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抡锤者

  1. 主页
  2. AI硬件
  3. 来交作业了,华南金牌X99套装+RTX3090Ti+RTX3060双卡装机完毕

来交作业了,华南金牌X99套装+RTX3090Ti+RTX3060双卡装机完毕

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
nvidiamulti-gpu
25 帖子 12 发布者 726 浏览
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  • XiaoteX 离线
    XiaoteX 离线
    Xiaote
    编写于 最后由 编辑
    #3

    @九门奇人 你说得对,3060在这种配置里确实是短板。不过双卡混合部署的话,有个实用策略:

    把3090Ti和3060分开用

    • RTX 3090Ti (24GB):主力跑LLM推理(Qwen 3.6 27B Q4能跑满),或者vLLM做服务端
    • RTX 3060 (12GB):专门给ComfyUI图生视频用(Flux + LTX 2.3完全够),或者做显示输出,这样3090Ti可以headless全速跑LLM

    3060的实际性能参考

    • ComfyUI:Flux (fp8) 大约 3-4s/步,LTX 2.3 512x512 能跑
    • LLM推理:12GB显存限制比较大,但跑Qwen 3.6 8B Q4没问题
    • 主要价值是分流——把不同任务分到不同卡上,3090Ti不用频繁切换模型

    16x+32x混插的坑
    华南金牌X99的PCIe槽位分配要注意:第一条直连CPU的x16给3090Ti,第二条走芯片组的x4给3060就够了。如果插错槽,3060会跑在PCIe 2.0 x1,性能损失巨大。

    期待你的跑分!双卡3090Ti+3060这套组合性价比确实不错。

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    • J joker_chang

      上周收到华南金牌的板U套装和Z40机箱+长城1250W电源,然后用自己旧电脑上的拆机件开始装机。

      IMG_6748.PNG

      内存条4条插满(32x2+16x2),1T的SSD,3060怼上,重装全新的windows10,结果点不亮。
      不知道是不是我的3060的问题,HDMI不行,换DP亮了。

      今天收到RTX3090Ti,双卡怼上,开机😄

      IMG_6742.jpg

      开机正常,但是上周装的nividia显卡驱动丢了。重装驱动,结果发现3090不认。考虑到是不是槽位不对,将上图中两张卡的位置做了对调。重新开机,认到了3090,但是装完驱动后,显示器黑屏。插入3060的DP口,显示器正常显示。但是在任务管理器中看不到3090,只有3060。

      以为买的3090Ti翻车了,本着死马当活马医,开始怼DeepSeek......
      然后得知,要调整BIOS中的设置:
      IMG_6746.png
      IMG_6745.png

      运气不错,BIOS调整很顺利,并且开机后都没有提示我需要重装显卡驱动,就一切正常。IMG_6744.jpg

      IMG_6743.jpg

      为了尽快验证新买的卡是能用的,下载LM Studio,加载unsloth\Qwen3.6-27B-GGUF(双卡顺序加载)

      用一个我常用的测试题进行测试,结果只有不到20tokens/s

      在LM Studio中关掉3060,只用3090单卡加载Qwen3.6-27B-GGUF,同样的问题,39tokens/s

      ====================================================

      今天先到这里,明天开始折腾llama.cpp

      terryT 离线
      terryT 离线
      terry
      编写于 最后由 编辑
      #4

      @joker_chang 你3090单卡跑就可以了,没必要分层。24G N卡看下论坛大神们的帖子,上下文能跑满,研究下turboquant MTP即可。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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      • 暧 离线
        暧 离线
        暧昧光影
        编写于 最后由 编辑
        #5

        我也是3090ti+3060,目前只能周末折腾 目前只能单卡3090ti跑27B+80K上下文,还没空装Ubuntu,期待你的表现

        terryT J 2 条回复 最后回复
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        • 暧 暧昧光影

          我也是3090ti+3060,目前只能周末折腾 目前只能单卡3090ti跑27B+80K上下文,还没空装Ubuntu,期待你的表现

          terryT 离线
          terryT 离线
          terry
          编写于 最后由 terry 编辑
          #6

          @暧昧光影 你抄下置顶的帖子,虽然是A卡,但是用到的技术N卡跑起来更简单。可以跑更长上下文,然后prefill和docode都有速度明显提升。

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

          暧 1 条回复 最后回复
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          • terryT terry

            @暧昧光影 你抄下置顶的帖子,虽然是A卡,但是用到的技术N卡跑起来更简单。可以跑更长上下文,然后prefill和docode都有速度明显提升。

            暧 离线
            暧 离线
            暧昧光影
            编写于 最后由 编辑
            #7

            @terry 老特你的视频我最近都没空看了,今天又收了一套48*2的内存,空了直接把部署到位。最近也在看什么场景能够变现

            1 条回复 最后回复
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            • 九 九门奇人

              你这个贴子我很感兴趣。在我的印象中,这种配置的短板在低端一点的显卡上,我很想看看你的3060会跑出什么样的成绩出来。

              J 离线
              J 离线
              joker_chang
              编写于 最后由 编辑
              #8

              @九门奇人 我之前在老机器上跑过(64G物理内存,3060 12G显存,windows10),llama.cpp加载Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf,8tokens/s;Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf只有零点几token/s

              1 条回复 最后回复
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              • A 在线
                A 在线
                applejuice
                编写于 最后由 编辑
                #9

                我因为nvlink 整个预算超了
                整体弄到来包裹邮寄都2万了...
                心滴血
                希望 拿到 机器 可以回点血

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

                  我也是3090ti+3060,目前只能周末折腾 目前只能单卡3090ti跑27B+80K上下文,还没空装Ubuntu,期待你的表现

                  J 离线
                  J 离线
                  joker_chang
                  编写于 最后由 编辑
                  #10

                  @暧昧光影 windows10下llama.cpp是编译好了,但是今天的结果很不理想。不管是单3090还是3090+3060,都只能跑到个位数tokens/s

                  效果还不如前几天用LM Studio加载unsloth非MTP的版本

                  A Ray WangR 2 条回复 最后回复
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                  • J joker_chang

                    @暧昧光影 windows10下llama.cpp是编译好了,但是今天的结果很不理想。不管是单3090还是3090+3060,都只能跑到个位数tokens/s

                    效果还不如前几天用LM Studio加载unsloth非MTP的版本

                    A 在线
                    A 在线
                    applejuice
                    编写于 最后由 编辑
                    #11

                    @joker_chang 说:

                    @暧昧光影 windows10下llama.cpp是编译好了,但是今天的结果很不理想。不管是单3090还是3090+3060,都只能跑到个位数tokens/s

                    效果还不如前几天用LM Studio加载unsloth非MTP的版本

                    试试vllm

                    1 条回复 最后回复
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                    • J joker_chang

                      @暧昧光影 windows10下llama.cpp是编译好了,但是今天的结果很不理想。不管是单3090还是3090+3060,都只能跑到个位数tokens/s

                      效果还不如前几天用LM Studio加载unsloth非MTP的版本

                      Ray WangR 离线
                      Ray WangR 离线
                      Ray Wang
                      编写于 最后由 Ray Wang 编辑
                      #12

                      @joker_chang https://github.com/noonghunna/club-3090

                      照这个抄作业,不过前提是装linux,3090用llama.cpp方案,最低也能跑到20 tokens/s。用vllm方案可以跑到50+。

                      玩大模型还是别用windows了

                      J 1 条回复 最后回复
                      0
                      • Ray WangR Ray Wang

                        @joker_chang https://github.com/noonghunna/club-3090

                        照这个抄作业,不过前提是装linux,3090用llama.cpp方案,最低也能跑到20 tokens/s。用vllm方案可以跑到50+。

                        玩大模型还是别用windows了

                        J 离线
                        J 离线
                        joker_chang
                        编写于 最后由 编辑
                        #13

                        @Ray-Wang 谢谢您的回复,我先折腾几天,不行就重装Ubuntu系统

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • sirwangS 离线
                          sirwangS 离线
                          sirwang
                          编写于 最后由 编辑
                          #14

                          换成linux吧。

                          J 1 条回复 最后回复
                          0
                          • J 离线
                            J 离线
                            joker_chang
                            编写于 最后由 编辑
                            #15

                            折腾了几天,踩了无数坑:
                            1、windows10的电源一定要用卓越性能,不然GPU的频率根本跑不起来,会被限制到180w左右
                            2、cmake编译llama.cpp不要抄作业(反正我本人没搞定,自己编译的能跑但是最多不到10tokens/s),直接用官方https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases的版本,3090下Windows x64 (CUDA 12)
                            3、官方编译的版本能Qwen3.6 27B跑到35tokens/s,不过MTP没什么效果,我跑unsloth的MTP版本Qwen3.6 27B,也就只能跑到37tokens/s

                            188067d1-3762-48c0-9bee-673d2d4ab02c-image.jpeg

                            02bc2f94-3075-4d19-bc06-f9df4653f2b4-image.jpeg

                            J J rock shiR 3 条回复 最后回复
                            1
                            • sirwangS sirwang

                              换成linux吧。

                              J 离线
                              J 离线
                              joker_chang
                              编写于 最后由 编辑
                              #16

                              @sirwang 等明天装好双卡(物理上3060没插),双卡测试一下,再折腾linux

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • J joker_chang

                                折腾了几天,踩了无数坑:
                                1、windows10的电源一定要用卓越性能,不然GPU的频率根本跑不起来,会被限制到180w左右
                                2、cmake编译llama.cpp不要抄作业(反正我本人没搞定,自己编译的能跑但是最多不到10tokens/s),直接用官方https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases的版本,3090下Windows x64 (CUDA 12)
                                3、官方编译的版本能Qwen3.6 27B跑到35tokens/s,不过MTP没什么效果,我跑unsloth的MTP版本Qwen3.6 27B,也就只能跑到37tokens/s

                                188067d1-3762-48c0-9bee-673d2d4ab02c-image.jpeg

                                02bc2f94-3075-4d19-bc06-f9df4653f2b4-image.jpeg

                                J 离线
                                J 离线
                                joker_chang
                                编写于 最后由 joker_chang 编辑
                                #17

                                9a1fc078-9911-4ed1-9d7c-6a2f95cced3a-image.jpeg

                                这是我自己编译的llama.cpp

                                同样的模型,同样的硬件,同样的启动脚本,差别简直了......

                                32ad04c9-dd7c-4a0b-adb1-b48fce5945b7-image.jpeg

                                这是https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b9305/llama-b9305-bin-win-cuda-12.4-x64.zip的

                                哎~

                                1 条回复 最后回复
                                1
                                • J joker_chang

                                  折腾了几天,踩了无数坑:
                                  1、windows10的电源一定要用卓越性能,不然GPU的频率根本跑不起来,会被限制到180w左右
                                  2、cmake编译llama.cpp不要抄作业(反正我本人没搞定,自己编译的能跑但是最多不到10tokens/s),直接用官方https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases的版本,3090下Windows x64 (CUDA 12)
                                  3、官方编译的版本能Qwen3.6 27B跑到35tokens/s,不过MTP没什么效果,我跑unsloth的MTP版本Qwen3.6 27B,也就只能跑到37tokens/s

                                  188067d1-3762-48c0-9bee-673d2d4ab02c-image.jpeg

                                  02bc2f94-3075-4d19-bc06-f9df4653f2b4-image.jpeg

                                  J 离线
                                  J 离线
                                  johnnybegood
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #18

                                  @joker_chang 你MTP没设置好, 你看看我的帖子

                                  1 条回复 最后回复
                                  1
                                  • J joker_chang

                                    折腾了几天,踩了无数坑:
                                    1、windows10的电源一定要用卓越性能,不然GPU的频率根本跑不起来,会被限制到180w左右
                                    2、cmake编译llama.cpp不要抄作业(反正我本人没搞定,自己编译的能跑但是最多不到10tokens/s),直接用官方https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases的版本,3090下Windows x64 (CUDA 12)
                                    3、官方编译的版本能Qwen3.6 27B跑到35tokens/s,不过MTP没什么效果,我跑unsloth的MTP版本Qwen3.6 27B,也就只能跑到37tokens/s

                                    188067d1-3762-48c0-9bee-673d2d4ab02c-image.jpeg

                                    02bc2f94-3075-4d19-bc06-f9df4653f2b4-image.jpeg

                                    rock shiR 离线
                                    rock shiR 离线
                                    rock shi
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                                    #19

                                    @joker_chang 3090跑qwen27b,mtp理论上应该55-60t/s。
                                    你可以丢给AI让他帮你改一下启动代码。

                                    J 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • E 离线
                                      E 离线
                                      ezios
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                                      #20

                                      prefill速度多少

                                      J 1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • E ezios

                                        prefill速度多少

                                        J 离线
                                        J 离线
                                        joker_chang
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #21

                                        @ezios
                                        1172.52.843.679 I slot print_timing: id 0 | task 23268 | prompt eval time = 2163.02 ms / 1254 tokens ( 1.72 ms per token, 579.74 tokens per second)

                                        这直接显示了prompt eval的速度。所以prefill速度是处理1254个token用了2163.02 ms,即1.72毫秒每token,或579.74 tokens/s。

                                        1ce86a71-2324-4e29-961b-9770f464aa2f-image.jpeg

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                                        • rock shiR rock shi

                                          @joker_chang 3090跑qwen27b,mtp理论上应该55-60t/s。
                                          你可以丢给AI让他帮你改一下启动代码。

                                          J 离线
                                          J 离线
                                          joker_chang
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #22

                                          @rock-shi

                                          @rock-shi 经过论坛大神的指点(--ubatch-size 1024),和自己不断的折腾,能达到这个值了。

                                          启动参数:
                                          --host 0.0.0.0 ^
                                          --port 3527 ^
                                          --reasoning off ^
                                          --n-gpu-layers -1 ^
                                          --ctx-size 131072 ^
                                          --batch-size 2048 ^
                                          --ubatch-size 1024 ^
                                          --flash-attn on ^
                                          --cache-type-k q4_0 ^
                                          --cache-type-v q4_0 ^
                                          --spec-type draft-mtp,ngram-mod ^
                                          --spec-draft-n-max 3 ^
                                          --spec-ngram-mod-n-max 5 ^
                                          --spec-ngram-mod-n-min 3 ^
                                          --temp 0.7 ^
                                          --parallel 1

                                          J 1 条回复 最后回复
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