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  4. 4 DGX Spark DeepSeek V4.1 Flash 1017版本详细测试数据!

4 DGX Spark DeepSeek V4.1 Flash 1017版本详细测试数据!

已定时 固定直到 2026/11/12 00:21 已锁定 已移动 精华 LLM讨论区
dgxsparkdeepseek多卡部署
6 帖子 4 发布者 80 浏览
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此主题由 满血DeepSeek-V4.1-Flash,4台DGX Spark GB10环形组网(无交换机)TP=4 分支而来 terry
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  • benton yiB
    benton yiB
    benton yi
    王侯将相
    编写于 最后由 编辑
    #1

    上一篇写的是这套无交换机环拓扑的部署。这次 DeepSeek 放了 V4.1-Flash-1017 新 checkpoint,我把栈升到配套的 SparkRing 版本、切到 1017 权重后,把同一套并发 × 上下文矩阵重新跑了一遍,并逐项和上一版(旧 663B checkpoint)做了对照。拓扑、机型、推理引擎都没变,变量只有权重版本 + 服务镜像。


    一、测试环境与口径

    项目 上一版(10-15) 本版(10-21 起服务)
    权重 checkpoint dba1be0a40aa 1bae0e108899(V4.1-Flash-1017),48 分片 475.3 GiB
    服务名 DeepSeek-V4.1-Flash-TP4 DeepSeek-V4.1-Flash-1017-TP4
    SparkRing 0.1.0~dev…+git928142a7b8d3 0.1.0~dev.1792279821+gitad1853fc4c4c
    服务镜像 dev-20261013-dcp2prefill-status038 dev-20261016-sparkcache-4a17f1f5198e-status038
    推理引擎 vLLM Kraken 0.1.dev21553+gab86b7073 同版本(未变)

    本版实测服务规格(读容器启动参数与引擎日志,不是抄配置文档):

    参数 实测值
    Context Length 1,048,576
    Max Running Requests 8(max_num_seqs=8,CUDA Graph 捕获上限 96)
    KV Cache 11,434,628 tokens(可用 KV 显存 14.23 GiB);1M 单请求可支撑 10.90 路
    静态显存比例 0.83
    分块预填充 max_num_batched_tokens=8192 + chunked prefill
    推测解码 DSpark,num_speculative_tokens=5、概率式草稿、块级拒绝、自适应验证
    量化 / Engram deepseek_v41_fp8;Engram 表 table_memory=disk + disk_resident_scales
    环网传输 SIRCL;Transport: sircl, NCCL: absent
    思考控制 默认 on · high,档位 low / high / xhigh(mx) / max / 1–100
    多模态 limit_mm_per_prompt {"image": 4},原生视觉
    端点 http://192.168.10.10:8015/v1,无鉴权
    四机 SM 时钟 2509 / 2522 / 2509 / 2541 MHz(max 3003),温度 53–56 °C,无降频
    并发设置 --max-concurrency 8

    与上一版相比 KV 池从 12,715,913 → 11,434,628 tokens(15.89 → 14.23 GiB),1M 单请求并发余量 12.13 → 10.90 路。新镜像的显存切分略有变化,权重本身大小一致。

    测量口径(与上一版一致,便于逐格对照):

    • 每档输出 128 tokens;填充文本带唯一 nonce + 递增编号,不命中 prefix 缓存;温度 0.6
    • 单流 pp/tg = 各请求均值;聚合 pp = Σprompt / max(TTFT);聚合 tg = Σcompletion / (max 总时长 − max TTFT)
    • 并发 1 / 2 / 4 / 8(8 = max-num-seqs 上限),上下文档位 1K → 512K
    • 本版改进了采样方式:≤64K 各档每点跑 3 次取中位,因为发现每轮第一笔请求有约 2.2 秒冷启开销(稳态仅 0.98 秒,8 次连测标准差 0.01);≥128K 各档单次采样,该区间冷启占比 <1%。上一版全部为单次采样。

    二、栈自检(功能与能力,全部本机环上实跑)

    测试项 输入 结果 状态
    计数 1…20 顺序输出 20 个数全对(79 tokens) PASS
    算术 17 × 23 391(思考 19 tokens) PASS
    代码生成 Python is_prime(n) 完整可用实现(含类型校验与 n % 2/3 预筛) PASS
    工具调用 get_weather(巴黎) 正确发起 get_weather,参数 {"city":"巴黎"} PASS
    强制工具调用 tool_choice=required 正确发起 get_weather(罗马) PASS
    原生视觉 左红右蓝 128×64 PNG 「这张图左半边是红色,右半边是蓝色。」(202 vision tokens) PASS
    思考开关 chat_template_kwargs: {"thinking": false} 关:0 reasoning tokens 直答 391;开:18 reasoning tokens PASS
    思考档位 reasoning_effort 三档 low 83 / high 77 / max 169 reasoning tokens(同一问题) PASS
    传输层 本次集合通信走哪条路 Transport: sircl, NCCL: absent PASS
    频率 四机 SM 时钟 2509–2541 MHz(max 3003),无降频事件 PASS

    能力边界说明:图文混合输入正常;音频输入不支持(服务端明确报 At most 0 audio(s) may be provided in one prompt)。思考链落在非标准字段 reasoning,不是 OpenAI 惯例的 reasoning_content——对接客户端时要注意这个字段名。


    三、长上下文阶梯压测(并发 1)

    目标上下文 实际 prompt tokens TTFT 单流 prefill 单流解码 墙钟
    1K 1,004 1.22s 821.3 tok/s 55.3 tok/s 3.75s
    4K 3,800 1.84s 2,064.3 tok/s 71.5 tok/s 3.63s
    8K 7,513 3.10s 2,427.1 tok/s 73.0 tok/s 5.01s
    16K 14,955 4.39s 3,403.2 tok/s 83.7 tok/s 5.99s
    32K 29,881 7.46s 4,006.8 tok/s 92.7 tok/s 8.84s
    64K 61,913 15.30s 4,048.1 tok/s 102.6 tok/s 16.52s
    128K 124,759 33.27s 3,750.3 tok/s 67.4 tok/s 35.17s
    256K 250,485 73.30s 3,417.4 tok/s 75.5 tok/s 74.99s
    512K 501,869 181.40s 2,766.6 tok/s 73.0 tok/s 183.15s

    单流解码在 16K–64K 区间冲到 83.7 / 92.7 / 102.6 tok/s,是这版最突出的地方;512K 单请求 TTFT 181.4s、prefill 2.77k tok/s,全程无 OOM。


    四、高并发 × 上下文 二维扫描

    并发 2

    上下文 prompt/请求 TTFT 单流 pp 单流 tg 聚合 pp 聚合 tg 墙钟
    1K 1,002 1.43s 700.7 83.9 1,378.7 165.8 2.98s
    4K 3,806 2.55s 1,491.1 81.8 2,928.3 158.3 4.21s
    8K 7,512 4.05s 1,854.6 82.0 3,647.9 161.6 5.70s
    16K 14,958 7.56s 1,977.6 91.1 3,919.9 177.3 9.15s
    32K 29,867 14.44s 2,069.0 80.4 4,113.0 160.6 16.30s
    64K 61,948 30.34s 2,041.9 81.6 4,057.9 158.7 32.09s
    128K 124,759 64.15s 1,945.5 48.5 3,822.6 123.1 67.35s
    256K 250,459 126.60s 2,041.0 35.2 3,366.4 135.1 150.69s
    512K 501,900 283.78s 1,897.1 44.3 2,806.8 174.6 359.10s

    并发 4

    上下文 prompt/请求 TTFT 单流 pp 单流 tg 聚合 pp 聚合 tg 墙钟
    1K 1,002 2.05s 489.9 59.4 1,926.3 216.2 4.55s
    4K 3,802 4.42s 860.9 63.9 3,387.1 252.9 6.51s
    8K 7,512 8.10s 927.8 67.8 3,655.8 261.4 10.18s
    16K 14,960 14.70s 1,017.9 68.8 4,019.5 262.9 16.83s
    32K 29,862 28.64s 1,043.4 66.2 4,118.5 281.1 30.89s
    64K 61,922 57.51s 1,095.4 39.5 3,989.4 199.6 64.60s
    128K 124,762 105.04s 1,295.0 26.7 3,795.9 237.3 133.63s
    256K 250,490 205.25s 1,414.4 23.3 3,445.7 348.2 292.26s
    512K 501,851 462.04s 1,343.9 20.8 2,843.2 313.2 707.67s

    并发 8(满并发,= max-num-seqs)

    上下文 prompt/请求 TTFT 单流 pp 单流 tg 聚合 pp 聚合 tg 墙钟
    1K 1,002 3.42s 296.7 47.4 2,282.3 358.0 6.62s
    4K 3,800 8.43s 450.8 47.9 3,534.4 361.0 11.44s
    8K 7,513 15.06s 499.1 48.5 3,922.9 403.2 17.84s
    16K 14,963 29.03s 515.6 50.6 4,059.0 398.3 32.06s
    32K 29,872 52.33s 586.0 35.7 4,084.0 463.7 60.68s
    64K 61,930 93.28s 749.2 21.0 4,032.3 426.6 125.03s
    128K 124,755 171.68s 903.9 12.9 3,851.2 527.0 261.09s
    256K 250,465 356.33s 950.1 9.3 3,432.7 490.0 585.80s
    512K 501,905 815.73s 887.3 11.8 2,860.1 672.8 1,405.41s

    五、汇总对照

    聚合解码吞吐(tokens/s)

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 55.3 165.8 216.2 358.0
    4K 71.5 158.3 252.9 361.0
    8K 73.0 161.6 261.4 403.2
    16K 83.7 177.3 262.9 398.3
    32K 92.7 160.6 281.1 463.7
    64K 102.6 158.7 199.6 426.6
    128K 67.4 123.1 237.3 527.0
    256K 75.5 135.1 348.2 490.0
    512K 73.0 174.6 313.2 672.8

    单流解码吞吐(tokens/s)

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 55.3 83.9 59.4 47.4
    4K 71.5 81.8 63.9 47.9
    8K 73.0 82.0 67.8 48.5
    16K 83.7 91.1 68.8 50.6
    32K 92.7 80.4 66.2 35.7
    64K 102.6 81.6 39.5 21.0
    128K 67.4 48.5 26.7 12.9
    256K 75.5 35.2 23.3 9.3
    512K 73.0 44.3 20.8 11.8

    聚合 prefill 吞吐(tokens/s)

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 821.3 1,378.7 1,926.3 2,282.3
    4K 2,064.3 2,928.3 3,387.1 3,534.4
    8K 2,427.1 3,647.9 3,655.8 3,922.9
    16K 3,403.2 3,919.9 4,019.5 4,059.0
    32K 4,006.8 4,113.0 4,118.5 4,084.0
    64K 4,048.1 4,057.9 3,989.4 4,032.3
    128K 3,750.3 3,822.6 3,795.9 3,851.2
    256K 3,417.4 3,366.4 3,445.7 3,432.7
    512K 2,766.6 2,806.8 2,843.2 2,860.1

    几条结论:

    • Decode 随并发放大更明显:满并发 8 路聚合解码从 1K 的 358.0 涨到 8K–64K 的 398.3–463.7 tok/s,512K 达到 672.8。
    • 单流解码不再被并发拖死:并发 8 下 8K / 16K 仍有 48.5 / 50.6 tok/s(上一版同档为 16.9 / 12.6)。
    • Prefill 与并发无关:1K→128K 区间聚合 prefill 稳定在 3.5k–4.1k tok/s,四档并发几乎重合,512K 降到 2,860.1——瓶颈仍是单请求长序列 attention,不是环带宽。
    • 128 tokens 的短输出会低估真实吞吐:单流 tg 含首几步调度开销,实际长任务会更好。

    六、与上一版(旧 checkpoint)的性能对比小结

    ① 聚合解码吞吐 —— 并发 ≥2 时明显胜出;并发 1 与 128K 以上退步

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 91.0→55.3 (-39%) 110.4→165.8 (+50%) 189.3→216.2 (+14%) 280.7→358.0 (+28%)
    4K 96.5→71.5 (-26%) 143.6→158.3 (+10%) 199.0→252.9 (+27%) 256.9→361.0 (+41%)
    8K 89.4→73.0 (-18%) 135.4→161.6 (+19%) 193.3→261.4 (+35%) 268.7→403.2 (+50%)
    16K 75.1→83.7 (+11%) 127.8→177.3 (+39%) 206.1→262.9 (+28%) 280.3→398.3 (+42%)
    32K 74.9→92.7 (+24%) 107.5→160.6 (+49%) 185.8→281.1 (+51%) 335.6→463.7 (+38%)
    64K 90.7→102.6 (+13%) 153.7→158.7 (+3%) 237.4→199.6 (-16%) 437.9→426.6 (-3%)
    128K 86.7→67.4 (-22%) 137.8→123.1 (-11%) 302.8→237.3 (-22%) 576.3→527.0 (-9%)
    256K 107.9→75.5 (-30%) 134.9→135.1 (+0%) 339.4→348.2 (+3%) 574.0→490.0 (-15%)
    512K 79.0→73.0 (-8%) 171.8→174.6 (+2%) 379.3→313.2 (-17%) 703.5→672.8 (-4%)

    ② 单流解码吞吐 —— 并发 ≥2 时大幅提升,并发 1 的中小上下文退步

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 91.0→55.3 (-39%) 55.2→83.9 (+52%) 50.5→59.4 (+18%) 35.0→47.4 (+35%)
    4K 96.5→71.5 (-26%) 60.3→81.8 (+36%) 40.1→63.9 (+59%) 25.3→47.9 (+89%)
    8K 89.4→73.0 (-18%) 52.4→82.0 (+56%) 30.1→67.8 (+125%) 16.9→48.5 (+187%)
    16K 75.1→83.7 (+11%) 44.3→91.1 (+106%) 24.5→68.8 (+181%) 12.6→50.6 (+302%)
    32K 74.9→92.7 (+24%) 34.1→80.4 (+136%) 18.7→66.2 (+254%) 10.4→35.7 (+243%)
    64K 90.7→102.6 (+13%) 42.7→81.6 (+91%) 18.4→39.5 (+115%) 9.7→21.0 (+116%)
    128K 86.7→67.4 (-22%) 36.5→48.5 (+33%) 20.9→26.7 (+28%) 10.8→12.9 (+19%)
    256K 107.9→75.5 (-30%) 34.6→35.2 (+2%) 22.4→23.3 (+4%) 10.4→9.3 (-11%)
    512K 79.0→73.0 (-8%) 43.7→44.3 (+1%) 24.8→20.8 (-16%) 12.3→11.8 (-4%)

    ③ 首字延迟 TTFT —— 长上下文明显更快,短上下文更慢

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 0.47s→1.22s (+160%) 0.64s→1.43s (+123%) 1.06s→2.05s (+93%) 2.27s→3.42s (+51%)
    4K 0.99s→1.84s (+86%) 2.02s→2.55s (+26%) 3.65s→4.42s (+21%) 7.30s→8.43s (+15%)
    8K 1.76s→3.10s (+76%) 3.52s→4.05s (+15%) 7.02s→8.10s (+15%) 14.24s→15.06s (+6%)
    16K 3.43s→4.39s (+28%) 6.92s→7.56s (+9%) 14.87s→14.70s (-1%) 28.80s→29.03s (+1%)
    32K 7.93s→7.46s (-6%) 14.02s→14.44s (+3%) 28.89s→28.64s (-1%) 57.46s→52.33s (-9%)
    64K 14.35s→15.30s (+7%) 28.28s→30.34s (+7%) 59.54s→57.51s (-3%) 117.68s→93.28s (-21%)
    128K 32.14s→33.27s (+4%) 62.84s→64.15s (+2%) 125.14s→105.04s (-16%) 253.92s→171.68s (-32%)
    256K 71.61s→73.30s (+2%) 146.02s→126.60s (-13%) 288.52s→205.25s (-29%) 571.94s→356.33s (-38%)
    512K 175.55s→181.40s (+3%) 349.99s→283.78s (-19%) 695.75s→462.04s (-34%) 1,396.56s→815.73s (-42%)

    ④ 聚合 prefill 吞吐 —— 本版唯一整体退步项

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 2,363→821 (-65%) 3,443→1,379 (-60%) 4,137→1,926 (-53%) 3,888→2,282 (-41%)
    4K 4,119→2,064 (-50%) 4,067→2,928 (-28%) 4,487→3,387 (-25%) 4,504→3,534 (-22%)
    8K 4,529→2,427 (-46%) 4,525→3,648 (-19%) 4,580→3,656 (-20%) 4,565→3,923 (-14%)
    16K 4,570→3,403 (-26%) 4,580→3,920 (-14%) 4,262→4,020 (-6%) 4,402→4,059 (-8%)
    32K 4,002→4,007 (+0%) 4,482→4,113 (-8%) 4,327→4,118 (-5%) 4,352→4,084 (-6%)
    64K 4,426→4,048 (-9%) 4,402→4,058 (-8%) 4,203→3,989 (-5%) 4,253→4,032 (-5%)
    128K 3,976→3,750 (-6%) 4,026→3,823 (-5%) 4,024→3,796 (-6%) 3,966→3,851 (-3%)
    256K 3,580→3,417 (-5%) 3,511→3,366 (-4%) 3,519→3,446 (-2%) 3,550→3,433 (-3%)
    512K 2,924→2,767 (-5%) 2,905→2,807 (-3%) 2,922→2,843 (-3%) 2,904→2,860 (-2%)

    对比要点

    • 并发能力是这版的核心提升:并发 8 下 8K–32K 区间聚合解码提升 +38% ~ +50%,并发 4 下 4K–32K 提升 +27% ~ +51%。上一版满并发时单流被压到 9.7–16.9 tok/s(8K–64K),本版同档有 21.0–48.5 tok/s。
    • 超长上下文 prefill 更快:512K 并发 8 的 TTFT 从 1,396.56s 降到 815.73s(-42%),128K/256K 分别 -32% / -38%。
    • 短 prompt、低并发是明确退步:并发 1 的 1K/4K/8K 单流解码 91.0→55.3、96.5→71.5、89.4→73.0 tok/s;TTFT 1K 档 0.47s→1.22s。聚合 prefill 因此在小上下文掉 65% 左右。
    • 墙钟基本持平:同规格任务的总耗时两版差异在 −3% ~ +3% 之间,最大差异出现在并发 8 × 512K(1,398s → 1,405s)。

    七、两个反直觉的测量发现(供同好参考)

    1. 每轮第一笔请求有约 2.2 秒冷启开销,稳态只要 0.98 秒。 同一个 1000-token 请求连测 8 次,首字延迟稳定在 0.96–0.99 秒(标准差 0.01);而每次重新开跑的第一个 cell 会达到 2.2–2.5 秒。如果只做单次采样,就会把这个冷启算进表里——上一版的 1K 档 0.47s 和本版单采样的 2.2s 都不代表稳态。
    2. TTFT 可以拟合成一条直线:阶梯实验(160 / 997 / 3,719 / 7,365 / 14,640 prompt tokens)得到 TTFT ≈ 0.8s 固定 + prompt_tokens / 4,700 (t/s)。也就是说这版有约 0.8 秒的固定首字成本,短 prompt 时被放大成几倍差距,长 prompt 时完全被淹没——这也解释了为什么 prefill 吞吐在小上下文退步、在 128K 以上反而变好。

    八、结论

    1. 1017 版是「高并发 / 长上下文」取向的版本。 并发 8 路时聚合解码比上一版高 +38% ~ +50%(8K–32K),单流也不再被并发压死;超长上下文(128K–512K)并发 8 的 TTFT 快 32%–42%。
    2. 代价是短 prompt / 低并发的首字延迟:约 0.8 秒固定开销让 1K–8K 的 prefill 吞吐掉 40%+,单流解码在并发 1 时也从 ~90 掉到 ~55–73 tok/s。
    3. 实际选型建议:如果负载是「多轮 agent、工具调用、批量并发」(典型如 Hermes 这类前端),1017 更合适,尤其是并发 ≥2 之后;如果是「单用户、短问短答、极在意首字延迟」,旧版在同硬件上反而更顺手。
    4. 环拓扑本身没有任何变化:四机 4 根 DAC、无交换机、SIRCL 传输,512K 满并发 1,405 秒跑完、全程无 OOM。换 checkpoint 不影响这套拓扑的可用性。
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    • XiaoteX
      XiaoteX
      Xiaote
      易有太极
      编写于 最后由 编辑
      #2

      ⭐ 版主审定:本帖设为精华,作者 +6 积分奖励,希望再接再厉!

      奖励凭证:精华 +6 分 · 编号 f2946-18-1

      老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~除了管理员不能私信我,别浪费时间~尝试多了被封号就不好了~

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      • ,terryT terry 固定了此主题
      • terryT
        terryT
        terry
        易有太极
        编写于 最后由 terry 编辑
        #3

        母帖地址:https://lcz.me/topic/2346 APP未做解析,贴上来方便浏览。

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

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        • ,terryT terry 引用了 此主题
        • terryT
          terryT
          terry
          易有太极
          编写于 最后由 编辑
          #4

          正好准备做视频,直接水一期,明天又可以玩游戏了。

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

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          • xiongjie gaoX
            xiongjie gaoX
            xiongjie gao
            王侯将相
            编写于 最后由 编辑
            #5

            熟读这张表格并牢记结论,可以在绝大多数场合装波大的😊

            https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
            https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

            terryT 1 条回复 最后回复
            1
            • ,terryT terry 引用了 此主题
            • xiongjie gaoX xiongjie gao

              熟读这张表格并牢记结论,可以在绝大多数场合装波大的😊

              terryT
              terryT
              terry
              易有太极
              编写于 最后由 编辑
              #6

              @xiongjie-gao 我已经开启装逼模式,视频马上录制!😂

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

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