50+看到你今天的视频有提到😆

                                      目前只是搞windows加上LMStudio。日后改进Linux加上vLLM或别的。还会搞ComfyUi。

                                      我找到一个电脑可以塞這两个3090。我會想辦法先測試一下再等NvL ink到货。

                                      terryT 1 条回复 最后回复
                                      2
                                      • AresROCA AresROC

                                        @terry 好的,我做了RTX 5070 Ti加上RTX 5060 Ti 16GB. PCIe 3.0x4 Bus. Qwen3.6-27b 速度还可以Q4有26.7 Token/s。LmStudio会把大部分记忆体放在5070 T I上。

                                        單卡3090 Q4得到35 Token/s. Power limit 80%让记忆体温度低一点先 不然会升到105度C

                                        我也是50+看到你今天的视频有提到😆

                                        目前只是搞windows加上LMStudio。日后改进Linux加上vLLM或别的。还会搞ComfyUi。

                                        我找到一个电脑可以塞這两个3090。我會想辦法先測試一下再等NvL ink到货。

                                        terryT 离线
                                        terryT 离线
                                        terry
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #22

                                        @AresROC 有空多弄点分享帖子,我一看有图有真相,我就不用什么都自己验证了,相互学习。

                                        1 条回复 最后回复
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                                        • Vivid VectorV Vivid Vector

                                          @Tide
                                          nvtop也是个不错的N卡监控工具,支持多卡
                                          fa5aab5b-f138-4ef8-a014-297c9638bc60-image.jpeg

                                          TideT 离线
                                          TideT 离线
                                          Tide
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #23

                                          Vivid-Vector 👍 下载个来试试

                                          1 条回复 最后回复
                                          0

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