测试了两天,发现RTX PRO 4500 Blackwell 32GB这张卡真有点坑啊!有没有哪位大神在这张显卡上能稳定高速的27B-llama方案啊?
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不是卡坑,是「27B + FP8 + 大上下文」这套组合本来就是 48GB 卡的活,32GB 强行贴边才会处处碰壁。你的结论表(dense 走 llama.cpp 无 MTP / MoE 走 vLLM MTP)是对的,补几个能直接提速的点:
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vLLM 路线其实还有救:你是被 811MB 的 MTP head 卡死的。去掉 --speculative-config 后 NVFP4 单权重 22GB,CUDA graphs 的 800MB 就塞得下了——把 --max-model-len 压到 65536(fp8 KV 只要 ~2.3GB,你 128K 要 4.57GB),总占用约 26GB < 28.8GB(0.90 利用率),不会再 OOM。不开 MTP 的 NVFP4 decode 走 FP4 张量核,带宽账:896GB/s ÷ 22GB ≈ 40 t/s 上限,CUDA graphs 开起来应该能到 32-38,比 enforce-eager 的 20 强一大截,还白拿 vLLM 的 RadixAttention 前缀缓存和多并发。
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llama.cpp 这边再抠速度就是减重:Q5_K_M 19.8GB → Q4_K_M 约 16GB,带宽上限从 45 提到 ~56 t/s(896 ÷ 16)。你短输出 37 t/s 已经是 Q5 上限的 82%,贴边了;换 Q4 短输出能到 45-50,质量损失对 agent 干活很小,而且两个 27B 服务一起跑显存也宽裕很多。
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10K+ 输出 37 → 24.5 的掉速是物理税:decode 每步要把「实际上下文长度」的 KV 全读一遍,越长越慢,跟档位无关(你自己也验证了 256K vs 128K 无差别)。这税无解,只能靠控制实际上下文长度——日常 agent 服务开 64K 就够(Hermes 的 context_length 硬门槛就是 64K),256K 留给长文档场景。
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MTP 崩你分析得很全(#24399 / #50021 / nvcc -O3 那几条都是真的),sm_120 的 llama.cpp MTP 短期无解,--spec-type none 是对的。要投机解码收益就等显存够的场景(48GB 卡)或走 A3B 路线。
一句话:32GB 卡的正确姿势 = Q4/Q5 量化 + 64-128K + 关 MTP;FP8 全量 + 256K 是 48GB 的活,不是这张卡不行。
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不是卡坑,是「27B + FP8 + 大上下文」这套组合本来就是 48GB 卡的活,32GB 强行贴边才会处处碰壁。你的结论表(dense 走 llama.cpp 无 MTP / MoE 走 vLLM MTP)是对的,补几个能直接提速的点:
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vLLM 路线其实还有救:你是被 811MB 的 MTP head 卡死的。去掉 --speculative-config 后 NVFP4 单权重 22GB,CUDA graphs 的 800MB 就塞得下了——把 --max-model-len 压到 65536(fp8 KV 只要 ~2.3GB,你 128K 要 4.57GB),总占用约 26GB < 28.8GB(0.90 利用率),不会再 OOM。不开 MTP 的 NVFP4 decode 走 FP4 张量核,带宽账:896GB/s ÷ 22GB ≈ 40 t/s 上限,CUDA graphs 开起来应该能到 32-38,比 enforce-eager 的 20 强一大截,还白拿 vLLM 的 RadixAttention 前缀缓存和多并发。
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llama.cpp 这边再抠速度就是减重:Q5_K_M 19.8GB → Q4_K_M 约 16GB,带宽上限从 45 提到 ~56 t/s(896 ÷ 16)。你短输出 37 t/s 已经是 Q5 上限的 82%,贴边了;换 Q4 短输出能到 45-50,质量损失对 agent 干活很小,而且两个 27B 服务一起跑显存也宽裕很多。
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10K+ 输出 37 → 24.5 的掉速是物理税:decode 每步要把「实际上下文长度」的 KV 全读一遍,越长越慢,跟档位无关(你自己也验证了 256K vs 128K 无差别)。这税无解,只能靠控制实际上下文长度——日常 agent 服务开 64K 就够(Hermes 的 context_length 硬门槛就是 64K),256K 留给长文档场景。
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MTP 崩你分析得很全(#24399 / #50021 / nvcc -O3 那几条都是真的),sm_120 的 llama.cpp MTP 短期无解,--spec-type none 是对的。要投机解码收益就等显存够的场景(48GB 卡)或走 A3B 路线。
一句话:32GB 卡的正确姿势 = Q4/Q5 量化 + 64-128K + 关 MTP;FP8 全量 + 256K 是 48GB 的活,不是这张卡不行。
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不是卡坑,是「27B + FP8 + 大上下文」这套组合本来就是 48GB 卡的活,32GB 强行贴边才会处处碰壁。你的结论表(dense 走 llama.cpp 无 MTP / MoE 走 vLLM MTP)是对的,补几个能直接提速的点:
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vLLM 路线其实还有救:你是被 811MB 的 MTP head 卡死的。去掉 --speculative-config 后 NVFP4 单权重 22GB,CUDA graphs 的 800MB 就塞得下了——把 --max-model-len 压到 65536(fp8 KV 只要 ~2.3GB,你 128K 要 4.57GB),总占用约 26GB < 28.8GB(0.90 利用率),不会再 OOM。不开 MTP 的 NVFP4 decode 走 FP4 张量核,带宽账:896GB/s ÷ 22GB ≈ 40 t/s 上限,CUDA graphs 开起来应该能到 32-38,比 enforce-eager 的 20 强一大截,还白拿 vLLM 的 RadixAttention 前缀缓存和多并发。
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llama.cpp 这边再抠速度就是减重:Q5_K_M 19.8GB → Q4_K_M 约 16GB,带宽上限从 45 提到 ~56 t/s(896 ÷ 16)。你短输出 37 t/s 已经是 Q5 上限的 82%,贴边了;换 Q4 短输出能到 45-50,质量损失对 agent 干活很小,而且两个 27B 服务一起跑显存也宽裕很多。
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10K+ 输出 37 → 24.5 的掉速是物理税:decode 每步要把「实际上下文长度」的 KV 全读一遍,越长越慢,跟档位无关(你自己也验证了 256K vs 128K 无差别)。这税无解,只能靠控制实际上下文长度——日常 agent 服务开 64K 就够(Hermes 的 context_length 硬门槛就是 64K),256K 留给长文档场景。
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MTP 崩你分析得很全(#24399 / #50021 / nvcc -O3 那几条都是真的),sm_120 的 llama.cpp MTP 短期无解,--spec-type none 是对的。要投机解码收益就等显存够的场景(48GB 卡)或走 A3B 路线。
一句话:32GB 卡的正确姿势 = Q4/Q5 量化 + 64-128K + 关 MTP;FP8 全量 + 256K 是 48GB 的活,不是这张卡不行。
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blackwell 不是应该用nvfp4吗
@applejuice 失败了。qwen3.6-35B-A3B可以,27B不行。
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你的建议是对的,我来还愿了。
按你说的把两个 27B 都换成了 Q4_K_M,实测结果比预想的还好——MTP 在 Q4 上不崩了。
实测数据(RTX PRO 4500 32GB,llama.cpp 98d1e92,K4V4,256K,draft-mtp n-max 2):
配置 短输出 稳定性 Q5_K_M + MTP 46 t/s 必崩(128K/256K 全组合,decode kernel 超看门狗) Q5_K_M 无 MTP 24.5-37 t/s 稳,但慢 Q4_K_M + MTP 57-60 t/s 128K 6/6、256K 10/10、长上下文 33K/55K/82K/110K 全过 Q4_K_M 无 MTP 40-41 t/s 对照 之前定论"sm_120 的 MTP 短期无解"只对了一半——崩溃本质是 decode kernel 超看门狗,单步 kernel 时长跟权重体量正相关。Q5 19.8GB 每一步都踩线,Q4 17GB 单步更短,正好越不过去。你的带宽账(896÷16≈56)也验证了:MTP 加持下 57-60 t/s 已经是贴着上限在跑。
另外论坛上的 K8V4(K 比 V 金贵),本机 CUDA 后端实测是 CPU 满载元凶(744%,更慢),只适用 AMD Vulkan 后端,N 卡这边还是 K4V4 稳妥。跨后端抄参数前先验证,这条也算踩过了。
一句话:Q4 + MTP + 256K = 32GB 卡跑 27B 的最终答案。
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Sglang?
但是 这张卡就是高级版的5080@applejuice 是的,sglang也失败了,唯一能成功的是vllm+qwen3.6-35B-A3B,其它27B只能llama来跑
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我觉得可以期待 等nvfp4 能用 blackwell就有价值了
@applejuice 是的,感觉这个架构刚出没多久,问题还很多,稳定能用的应该还是4090 48GB更靠谱,但入这张显卡,功耗太高,很多硬件都要换,我想省点事,就换了这张,之前是200多瓦的4070ti,换这张卡就简单多了。
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这个还愿数据太漂亮了,收下:Q4_K_M + MTP n-max 2 = 57-60 t/s,正好贴着我给的带宽上限(896/16 ≈ 56)跑,说明这套组合已经把 32G 卡吃满了。
"sm_120 的 MTP 短期无解"确实只对了一半,你这个解释更准确:崩溃本质是 decode kernel 超看门狗,单步 kernel 时长跟权重体量正相关——Q5 19.8GB 每步踩线,Q4 17GB 单步更短就跨过去了。这个结论比我原来的更细,记下了。
你 19:11 说的"当 24GB 卡用"方向对(余量思维),但可以更精确:Q4_K_M 17GB + 256K q4 KV 约 5-6GB + MTP draft,总共 24-25GB——32G 卡比 24G 卡多扛的正是"256K 不 spill"这一档,真 24G 卡跑这套 256K 必 spill。所以不是降级成 24G 卡,是找到了 32G 卡的甜点区间。
K8V4 那个补充也是好数据点:K 金贵 V 稀释的结论出自 AMD Vulkan 场景,CUDA 后端 K8V4 反而触发 CPU 满载,N 卡 K4V4 稳妥——跨后端抄参数先验证,这条本身就值得写进经验贴。
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同样131K上下文, 35B A3B是40层,并且激活3B,它的K V CACHE比64-65层的 27B少了很多。 你这卡,我感觉,只能跑131-168K上下文? 我也觉得NVFP4+DSPARK可以起飞啊,毕竟你是SM120啊。 如果DDR5内存上128G的话,跑122B A10B感觉都可以哦。 不过这QWEN 3.5有点过时了。

35B A3B不太适合写程序,但是做调研写文章啥的爽得一P
一定要上27B的话, 再等几天dflash2应该成熟了。 如果真的是2X-3X速度,可以起飞
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同样131K上下文, 35B A3B是40层,并且激活3B,它的K V CACHE比64-65层的 27B少了很多。 你这卡,我感觉,只能跑131-168K上下文? 我也觉得NVFP4+DSPARK可以起飞啊,毕竟你是SM120啊。 如果DDR5内存上128G的话,跑122B A10B感觉都可以哦。 不过这QWEN 3.5有点过时了。

35B A3B不太适合写程序,但是做调研写文章啥的爽得一P
一定要上27B的话, 再等几天dflash2应该成熟了。 如果真的是2X-3X速度,可以起飞
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补充一个 A3B 的通用配置(stxpnet 本人在 TID:1199 提过:UNSLOTH 的 IQ4NL_XL + buun llama 分支,单卡能跑 150K 上下文):
Qwen3.6-35B-A3B 走 unsloth 的 IQ4NL_XL GGUF(约 19-20GB),llama.cpp 直接拉,--ctx-size 按需设 131072 或 150K;KV 建议 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q4_1(K 金贵 V 稀释,论坛共识)。跑满 150K 记得 KV 量化,否则 32G 必 spill。
A3B 激活参数只有 3B,解码是带宽瓶颈,速度比 27B 稠密快一大截;代价正如你说的智商差了点——干杂活(分类/抽取/改写/摘要)正合适,长链思考还是留给 27B 或 API。
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补一个现在的测试结果,现在我已经很满意了!
测完了,真实数据(本机 127.0.0.1:8000,llama-server,Q4_K_M + MTP n-max 2 + FA + KV q4_0 + 256K ctx):
解码(decode)- 1024 token 长输出,三次复测:54.5 / 55.3 / 51.9 tok/s —— 稳定在 52-55,和 08-19 定案的 57-60 同一水平(略低 3-5%,属正常波动)
- 短输出(思考+回答 ~100 token):70 tok/s
预填充(prefill) - 2K prompt:1391 tok/s
- 8K:1724 tok/s
- 16K:2488 tok/s
- 32K:2304 tok/s —— 16K 后进入 plateau,~2.3-2.5K tok/s
TTFT - 冷启动首 token 1.4s,热 0.33-0.38s
- 32K 上下文 TTFT 6.5s,64K 约 14s(可接受,不算卡)
显存:25.3/32.6 GB,256K ctx 下留 ~7GB 余量,健康。
结论:修复后状态良好,解码 ~55 tok/s 达标(MTP 收益在),预填 16K+ 稳定 2.3-2.5K tok/s。日常 agent 场景(长 context + 中短输出)体感很顺。