(双卡指南) 最丐 Qwen3.6-27b - 3000 元双 RTX 3060 - 50t/s
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注意：以下方法，双 N 卡的，最弱超过 3060 12GB 的，统统都可以尝试。
虽然入手了 7900 xtx，但实测下来感觉算力发挥很不稳定。开 MTP 后 decode 确实可以达到 40-60 t/s，但 prefill 怎么也快不起来。无论 rocm 还是 vulkan，prefill 速度相当不稳定，哪怕是长段 prompt 最多也就 500+ t/s，常常只能跑到 300+ t/s。
一直手痒想试试极限丐版 24GB 双 3060，正好这几天以合理的价格淘到了第二张。话不多说，拆掉 7900 xtx，上机实测。
测试配置
- 测试平台：i7 4770k + 技嘉 GA-Z87MX-D3H
- 相当古董的平台了，用了十多年。值得注意的是它支持 SLI，两条主 PCIE 插槽同时使用时等效于两条 PCIE 3.0 x8 插槽。较新的主板似乎很少有这种分配，但不少会有一条满速 PCIE 5.0 x16 加一条 PCIE 4.0 x4。总所周知 PCIE 4.0 x4 等效于 PCIE 3.0 x8。所以这个平台跑双卡的 PCIE 条件和较新的主板其实是相同的。
- 显示器插主板用集显
- 系统：Kubuntu 24.04
- CUDA: 13.2
- 模型：
- unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF
- unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
- 量化：Qwen3.6-27B-Q4_K_S.gguf
- 软件：llama.cpp 5/25/2026 master 自行编译 CUDA 版本，官方没有预编译Linux CUDA版本下载
- 前置安装
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
- 前置安装
- 配置（详细配置见帖子最后）：
- tensor parallel
-sm tensor -ts 1,1 -sm tensor和-ctk-ctv没法同时开，也就是无法量化 kv cache，只能开到 64k 上下文。我一般需要开 160k 上下文，这就有点难受了（更新：打上补丁可以开到 128k 上下文）--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 1这个配置比较稳定，--spec-draft-n-max 2很容易跑一段时间后因为瞬时显存消耗过大 OOM。
- tensor parallel
实测记录
2.16.262.271 I slot print_timing: id 0 | task 701 | prompt eval time = 3056.70 ms / 1394 tokens ( 2.19 ms per token, 456.05 tokens per second) 2.16.262.276 I slot print_timing: id 0 | task 701 | eval time = 22538.95 ms / 975 tokens ( 23.12 ms per token, 43.26 tokens per second) 2.16.262.277 I slot print_timing: id 0 | task 701 | total time = 25595.65 ms / 2369 tokens 2.16.262.291 I slot print_timing: id 0 | task 701 | graphs reused = 1016 2.16.262.292 I slot print_timing: id 0 | task 701 | draft acceptance = 0.77618 ( 593 accepted / 764 generated) 2.16.262.310 I statistics draft-mtp: #calls(b,g,a) = 10 1038 1038, #gen drafts = 1038, #acc drafts = 959, #gen tokens = 2076, #acc tokens = 1792, dur(b,g,a) = 0.018, 8380.839, 3.772 ms 2.16.263.267 I slot release: id 0 | task 701 | stop processing: n_tokens = 12343, truncated = 0可以看到，在 12k 的实际上下文长度下，pp 456.05 t/s，tg 43.26 t/s。初始速度甚至高达 pp 600+ t/s，tg 50 t/s。这个速度大大超出了我的预料。虽然没有 7900 xtx 的最大速度快，但速度极其稳定，GPU 占用率长时间稳定 100%，不得不说还是 CUDA 成熟。
另外，关闭 MTP 后 context 可以开到 96k，pp 速度更快，tg 速度下降到 31 t/s，也相当不错了。
Context Window Prefill (pp) Generation (tg) MTP 初始峰值 64k 620 t/s 50 t/s MTP 32k 64k 482 t/s 36.36 t/s 关闭 MTP 初始峰值 96k 620 t/s 31 t/s 关闭 MTP 20k 96k 605 t/s 29.10 t/s 关闭 MTP 50k 96k 438 t/s 26.59 t/s 总结
优点
- 性价比极高，目测闲鱼 3000 以内能够搞定。
- CUDA 生态完善，GPU 占用率长时间稳定 100%，编译完成后不用折腾，省心。
- 3060 身材苗条，有单、双风扇短版，大部分 ATX 和 mATX 主板、机箱都无压力。
缺点
- SPLIT_MODE_TENSOR 暂时无法使用 kv cache 量化，导致 24GB 仍稍显不足。但这肯定不是小众需求，简单 q8 也能翻倍到 128k / 192k，未来可期。一旦 kv 量化解决，我就可以把 7900 xtx 淘汰了。
推论
- 双 16GB、速度稍快的卡，比如 4060Ti、5060Ti，虽然性价比会下降，但效果只会更好。还是那句话，CUDA 发挥稳定，省心。同样是 32GB，比跛脚 AI PRO R9700 肯定快得多，价格还稍低。
- 更新：外网有人根据本帖配置用双 5060Ti 跑出 pp 700 t/s, tg 65 t/s。
其它
- vllm 也有简单尝试，但 vllm 可能是对 VRAM 紧张的场景优化不佳，怎么跑都 OOM。且 vllm 启动太慢了，调试麻烦，不折腾了。
附录
详细配置
--no-mmproj-offload \ -dev CUDA0,CUDA1 -sm tensor -ts 1,1 \ --fit off \ --host 0.0.0.0 --port "$PORT" \ -t 0 -ngl 99 -np 1 \ --kv-unified --flash-attn on --ctx-size 64000 \ # 或 96000 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 1 \ # 或去掉 -rea on \ --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --min-p 0.0 --repeat-penalty 1.0 --presence-penalty 0.0
虽然入手了 7900 xtx，但实测下来感觉算力发挥很不稳定。开 MTP 后 decode 确实可以达到 40-60 t/s，但 prefill 怎么也快不起来。无论 rocm 还是 vulkan，prefill 速度相当不稳定，哪怕是长段 prompt 最多也就 500+ t/s，常常只能跑到 300+ t/s。
一直手痒想试试极限丐版 24GB 双 3060，正好这几天以合理的价格淘到了第二张。话不多说，拆掉 7900 xtx，上机实测。
测试配置
- 测试平台：i7 4770k + 技嘉 GA-Z87MX-D3H
- 相当古董的平台了，用了十多年。值得注意的是它支持 SLI，两条主 PCIE 插槽同时使用时等效于两条 PCIE 3.0 x8 插槽。较新的主板似乎很少有这种分配，但不少会有一条满速 PCIE 5.0 x16 加一条 PCIE 4.0 x4。总所周知 PCIE 4.0 x4 等效于 PCIE 3.0 x8。所以这个平台跑双卡的 PCIE 条件和较新的主板其实是相同的。
- 显示器插主板用集显
- 系统：Kubuntu 24.04
- CUDA: 13.2
- 模型：
- unsloth/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF
- unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
- 量化：Qwen3.6-27B-Q4_K_S.gguf
- 软件：llama.cpp 5/25/2026 master 自行编译 CUDA 版本，官方没有预编译Linux CUDA版本下载
- 前置安装
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
- 前置安装
- 配置（详细配置见帖子最后）：
- tensor parallel
-sm tensor -ts 1,1 -sm tensor和-ctk-ctv没法同时开，也就是无法量化 kv cache，只能开到 64k 上下文。我一般需要开 160k 上下文，这就有点难受了--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 1这个配置比较稳定，--spec-draft-n-max 2很容易跑一段时间后因为瞬时显存消耗过大 OOM。
- tensor parallel
实测记录
2.16.262.271 I slot print_timing: id 0 | task 701 | prompt eval time = 3056.70 ms / 1394 tokens ( 2.19 ms per token, 456.05 tokens per second) 2.16.262.276 I slot print_timing: id 0 | task 701 | eval time = 22538.95 ms / 975 tokens ( 23.12 ms per token, 43.26 tokens per second) 2.16.262.277 I slot print_timing: id 0 | task 701 | total time = 25595.65 ms / 2369 tokens 2.16.262.291 I slot print_timing: id 0 | task 701 | graphs reused = 1016 2.16.262.292 I slot print_timing: id 0 | task 701 | draft acceptance = 0.77618 ( 593 accepted / 764 generated) 2.16.262.310 I statistics draft-mtp: #calls(b,g,a) = 10 1038 1038, #gen drafts = 1038, #acc drafts = 959, #gen tokens = 2076, #acc tokens = 1792, dur(b,g,a) = 0.018, 8380.839, 3.772 ms 2.16.263.267 I slot release: id 0 | task 701 | stop processing: n_tokens = 12343, truncated = 0可以看到，在 12k 的实际上下文长度下，pp 456.05 t/s，tg 43.26 t/s。初始速度甚至高达 pp 600+ t/s，tg 50 t/s。这个速度大大超出了我的预料。虽然没有 7900 xtx 的最大速度快，但速度极其稳定，GPU 占用率长时间稳定 100%，不得不说还是 CUDA 成熟。
另外，关闭 MTP 后 context 可以开到 96k，pp 速度更快，tg 速度下降到 31 t/s，也相当不错了。
Context Window Prefill (pp) Generation (tg) MTP 初始峰值 64k 620 t/s 50 t/s MTP 32k 64k 482 t/s 36.36 t/s 关闭 MTP 初始峰值 96k 620 t/s 31 t/s 关闭 MTP 20k 96k 605 t/s 29.10 t/s 关闭 MTP 50k 96k 438 t/s 26.59 t/s 总结
优点
- 性价比极高，目测闲鱼 3000 以内能够搞定。
- CUDA 生态完善，GPU 占用率长时间稳定 100%，编译完成后不用折腾，省心。
- 3060 身材苗条，有单、双风扇短版，大部分 ATX 和 mATX 主板、机箱都无压力。
缺点
- SPLIT_MODE_TENSOR 暂时无法使用 kv cache 量化，导致 24GB 仍稍显不足。但这肯定不是小众需求，简单 q8 也能翻倍到 128k / 192k，未来可期。一旦 kv 量化解决，我就可以把 7900 xtx 淘汰了。更新：经 @kop-wang 提醒，回退到 PR#22616 之前，打上 PR#23225 补丁，开 MTP 可以开到 128k 上下文。
推论
- 双 16GB、速度稍快的卡，比如 4060Ti、5060Ti，虽然性价比会下降，但效果只会更好。还是那句话，CUDA 发挥稳定，省心。同样是 32GB，比跛脚 AI PRO R9700 肯定快得多，价格还稍低。
- 更新：外网有人根据本帖配置用双 5060Ti 跑出 pp 700 t/s, tg 65 t/s。
- 主要是 SPLIT_MODE_TENSOR 立功了。但凡双 N 卡的，最小超过 12 GB 的，统统都可以尝试。
其它
- vllm 也有简单尝试，但 vllm 可能是对 VRAM 紧张的场景优化不佳，怎么跑都 OOM。且 vllm 启动太慢了，调试麻烦，不折腾了。
附录
详细配置
--no-mmproj-offload \ -dev CUDA0,CUDA1 -sm tensor -ts 1,1 \ --fit off \ --host 0.0.0.0 --port "$PORT" \ -t 0 -ngl 99 -np 1 \ --kv-unified --flash-attn on --ctx-size 64000 \ # 或 96000 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 1 \ # 或去掉 -rea on \ --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --min-p 0.0 --repeat-penalty 1.0 --presence-penalty 0.0但 prefill 怎么也快不起来。无论 rocm 还是 vulkan，prefill 速度相当不稳定，哪怕是长段 prompt 最多也就 500+ t/s，常常只能跑到 300+ t/s。
这个信息很关键啊，ai了一下：
作为一张拥有 960 GB/s 显存带宽、24GB VRAM 的旗舰级显卡，7900 XTX 跑出 300~500 t/s 的 Prefill（首字延迟/提示词处理）速度绝对是不正常的。正常情况下，在全显存（无内存交叉）时，7900 XTX 处理长文本的 Prefill 应该能飙到 1500~2000+ t/s。相比之下，3060 哪怕带宽只有 360 GB/s，但在 CUDA 生态下其算力核心利用率非常稳定。7900 XTX Prefill 速度慢且极度不稳定的根源，不在于硬件本身，而在于 AMD 软件栈在特定推理框架下的 Kernel（算力核心）调度、内存分配以及算子缺失。
致命伤：FlashAttention 算子没有真正跑起来Prefill 阶段是算力受限（Compute-bound）的，需要极其密集的矩阵乘法。
Nvidia 显卡默认使用极致优化的 FlashAttention（甚至 FlashAttention-3）。
痛点：在 ROCm 或 Vulkan 下，如果框架没有正确调用专门针对 RDNA3（GFX1100）优化的 FlashAttention 算子，系统会自动降级去跑极慢的传统 SDPA（PyTorch 默认注意力）或者非对齐算子。这会导致显卡空有几百 W 功耗，算力利用率却极低。解决办法（vLLM）：在启动 vLLM 时，检查日志中关于 Attention Backend 的输出。确保其使用的是针对 AMD 优化的后端。可以通过环境变量强制指定：bashexport VLLM_ATTENTION_BACKEND=TRITON_ATTN
或者在最新版本的 vLLM 尝试
export VLLM_USE_FLASH_ATTN=1
请谨慎使用此类代码。
(注：如果使用 Llama.cpp，请确保编译时开启了 GGML_HIPBLAS=ON 或者是最新的开源统一注意力 AITER)。 - 测试平台：i7 4770k + 技嘉 GA-Z87MX-D3H
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@tommam 理论上 Gen4 x4 就相当于 Gen3 x8 了，很多新一点的主板是有的。比如 1 x PCIe 4.0 x16 + 1 x PCIe 3.0 x16，或者 1 x PCIe 5.0 x16 + 1 x PCIe 4.0 x4。不是非得 x8+x8。
随便挑一个 华硕TUF GAMING B760M-PLUS D4重炮手，就是 Gen5 x16 + Gen4 x4。
这种配置近期似乎比较流行。但 Gen4 x4 那一路走的是芯片组不是 CPU，可能会有一点影响。
主板支持 PCIe 通道拆分的话可以买线拆分成 Gen5 x8+x8。
@stakira 大神，锤哥推荐的X99主板，插双卡，PCIe在BOIS中该如何设置，求指点迷津
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@stakira 大神，锤哥推荐的X99主板，插双卡，PCIe在BOIS中该如何设置，求指点迷津
@joker_chang 这个真不懂，没有玩过 x99
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