双 3090（NVLink）跑 Qwen3.6-27B，128K 上下文实测
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我暂时不大想搞了 先用上来 不然为了小小改善花上几天不值得 就好像以前玩3d打印机 一直搞打印机都不打印
现在hermes 接入llama Qwen3.6-27B-uncensored-heretic
kv Q8_0 216k context(还没试)
prefill 800-900t/s
全模态吞吐 40t/s
也算可以用接下来玩下comfyUi
nvlink 就有点浪费 多花了3000好像
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@applejuice 反正我是一边折腾一边工作，有痛苦的时候，就是这次对话的改动很好，但是显存炸了，这个时候只有3T/S，你得等它慢慢总结，慢慢GIT
27b也有过不去的坎，这个时候只能你自己告诉它怎么弄，我试过，它搞不定的，让他自己跑一个下午都跑不通，这里几天折腾，我的新软件也已经跑出来了。 -
@rock-shi 你这么说有道理啊，一张卡跑HERMES，让HERMES调用另外一张卡跑图片或者视频
我昨天还想来着，我如果想HERMES生图咋办，再跑COMFYUI没资源了啊，有两张卡就啥都解决了 -
可以了
用上nvlink
但是不能用MTP 因为模型不支持 上述GITHUB 文章 用的只是文字模型 我想要多模态模型
我就不测试 文字模型 了 应该100t/s 没问题
比较奇怪的是 我没想到prefill 快了GPU 限制 250w
模型
Repo llmfan46/Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-GPTQ-Int4Multimodal 
vision (image input)MTP heads Present but disabled (0% accept on GPTQ) Native context 262,144 tokens Engine vLLM v0.21.0
参数
--model /models/heretic-gptq-int4 --served-model-name qwen3.6-27b-heretic --quantization gptq_marlin --dtype float16 --tensor-parallel-size 2 # both 3090s, real NVLink usage --max-model-len 262144 # 262K context --gpu-memory-utilization 0.92 --max-num-seqs 2 # 2 concurrent streams --max-num-batched-tokens 8192 --kv-cache-dtype fp8_e5m2 # 1 byte/token KV --trust-remote-code --reasoning-parser qwen3 # routes <think> → reasoning_content --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder # native Qwen3 tool format --enable-prefix-caching # repeated prompts share KV --enable-chunked-prefill # long prefill doesn't block decode --disable-custom-all-reduce # MANDATORY for cross-NUMA setup
测试
Metric Value Decode (single-stream, steady) 67 t/s (同时2个对话同时 62t/s Prefill (4K prompt, warmed)** 1,289 t/s (同时2个对话 1,000 t/s） VRAM total ~43 GB / 48 GB @applejuice 大佬 这个模型是默认就有视觉吗 还需要向别的模型一样需要下载一个投影层吗
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@applejuice 大佬 这个模型是默认就有视觉吗 还需要向别的模型一样需要下载一个投影层吗
@laihzang619 需要下载
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@applejuice 投影层的名字 或者下载地址 能麻烦给一个吗
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@applejuice 投影层的名字 或者下载地址 能麻烦给一个吗
@laihzang619 我刚查了一下
原来不需要
应该是我之前的那个需要很多都是ai 自动设置所以我也忘了
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@Leon-Y 3090的nvlink在哪里买？多少钱呀？
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@Leon-Y prefill 呢？
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@Leon-Y 3090的nvlink在哪里买？多少钱呀？
taobao, RMB2500
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声明:这篇东西是叫AI 总结的
交作业。双 3090 跑 Qwen3.6-27B，测了上下文深度对速度的影响
GPU：RTX 3090 ×2，已上 NVLink（nvidia-smi topo -m 显示 NV4，4 条 link 各 14GB/s，约 56GB/s）
模型：Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL（unsloth 动态量化） --- 下载错了 将就用
引擎：llama.cpp 自编译（CUDA），layer-split（默认模式）
KV cache：q8_0，上下文 153600
开了 MTP（--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3）、flash-attn测试方法： 每次冷 prefill，关掉 prompt cache，数字比较实在。脚本跑 /completion 读 timings。
prompt_n | prefill t/s | gen t/s | 总显存 | 功耗
782 | 708.8 | 59.2 | 34.7G | 440W
6155 | 1285.9 | 58.5 | 34.8G | 436W
24587 | 1249.5 | 54.6 | 34.8G | 441W
98315 | 835.4 | 47.4 | 34.8G | 441W
135017 | 694.2 | 43.2 | 34.8G | 444W解码 59 → 43 t/s，从 800 一路到 135K 上下文只掉 27%，曲线相当平，不像单卡过了 64K 就断崖
显存全程稳定 34.7G（KV cache 启动时按满 context 预分配），48G 总显存还剩富裕，上下文还能再往上拉
prefill 在中段（6K~24K）能冲到 1250+ t/s，深上下文回落到 700 左右
双卡 layer-split，两张卡轮流跑，速度约等于单卡——双卡的收益主要是"显存容量"，能塞下深上下文
功耗双卡合计稳定 ~440W一开始先用vllm 跑两张卡 结果只有7t/s， 所以先用上llama 然后在看能不能用上NVLINK
现在还叫claude 解决vllm 然后测试@applejuice 我和你试了几乎完全一样的设置Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL，不过是单卡4090 24GB，所以上下文只能装120000。MTP开了以后大概能85~90tps，不开大概45tps，vram用了23GB
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双卡3090 vLLM跑Qwen3.6-27B，强烈建议关注： https://github.com/noonghunna/club-3090 。
我自己的环境： 双卡3090 nvlink，模型Qwen3.6-27B-autoround-int4。 kv cache fp8_e5m2量化, 上下文长度 262144 。采用 dual-mtp 的vllm运行参数和测试脚本(soak-test.sh)， p50_decode_tps：61.34；p95_ttft_ms：4864 。
官方给的测试，应该能到接近70tps，我的还有优化空间，但是能用了就没折腾，参考DUAL_CARD.md。
num_speculative_tokens我测了2,3,4,5。效果上3最好。启动脚本：
root@NV-AI-3090Dual2:~# cat vllm.qwen3.6-27b.sh #!/bin/bash source /root/.bashrc source /root/venv/bin/activate # vLLM 启动脚本 — Qwen3.6-27B-AutoRound-INT4 # 用法: bash start-vllm-qwen3.6.sh [TP] [PP] # TP: tensor-parallel size，默认 2 # PP: pipeline-parallel size，默认 1 set -e # ========== 参数 ========== TP="${1:-${TP:-2}}" PP="${2:-${PP:-1}}" MODEL_PATH="/root/models/qwen3.6-27b-autoround-int4" PORT="${PORT:-8000}" HOST="${HOST:-0.0.0.0}" MAX_MODEL_LEN="${MAX_MODEL_LEN:-262144}" GPU_MEM_UTIL="${GPU_MEMORY_UTILIZATION:-0.92}" KV_CACHE_DTYPE="${KV_CACHE_DTYPE:-fp8_e5m2}" TEMP="${TEMP:-${TEMPERATURE:-0.6}}" TOP_P="${TOP_P:-0.95}" TOP_K="${TOP_K:-20}" MIN_P="${MIN_P:-0.0}" REPEAT_PENALTY="${REPEAT_PENALTY:-1.0}" # speculative decoding SPECULATIVE_CONFIG='{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}' # 推理模板参数（关闭 thinking） CHAT_TEMPLATE_KWARGS='{"enable_thinking": false}' # ========== 环境变量 ========== export NVIDIA_VISIBLE_DEVICES="${NVIDIA_VISIBLE_DEVICES:-all}" export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN="${HF_TOKEN:-}" export VLLM_WORKER_MULTIPROC_METHOD=spawn export NCCL_CUMEM_ENABLE=0 export NCCL_P2P_DISABLE=0 export VLLM_NO_USAGE_STATS=1 export VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER=1 export OMP_NUM_THREADS=1 export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True,max_split_size_mb:512" # NVLink 检测（自行补充 detect_nvlink.sh 逻辑，或删掉这两行） # source /etc/club3090/detect_nvlink.sh # _NVLINK_ENABLED=0 # 手动设置：0=无NVLink, 1=NvLink开启 # ========== 构建命令 ========== ARGS=( --model "$MODEL_PATH" --served-model-name qwen3.6-27b-autoround --quantization auto_round --dtype float16 --tensor-parallel-size "$TP" --pipeline-parallel-size "$PP" --max-model-len "$MAX_MODEL_LEN" --gpu-memory-utilization "$GPU_MEM_UTIL" --max-num-seqs 2 --max-num-batched-tokens 8192 --kv-cache-dtype "$KV_CACHE_DTYPE" --trust-remote-code # --chat-template "${CHAT_TEMPLATE}" # 没有自定义模板文件则删除此行 --reasoning-parser qwen3 --default-chat-template-kwargs "$CHAT_TEMPLATE_KWARGS" --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder --enable-prefix-caching --enable-chunked-prefill --disable-custom-all-reduce --speculative-config "$SPECULATIVE_CONFIG" --override-generation-config "{\"temperature\":${TEMP},\"top_p\":${TOP_P},\"top_k\":${TOP_K},\"min_p\":${MIN_P},\"repetition_penalty\":${REPEAT_PENALTY}}" --host "$HOST" --port "$PORT" ) echo "==========================================" echo "启动 vLLM | TP=$TP PP=$PP | $MODEL_PATH" echo "==========================================" echo "命令: vllm serve ${ARGS[*]}" echo "" exec vllm serve "${ARGS[@]}" deactivate
@applejuice 我觉得结果很不错，NVlink通信损失小，TP是算力叠加，所以2x3090在这种情况下tps能接近或者等同单卡4090算力，而且上下文能更多
@Leon-Y 为什么你的数据比 @applejuice 的好很多？
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@applejuice 我觉得结果很不错，NVlink通信损失小，TP是算力叠加，所以2x3090在这种情况下tps能接近或者等同单卡4090算力，而且上下文能更多
@Leon-Y 为什么你的数据比 @applejuice 的好很多？
@topgun2000 模型不一样
如果用那个模型 开mtp 结果差不多 -
@topgun2000 模型不一样
如果用那个模型 开mtp 结果差不多@applejuice 了解了，他用的是int4的文字模型，所以TP更快一些
