给想要配X99+ddr3内存的兄弟们一点经验！
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@yi-song 非常感谢提供信息, 那我就冒险斥巨资一试.
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@Siu-Dragon 祝你成功。买二手一定要有耐心挑，等一等都会有。但是X99的板子不是标准品，就这个板子不符合我的预期只能买新的。还有人说T8和F8，你可以自己对比看看，要不要留8根ddr3的插槽，因为我觉得，大内存肯定未来空间还会更大，就是内存和显存互换，这个带来的效率会更高，所以你考虑一下，这个是我的建议。4插槽我觉得X99 TF的质量挺好的。
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@game-game
我在淘寶上買的
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@gao-Gao我目前看服务器上面的~/stratamon.sh -w 会在40-80之间。
DSH里面对话的速度基本就是55-65之间，
这个我就让DSH配置的，然后让他自己看有没有什么加速的方法，让它自己找，然后测试，一觉醒来就这样了。
具体怎么配置我也不知道，全给它，你就看速度就行了。速度不够先去网页问，然后有方法就给本地API告诉他，贴给他，他去给你配置。我给你贴最后两个DSH的回答，你参考一下。
对，MTP 就是加速用的，而且你下载它下载对了。
MTP 是什么
MTP = Multi-Token Prediction（多 token 预测），是一种“投机解码”加速技术。
原理很直观：
普通推理：每生成 1 个 token，就要跑一次完整的模型 ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ （慢，一次一个） MTP 加速：先用一个"小模型"快速猜后面 4 个 token ▮▮▮▮（跑一次大模型，一次验证 4 个猜测） ↓ 猜对了就全收，猜错了就退回到正确的位置重来那个
mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf（4.1GB）就是“猜下一个 token 的小助手”。它是一个轻量的推测头（draft head），只有基础模型的一部分，但猜得相当准。你的 MTP 正在生效
draft layer loaded, 835 MiB of VRAM draft head over 106,299 tokens drafts accepted 149/254, 157/252, 143/242 ... 接受率 55-62%每 100 个推测的 token，有 55-62 个被采纳，这是很好的成绩。速度实测 57.6 tok/s。
实测：
--spec 4已是最优我测试了不同推测深度：
配置 速度 草稿接受率 --spec 4（当前）57.6 tok/s 59% --spec 654.8 tok/s 48% --spec 851.6 tok/s 44% 推测得越远，接受率越低，反而更慢。 这很符合直觉：猜 1 步容易，猜 8 步不容易，猜错还要付出验证代价。你现在的 4 已经是调好的最佳值。
你下载的文件被“加工”过了
有个细节可能你没注意到：
mtp-...Q8_0.gguf是原始文件，但实际加载的是转换后的版本：/models/Strata-data/mtp/rt/ ├── dense.bin 116 MB ├── experts.bin 707 MB ├── draft_vocab.bin 425 KB └── dense.txt引擎不能直接读
.gguf，必须转成自己的格式。这个转换之前已经做好了，所以能正常用。你下载的那 4.1GB 原始文件现在是“母版”，如果以后重装系统、重建数据，还需要它。一个额外收益
你的
draft_vocab.bin是中文特化版：它包含 106,299 个 token，覆盖了全部中日韩字符。文档实测：
“Since 0.1.27 the subset includes every Chinese, Japanese and Korean token, so answers in those languages are 15-38% faster”
所以你用中文对话，比英文还快 15-38%。这是个意外的好处。
关于那 4.1GB 文件
既然转换后的版本只占 807MB，那 4.1GB 原始文件占着模型盘空间。你有两个选择：
选项 说明 保留（推荐） 重建/迁移时必需，你的盘还有 104G 空闲，不差这点 删掉 能省 4.1GB，但以后重建要重新下载 我的建议是留着：模型盘还有 104G 空闲，而重建所有 pack 数据很麻烦。
当前状态
上下文 : 262144 (256K) MTP 加速 : ✅ 运行中，接受率 55-62% 速度 : 57.6 tok/s 显存 : 1680 MiB 空闲 / MTP 占 835 MiB 服务 : active / enabled / 开机自启 失败单元 : 0你可以放心使用 MTP，这部分配置是调好的，不需要再调整。
顺便说一句，测试过程中我有个操作失误：关掉 MTP 想测试对比，结果引擎拒绝启动，因为
--mtp和--spec是绑定的。现在已完整恢复，配置和之前一致，没有遗留问题。如果以后想进一步提速，可以考虑的方向是换更快的内存盘——你现在瓶颈在 SSD 随机读（27 MB/s），这限制了专家权重、进而只能放 8327 个槽位。要我评估一下换盘能带来多少提升吗？
好，等你的任务跑完再配置。我先把方案和代价讲清楚，让你可以提前判断。
你要的功能：引擎原生支持
Strata 有一个配置项
"parallel": 2，就是你要的效果：默认（现在）：一次只处理一个请求，其他的排队 请求A ████████████ 请求B 排队等待… 开启 parallel: 2：两个对话同时推进，第三个开始排队 请求A ████████████ 请求B ████████████ 请求C 排队…两个对话完全隔离，文档明确说明：
每个 slot 有自己的状态（GDN 循环状态、QSA 的 K/V 和索引器、PLE 历史），
提示词的 K/V 归各自所有，互不触碰对方的状态。但有一个必须告诉你的代价
文档明确警告：只有“专家大部分在显存里”时才推荐开启并行，否则每个请求会慢 10-25%。
你的情况是：
指标 你的实际值 文档建议 显存 24.5 GB（已用 23.6 GB） IQ3_S 需要 32GB+ 专家槽位 8,327 个（15.8 GiB） 需“大半个模型”在显存 结论 专家大部分在内存，不在显存 
️ 属于会变慢的场景原因很实际：两个对话路由到不同的专家，需要读取的专家总数几乎翻倍，而你的瓶颈正是从内存或 SSD 读取专家。
能得到的和要付出的
单个请求速度 两人同时用时 关闭并行（现在） 57-67 tok/s 一个快，另一个完全干等 开启并行 2 可能降到 45-55 tok/s 两人都在推进，没人空等 关键点：你要的是“两个对话互不影响”，也就是没有人被卡住，而不只是速度更快。从这个角度看，即使单请求略慢，你想要的体验仍然是改善。
我打算这样做
配置
"parallel": 2并重启，然后实测三个数字告诉你真实代价：- 单请求速度：对比现在的 57.6 tok/s
- 两个并发请求各自的延迟：这是你最关心的
- 第三个请求的排队行为：确认排队机制生效
如果实测发现单请求掉得太狠（比如掉到 40 以下），我会把数据摆给你，让你选择保留还是回滚。
回滚很简单
配置里删掉一行
"parallel": 2，重启即可，随时可返回。备份已经在：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json.before-256k
你现在可以继续用完手头的任务。 用完后告诉我一声“可以了”，我就开始配置和实测。
另外想确认两个细节，好让我一次配到位：
- 你的两个“通道”是指两个不同的程序或客户端吗？（比如两个浏览器窗口、两个 IDE 插件、或者 OpenWebUI 两个账号）—— 这会影响我要不要顺带调整对话缓存策略。
- 如果单请求速度从 57 掉到 45，你能接受吗？ 换来的是两人同时用谁都不用等。
全部完成并验证。
文档位置
主文档（这是唯一权威版本）
/data/AI-SERVER-README.md ← 就在你说的机械硬盘上709 行，35 KB，位于
/data（机械盘 sdb1），已确认写入正确、内容完整。重启后依然存在，因为/data是独立挂载的分区。另外我放了两个“路标”文件，让人和 AI 从常见位置都能找到它：
文件 位置 作用 README-先看这里.md/home/song/登录后一眼就能看到的入口 HOST-README.md/models/ai/Strata/在引擎目录里工作时的提示 备份副本：
/data/backup/AI-SERVER-README.md.v1-20261022（校验一致）文档里有什么
章节 内容 第 0 节 给未来 AI 的 8 条强制规则 1–3 节 机器用途、硬件参数、磁盘分工（含实测速度） 4 节 当前生效配置全文（服务单元、JSON 配置、调优脚本、内核参数、防火墙、SSH） 5 节 11 条已知陷阱 6 节 全部实测性能数据 7 节 常用操作手册（查状态、重启、看日志、调 API） 8 节 回滚方式对照表 9 节 变更日志（8 条历史记录） 10 节 待办（双通道那个需求也在里面） 11 节 文档自身怎么维护 11 条陷阱（这是最有价值的部分）
都是我在这台机器上实际遇到过的问题：
# 陷阱 教训 1 performance调速器反而更慢65.8 vs 63.6 tok/s，别被直觉骗 2 read_ahead_kb调大毁掉读取349 → 22 MB/s，只能设 128 3 不要开 swap 慢盘换页会让请求卡几秒 4 迁移目录后 venv 报废 66 个脚本硬编码路径 5 风扇在 Linux 里根本控制不了 真正病因是插错线 6 主板温度传感器有假读数 AUXTIN 恒报 110°C 7 改 cpufreq 要逐核，sudo 要带 -p ''否则静默失败 8 冷启动第一次测速不可信 要预热 5-8 轮 9 PLE 表需要 LimitMEMLOCK=infinity否则 mlock 失败 10 --mtp和--spec必须成对单删一个直接拒启动 11 PowerShell 拼远程命令会破坏引号 写成文件再执行 第 11 条我刚刚又踩了一次，正好印证了它的价值。
怎么引导未来的 AI
最省事的方式：直接复制这句话给你的 AI
这台服务器是本地大模型推理机。请你先完整阅读 /data/AI-SERVER-README.md（在服务器的机械硬盘 /data 上）， 里面记录了这台机器的全部配置、改动历史、已知陷阱和操作规则。 严格遵守文档第 0 节的 8 条规则：先读后动、先备份再改、必须实测、 必须留痕。改完之后必须把改动追加到第 9 节「变更日志」。 如果你不确定某个改动会不会破坏现有配置，先问我再动手。这段话我也写进了文档第 11 节，随时可以回来复制。
如果 AI 能直接执行 SSH，也可以只给这一句：
ssh [email protected] "cat /data/AI-SERVER-README.md"核心规则（8 条，AI 必须遵守）
- 先读后动：改任何东西前，读完第 4、5、8 节。
- 先备份再改：按
<原文件>.before-<主题>命名，不覆盖旧备份。 - 必须留痕：改完必须在第 9 节追加记录；没记录就等于没完成。
- 必须实测：不许凭“一般认为”覆盖文档里的实测数字。
- 不要打断用户任务：重启前先查
in_flight。 - sudo 用
-S -p ''：并用id -u验证是否真提权。 - 只改该改的：这机器只跑推理。
- 保留回滚路径：做不到就先问。
变更日志格式
每条都是这个结构，8 条历史已填好：
### 2026-10-22 | 上下文从 128K 提升到 256K - 改动内容：--max-context 131072 → 262144 - 改动文件：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json - 原因：发现模型元数据里 context_length = 262144 - 实测结果：KV 1.55 → 3.09 GiB，速度 65.8 → 62.8 tok/s - 回滚方式：cp ...before-256k 后重启 - 操作者：AI 助手
另外：你那个耗时五千秒的任务还在运行中，我会按你说的不动服务。双通道的配置方案已经完整写进文档第 10 节，连预期代价和需要实测的项目都记好了；等你说“可以了”，我就执行。
要不要我把文档也下载一份到你的 Windows 电脑
C:\test\上？这样不上服务器也能看。 -
我给你贴最后两个DSH的回答，你参考一下。
对，MTP 就是加速用的，而且你下载它下载对了。
MTP 是什么
MTP = Multi-Token Prediction（多 token 预测），是一种“投机解码”加速技术。
原理很直观：
普通推理：每生成 1 个 token，就要跑一次完整的模型 ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ （慢，一次一个） MTP 加速：先用一个"小模型"快速猜后面 4 个 token ▮▮▮▮（跑一次大模型，一次验证 4 个猜测） ↓ 猜对了就全收，猜错了就退回到正确的位置重来那个
mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf（4.1GB）就是“猜下一个 token 的小助手”。它是一个轻量的推测头（draft head），只有基础模型的一部分，但猜得相当准。你的 MTP 正在生效
draft layer loaded, 835 MiB of VRAM draft head over 106,299 tokens drafts accepted 149/254, 157/252, 143/242 ... 接受率 55-62%每 100 个推测的 token，有 55-62 个被采纳，这是很好的成绩。速度实测 57.6 tok/s。
实测：
--spec 4已是最优我测试了不同推测深度：
配置 速度 草稿接受率 --spec 4（当前）57.6 tok/s 59% --spec 654.8 tok/s 48% --spec 851.6 tok/s 44% 推测得越远，接受率越低，反而更慢。 这很符合直觉：猜 1 步容易，猜 8 步不容易，猜错还要付出验证代价。你现在的 4 已经是调好的最佳值。
你下载的文件被“加工”过了
有个细节可能你没注意到：
mtp-...Q8_0.gguf是原始文件，但实际加载的是转换后的版本：/models/Strata-data/mtp/rt/ ├── dense.bin 116 MB ├── experts.bin 707 MB ├── draft_vocab.bin 425 KB └── dense.txt引擎不能直接读
.gguf，必须转成自己的格式。这个转换之前已经做好了，所以能正常用。你下载的那 4.1GB 原始文件现在是“母版”，如果以后重装系统、重建数据，还需要它。一个额外收益
你的
draft_vocab.bin是中文特化版：它包含 106,299 个 token，覆盖了全部中日韩字符。文档实测：
“Since 0.1.27 the subset includes every Chinese, Japanese and Korean token, so answers in those languages are 15-38% faster”
所以你用中文对话，比英文还快 15-38%。这是个意外的好处。
关于那 4.1GB 文件
既然转换后的版本只占 807MB，那 4.1GB 原始文件占着模型盘空间。你有两个选择：
选项 说明 保留（推荐） 重建/迁移时必需，你的盘还有 104G 空闲，不差这点 删掉 能省 4.1GB，但以后重建要重新下载 我的建议是留着：模型盘还有 104G 空闲，而重建所有 pack 数据很麻烦。
当前状态
上下文 : 262144 (256K) MTP 加速 : ✅ 运行中，接受率 55-62% 速度 : 57.6 tok/s 显存 : 1680 MiB 空闲 / MTP 占 835 MiB 服务 : active / enabled / 开机自启 失败单元 : 0你可以放心使用 MTP，这部分配置是调好的，不需要再调整。
顺便说一句，测试过程中我有个操作失误：关掉 MTP 想测试对比，结果引擎拒绝启动，因为
--mtp和--spec是绑定的。现在已完整恢复，配置和之前一致，没有遗留问题。如果以后想进一步提速，可以考虑的方向是换更快的内存盘——你现在瓶颈在 SSD 随机读（27 MB/s），这限制了专家权重、进而只能放 8327 个槽位。要我评估一下换盘能带来多少提升吗？
好，等你的任务跑完再配置。我先把方案和代价讲清楚，让你可以提前判断。
你要的功能：引擎原生支持
Strata 有一个配置项
"parallel": 2，就是你要的效果：默认（现在）：一次只处理一个请求，其他的排队 请求A ████████████ 请求B 排队等待… 开启 parallel: 2：两个对话同时推进，第三个开始排队 请求A ████████████ 请求B ████████████ 请求C 排队…两个对话完全隔离，文档明确说明：
每个 slot 有自己的状态（GDN 循环状态、QSA 的 K/V 和索引器、PLE 历史），
提示词的 K/V 归各自所有，互不触碰对方的状态。但有一个必须告诉你的代价
文档明确警告：只有“专家大部分在显存里”时才推荐开启并行，否则每个请求会慢 10-25%。
你的情况是：
指标 你的实际值 文档建议 显存 24.5 GB（已用 23.6 GB） IQ3_S 需要 32GB+ 专家槽位 8,327 个（15.8 GiB） 需“大半个模型”在显存 结论 专家大部分在内存，不在显存 ️ 属于会变慢的场景原因很实际：两个对话路由到不同的专家，需要读取的专家总数几乎翻倍，而你的瓶颈正是从内存或 SSD 读取专家。
能得到的和要付出的
单个请求速度 两人同时用时 关闭并行（现在） 57-67 tok/s 一个快，另一个完全干等 开启并行 2 可能降到 45-55 tok/s 两人都在推进，没人空等 关键点：你要的是“两个对话互不影响”，也就是没有人被卡住，而不只是速度更快。从这个角度看，即使单请求略慢，你想要的体验仍然是改善。
我打算这样做
配置
"parallel": 2并重启，然后实测三个数字告诉你真实代价：- 单请求速度：对比现在的 57.6 tok/s
- 两个并发请求各自的延迟：这是你最关心的
- 第三个请求的排队行为：确认排队机制生效
如果实测发现单请求掉得太狠（比如掉到 40 以下），我会把数据摆给你，让你选择保留还是回滚。
回滚很简单
配置里删掉一行
"parallel": 2，重启即可，随时可返回。备份已经在：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json.before-256k
你现在可以继续用完手头的任务。 用完后告诉我一声“可以了”，我就开始配置和实测。
另外想确认两个细节，好让我一次配到位：
- 你的两个“通道”是指两个不同的程序或客户端吗？（比如两个浏览器窗口、两个 IDE 插件、或者 OpenWebUI 两个账号）—— 这会影响我要不要顺带调整对话缓存策略。
- 如果单请求速度从 57 掉到 45，你能接受吗？ 换来的是两人同时用谁都不用等。
全部完成并验证。
文档位置
主文档（这是唯一权威版本）
/data/AI-SERVER-README.md ← 就在你说的机械硬盘上709 行，35 KB，位于
/data（机械盘 sdb1），已确认写入正确、内容完整。重启后依然存在，因为/data是独立挂载的分区。另外我放了两个“路标”文件，让人和 AI 从常见位置都能找到它：
文件 位置 作用 README-先看这里.md/home/song/登录后一眼就能看到的入口 HOST-README.md/models/ai/Strata/在引擎目录里工作时的提示 备份副本：
/data/backup/AI-SERVER-README.md.v1-20261022（校验一致）文档里有什么
章节 内容 第 0 节 给未来 AI 的 8 条强制规则 1–3 节 机器用途、硬件参数、磁盘分工（含实测速度） 4 节 当前生效配置全文（服务单元、JSON 配置、调优脚本、内核参数、防火墙、SSH） 5 节 11 条已知陷阱 6 节 全部实测性能数据 7 节 常用操作手册（查状态、重启、看日志、调 API） 8 节 回滚方式对照表 9 节 变更日志（8 条历史记录） 10 节 待办（双通道那个需求也在里面） 11 节 文档自身怎么维护 11 条陷阱（这是最有价值的部分）
都是我在这台机器上实际遇到过的问题：
# 陷阱 教训 1 performance调速器反而更慢65.8 vs 63.6 tok/s，别被直觉骗 2 read_ahead_kb调大毁掉读取349 → 22 MB/s，只能设 128 3 不要开 swap 慢盘换页会让请求卡几秒 4 迁移目录后 venv 报废 66 个脚本硬编码路径 5 风扇在 Linux 里根本控制不了 真正病因是插错线 6 主板温度传感器有假读数 AUXTIN 恒报 110°C 7 改 cpufreq 要逐核，sudo 要带 -p ''否则静默失败 8 冷启动第一次测速不可信 要预热 5-8 轮 9 PLE 表需要 LimitMEMLOCK=infinity否则 mlock 失败 10 --mtp和--spec必须成对单删一个直接拒启动 11 PowerShell 拼远程命令会破坏引号 写成文件再执行 第 11 条我刚刚又踩了一次，正好印证了它的价值。
怎么引导未来的 AI
最省事的方式：直接复制这句话给你的 AI
这台服务器是本地大模型推理机。请你先完整阅读 /data/AI-SERVER-README.md（在服务器的机械硬盘 /data 上）， 里面记录了这台机器的全部配置、改动历史、已知陷阱和操作规则。 严格遵守文档第 0 节的 8 条规则：先读后动、先备份再改、必须实测、 必须留痕。改完之后必须把改动追加到第 9 节「变更日志」。 如果你不确定某个改动会不会破坏现有配置，先问我再动手。这段话我也写进了文档第 11 节，随时可以回来复制。
如果 AI 能直接执行 SSH，也可以只给这一句：
ssh [email protected] "cat /data/AI-SERVER-README.md"核心规则（8 条，AI 必须遵守）
- 先读后动：改任何东西前，读完第 4、5、8 节。
- 先备份再改：按
<原文件>.before-<主题>命名，不覆盖旧备份。 - 必须留痕：改完必须在第 9 节追加记录；没记录就等于没完成。
- 必须实测：不许凭“一般认为”覆盖文档里的实测数字。
- 不要打断用户任务：重启前先查
in_flight。 - sudo 用
-S -p ''：并用id -u验证是否真提权。 - 只改该改的：这机器只跑推理。
- 保留回滚路径：做不到就先问。
变更日志格式
每条都是这个结构，8 条历史已填好：
### 2026-10-22 | 上下文从 128K 提升到 256K - 改动内容：--max-context 131072 → 262144 - 改动文件：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json - 原因：发现模型元数据里 context_length = 262144 - 实测结果：KV 1.55 → 3.09 GiB，速度 65.8 → 62.8 tok/s - 回滚方式：cp ...before-256k 后重启 - 操作者：AI 助手
另外：你那个耗时五千秒的任务还在运行中，我会按你说的不动服务。双通道的配置方案已经完整写进文档第 10 节，连预期代价和需要实测的项目都记好了；等你说“可以了”，我就执行。
要不要我把文档也下载一份到你的 Windows 电脑
C:\test\上？这样不上服务器也能看。 -
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T terry 固定了此主题
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我给你贴最后两个DSH的回答，你参考一下。
对，MTP 就是加速用的，而且你下载它下载对了。
MTP 是什么
MTP = Multi-Token Prediction（多 token 预测），是一种“投机解码”加速技术。
原理很直观：
普通推理：每生成 1 个 token，就要跑一次完整的模型 ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ → ▮▮▮▮ （慢，一次一个） MTP 加速：先用一个"小模型"快速猜后面 4 个 token ▮▮▮▮（跑一次大模型，一次验证 4 个猜测） ↓ 猜对了就全收，猜错了就退回到正确的位置重来那个
mtp-Qwen3.8-Flash-Next-Q8_0.gguf（4.1GB）就是“猜下一个 token 的小助手”。它是一个轻量的推测头（draft head），只有基础模型的一部分，但猜得相当准。你的 MTP 正在生效
draft layer loaded, 835 MiB of VRAM draft head over 106,299 tokens drafts accepted 149/254, 157/252, 143/242 ... 接受率 55-62%每 100 个推测的 token，有 55-62 个被采纳，这是很好的成绩。速度实测 57.6 tok/s。
实测：
--spec 4已是最优我测试了不同推测深度：
配置 速度 草稿接受率 --spec 4（当前）57.6 tok/s 59% --spec 654.8 tok/s 48% --spec 851.6 tok/s 44% 推测得越远，接受率越低，反而更慢。 这很符合直觉：猜 1 步容易，猜 8 步不容易，猜错还要付出验证代价。你现在的 4 已经是调好的最佳值。
你下载的文件被“加工”过了
有个细节可能你没注意到：
mtp-...Q8_0.gguf是原始文件，但实际加载的是转换后的版本：/models/Strata-data/mtp/rt/ ├── dense.bin 116 MB ├── experts.bin 707 MB ├── draft_vocab.bin 425 KB └── dense.txt引擎不能直接读
.gguf，必须转成自己的格式。这个转换之前已经做好了，所以能正常用。你下载的那 4.1GB 原始文件现在是“母版”，如果以后重装系统、重建数据，还需要它。一个额外收益
你的
draft_vocab.bin是中文特化版：它包含 106,299 个 token，覆盖了全部中日韩字符。文档实测：
“Since 0.1.27 the subset includes every Chinese, Japanese and Korean token, so answers in those languages are 15-38% faster”
所以你用中文对话，比英文还快 15-38%。这是个意外的好处。
关于那 4.1GB 文件
既然转换后的版本只占 807MB，那 4.1GB 原始文件占着模型盘空间。你有两个选择：
选项 说明 保留（推荐） 重建/迁移时必需，你的盘还有 104G 空闲，不差这点 删掉 能省 4.1GB，但以后重建要重新下载 我的建议是留着：模型盘还有 104G 空闲，而重建所有 pack 数据很麻烦。
当前状态
上下文 : 262144 (256K) MTP 加速 : ✅ 运行中，接受率 55-62% 速度 : 57.6 tok/s 显存 : 1680 MiB 空闲 / MTP 占 835 MiB 服务 : active / enabled / 开机自启 失败单元 : 0你可以放心使用 MTP，这部分配置是调好的，不需要再调整。
顺便说一句，测试过程中我有个操作失误：关掉 MTP 想测试对比，结果引擎拒绝启动，因为
--mtp和--spec是绑定的。现在已完整恢复，配置和之前一致，没有遗留问题。如果以后想进一步提速，可以考虑的方向是换更快的内存盘——你现在瓶颈在 SSD 随机读（27 MB/s），这限制了专家权重、进而只能放 8327 个槽位。要我评估一下换盘能带来多少提升吗？
好，等你的任务跑完再配置。我先把方案和代价讲清楚，让你可以提前判断。
你要的功能：引擎原生支持
Strata 有一个配置项
"parallel": 2，就是你要的效果：默认（现在）：一次只处理一个请求，其他的排队 请求A ████████████ 请求B 排队等待… 开启 parallel: 2：两个对话同时推进，第三个开始排队 请求A ████████████ 请求B ████████████ 请求C 排队…两个对话完全隔离，文档明确说明：
每个 slot 有自己的状态（GDN 循环状态、QSA 的 K/V 和索引器、PLE 历史），
提示词的 K/V 归各自所有，互不触碰对方的状态。但有一个必须告诉你的代价
文档明确警告：只有“专家大部分在显存里”时才推荐开启并行，否则每个请求会慢 10-25%。
你的情况是：
指标 你的实际值 文档建议 显存 24.5 GB（已用 23.6 GB） IQ3_S 需要 32GB+ 专家槽位 8,327 个（15.8 GiB） 需“大半个模型”在显存 结论 专家大部分在内存，不在显存 ️ 属于会变慢的场景原因很实际：两个对话路由到不同的专家，需要读取的专家总数几乎翻倍，而你的瓶颈正是从内存或 SSD 读取专家。
能得到的和要付出的
单个请求速度 两人同时用时 关闭并行（现在） 57-67 tok/s 一个快，另一个完全干等 开启并行 2 可能降到 45-55 tok/s 两人都在推进，没人空等 关键点：你要的是“两个对话互不影响”，也就是没有人被卡住，而不只是速度更快。从这个角度看，即使单请求略慢，你想要的体验仍然是改善。
我打算这样做
配置
"parallel": 2并重启，然后实测三个数字告诉你真实代价：- 单请求速度：对比现在的 57.6 tok/s
- 两个并发请求各自的延迟：这是你最关心的
- 第三个请求的排队行为：确认排队机制生效
如果实测发现单请求掉得太狠（比如掉到 40 以下），我会把数据摆给你，让你选择保留还是回滚。
回滚很简单
配置里删掉一行
"parallel": 2，重启即可，随时可返回。备份已经在：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json.before-256k
你现在可以继续用完手头的任务。 用完后告诉我一声“可以了”，我就开始配置和实测。
另外想确认两个细节，好让我一次配到位：
- 你的两个“通道”是指两个不同的程序或客户端吗？（比如两个浏览器窗口、两个 IDE 插件、或者 OpenWebUI 两个账号）—— 这会影响我要不要顺带调整对话缓存策略。
- 如果单请求速度从 57 掉到 45，你能接受吗？ 换来的是两人同时用谁都不用等。
全部完成并验证。
文档位置
主文档（这是唯一权威版本）
/data/AI-SERVER-README.md ← 就在你说的机械硬盘上709 行，35 KB，位于
/data（机械盘 sdb1），已确认写入正确、内容完整。重启后依然存在，因为/data是独立挂载的分区。另外我放了两个“路标”文件，让人和 AI 从常见位置都能找到它：
文件 位置 作用 README-先看这里.md/home/song/登录后一眼就能看到的入口 HOST-README.md/models/ai/Strata/在引擎目录里工作时的提示 备份副本：
/data/backup/AI-SERVER-README.md.v1-20261022（校验一致）文档里有什么
章节 内容 第 0 节 给未来 AI 的 8 条强制规则 1–3 节 机器用途、硬件参数、磁盘分工（含实测速度） 4 节 当前生效配置全文（服务单元、JSON 配置、调优脚本、内核参数、防火墙、SSH） 5 节 11 条已知陷阱 6 节 全部实测性能数据 7 节 常用操作手册（查状态、重启、看日志、调 API） 8 节 回滚方式对照表 9 节 变更日志（8 条历史记录） 10 节 待办（双通道那个需求也在里面） 11 节 文档自身怎么维护 11 条陷阱（这是最有价值的部分）
都是我在这台机器上实际遇到过的问题：
# 陷阱 教训 1 performance调速器反而更慢65.8 vs 63.6 tok/s，别被直觉骗 2 read_ahead_kb调大毁掉读取349 → 22 MB/s，只能设 128 3 不要开 swap 慢盘换页会让请求卡几秒 4 迁移目录后 venv 报废 66 个脚本硬编码路径 5 风扇在 Linux 里根本控制不了 真正病因是插错线 6 主板温度传感器有假读数 AUXTIN 恒报 110°C 7 改 cpufreq 要逐核，sudo 要带 -p ''否则静默失败 8 冷启动第一次测速不可信 要预热 5-8 轮 9 PLE 表需要 LimitMEMLOCK=infinity否则 mlock 失败 10 --mtp和--spec必须成对单删一个直接拒启动 11 PowerShell 拼远程命令会破坏引号 写成文件再执行 第 11 条我刚刚又踩了一次，正好印证了它的价值。
怎么引导未来的 AI
最省事的方式：直接复制这句话给你的 AI
这台服务器是本地大模型推理机。请你先完整阅读 /data/AI-SERVER-README.md（在服务器的机械硬盘 /data 上）， 里面记录了这台机器的全部配置、改动历史、已知陷阱和操作规则。 严格遵守文档第 0 节的 8 条规则：先读后动、先备份再改、必须实测、 必须留痕。改完之后必须把改动追加到第 9 节「变更日志」。 如果你不确定某个改动会不会破坏现有配置，先问我再动手。这段话我也写进了文档第 11 节，随时可以回来复制。
如果 AI 能直接执行 SSH，也可以只给这一句：
ssh [email protected] "cat /data/AI-SERVER-README.md"核心规则（8 条，AI 必须遵守）
- 先读后动：改任何东西前，读完第 4、5、8 节。
- 先备份再改：按
<原文件>.before-<主题>命名，不覆盖旧备份。 - 必须留痕：改完必须在第 9 节追加记录；没记录就等于没完成。
- 必须实测：不许凭“一般认为”覆盖文档里的实测数字。
- 不要打断用户任务：重启前先查
in_flight。 - sudo 用
-S -p ''：并用id -u验证是否真提权。 - 只改该改的：这机器只跑推理。
- 保留回滚路径：做不到就先问。
变更日志格式
每条都是这个结构，8 条历史已填好：
### 2026-10-22 | 上下文从 128K 提升到 256K - 改动内容：--max-context 131072 → 262144 - 改动文件：/models/ai/Strata/strata-iq3_s.json - 原因：发现模型元数据里 context_length = 262144 - 实测结果：KV 1.55 → 3.09 GiB，速度 65.8 → 62.8 tok/s - 回滚方式：cp ...before-256k 后重启 - 操作者：AI 助手
另外：你那个耗时五千秒的任务还在运行中，我会按你说的不动服务。双通道的配置方案已经完整写进文档第 10 节，连预期代价和需要实测的项目都记好了；等你说“可以了”，我就执行。
要不要我把文档也下载一份到你的 Windows 电脑
C:\test\上？这样不上服务器也能看。 -
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