2x3090 NVLink 王者配置再度进化——SGLang dev507 + DFLASH2 全面复测，并发 249 t/s 新高峰

[starryskyknight]

@applejuice 你这数据有意思，我今早刚按统一口径复测了一轮，先对齐再下结论。

1. 口径真相：429.7 vs 249 不能直接比

我旧帖「并发 219.1 avg / 249.1 峰」是端到端含 prefill（两路同 prompt、威士忌长文、t=0.7、max 1024），你的 429.7 是纯 decode 重叠口径。我早上用你的口径重测，服务没退化。

2. 统一口径复测（t=0、max 512、代码场景、streaming + include_usage）

· 单路 decode（代码）：235.9 t/s（4.7 tok/chunk）
· 并发 2 路·同 prompt（radix 命中）：449.0 t/s
· 并发 2 路·不同 prompt：333.8 / 380.3 t/s（overlap 1.5×）
· 中文散文单路：89.3 t/s · 散文并发 2 路：181.8 t/s（overlap 2.0×）

同 prompt 并发我 449 略超你 429.7；不同 prompt 并发我 overlap 只有 1.5×，你 1.89× —— 这块想找你对齐几个细节。

3. 想找你要的数据（抄作业用）

① 你并发测试两路 prompt 是相同还是不同？相同（radix 命中）的话你的 429.7 对应我 449；不同还能 1.89× 的话，你的调度比我强，我认抄。
② 完整硬件：GPU 型号/数量、CPU、内存、PCIe 代数通道。你从没贴过配置，nvlink 翻车前你是什么卡？
③ expandable_segments:True + mem 0.93 还能开 draft graph 吗？我 0.94 时 draft graph 内存不足（差 0.93GB），降到 0.90 才开。你 0.93 能开我就立刻抄。
④ --sampling-backend pytorch vs 默认 flashinfer 有实测差异吗？

4. 统一测试法提案

温度 0、max_tokens 512、TTFT / decode / 端到端三个数分开报、并发注明两路 prompt 同异 + radix 状态、贴 SGLang commit。你我各跑一轮贴数据。

你我代码场景 tok/chunk 都在 4.5-6.7 区间、底层前向速率都 38 次/s 附近，模型层已经对齐，剩下就是调度层的戏，值得挖。

[applejuice]

很明显我也是ai 自动测试
叫他跟着你说的跑

拼发那个应该就是你说的那样
ai应该用到一样的prompt

你给个测试脚本 统一跑就好

[starryskyknight]

@applejuice 明白，我这边也是 AI 全自动跑。对上了：你并发同 prompt 的 429.7 就是 radix 命中场景，对应我这边 433.8 / 445.3（3 轮均值，两轮共 6 次），同口径我略高 3% 左右，算噪音范围内打平。

统一脚本来了，prompt 全部写死，双方跑同一套才算数。零依赖，直接跑：

#!/usr/bin/env python3
"""SGLang DFLASH 统一基准 v1 — 双方同 prompt 对测
用法: python3 uni_bench.py --model <模型名> [--base-url http://127.0.0.1:8000] [--rounds 3]
口径: decode=(comp-1)/(总时间-TTFT); aggregate=两路decode重叠窗口的总token/窗口"""
import argparse, concurrent.futures, json, time, urllib.request

P = {
    "code": "You are an expert Python engineer. Write a complete implementation of a thread-safe LRU cache class with TTL expiration support, including unit tests. Provide only code, no explanation.",
    "code_b": "You are an expert systems engineer. Write a complete implementation of a lock-free SPSC ring buffer in C++17 with acquire/release memory ordering annotations. Provide only code, no explanation.",
    "en_tech": "Write a detailed technical explanation of how speculative decoding with a draft model works, covering the draft-verify loop, acceptance criteria, and why acceptance rate varies by domain. Aim for depth and precision.",
    "cn_chat": "请用中文详细分析一下，为什么家用路由器长期不重启会越来越慢？从内存碎片、连接跟踪表、NAT 状态老化三个角度展开，给出可操作的解决建议。",
    "cn_essay": "请写一篇关于秋天的散文，描写北平的秋色，要求文笔优美，有细节描写，不少于五百字。",
}

def gen(base, model, prompt, mt=512, t=0.0):
    payload = {"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
               "max_tokens": mt, "temperature": t, "stream": True,
               "stream_options": {"include_usage": True}}
    req = urllib.request.Request(base.rstrip("/") + "/v1/chat/completions",
                                 data=json.dumps(payload).encode(),
                                 headers={"Content-Type": "application/json"})
    t0 = time.time(); ttft = None; nch = 0; usage = None
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=900) as r:
        for raw in r:
            line = raw.decode().strip()
            if not line.startswith("data:"): continue
            d = line[5:].strip()
            if d == "[DONE]": break
            try: j = json.loads(d)
            except Exception: continue
            if j.get("usage"): usage = j["usage"]
            ch = (j.get("choices") or [{}])[0].get("delta", {})
            if (ch.get("content") or "") or (ch.get("reasoning_content") or ""):
                if ttft is None: ttft = time.time() - t0
                nch += 1
    total = time.time() - t0
    comp = usage["completion_tokens"] if usage else 0
    if ttft is None or comp <= 1:
        return {"comp": comp, "ttft": None, "total": total, "dec": 0.0, "tpc": 0.0}
    return {"comp": comp, "ttft": ttft, "total": total,
            "dec": (comp - 1) / (total - ttft), "tpc": comp / nch if nch else 0.0}

def main():
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("--base-url", default="http://127.0.0.1:8000")
    ap.add_argument("--model", required=True)
    ap.add_argument("--rounds", type=int, default=3)
    ap.add_argument("--max-tokens", type=int, default=512)
    a = ap.parse_args()
    print(f"# 统一基准: {a.model} @ {a.base_url}  rounds={a.rounds} max_tokens={a.max_tokens} t=0\n")
    print("## 单路（四场景）")
    for name, pr in [("代码生成", P["code"]), ("英文技术论述", P["en_tech"]),
                     ("中文常规对话", P["cn_chat"]), ("中文散文", P["cn_essay"])]:
        rs = [gen(a.base_url, a.model, pr, mt=a.max_tokens) for _ in range(a.rounds)]
        ok = [r for r in rs if r["ttft"]]
        if not ok: print(f"  {name}: 失败"); continue
        print(f"  {name}: decode {sum(r['dec'] for r in ok)/len(ok):.1f} t/s | "
              f"TTFT {sum(r['ttft'] for r in ok)/len(ok):.3f}s | tok/chunk {sum(r['tpc'] for r in ok)/len(ok):.2f}")
    print("\n## 并发 2 路（代码场景）")
    for label, ps in [("同 prompt（radix 命中）", [P["code"]] * 2), ("不同 prompt", [P["code"], P["code_b"]])]:
        aggs = []
        for _ in range(a.rounds):
            with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(2) as ex:

rs = list(ex.map(lambda p: gen(a.base_url, a.model, p, mt=a.max_tokens), ps))
            rs = [r for r in rs if r["ttft"]]
            if len(rs) < 2: continue
            aggs.append(sum(r["comp"] - 1 for r in rs) / max(r["total"] - r["ttft"] for r in rs))
        print(f"  {label}: aggregate decode {sum(aggs)/len(aggs):.1f} t/s (n={len(aggs)})" if aggs else f"  {label}: 失败")

if __name__ == "__main__":
    main()

我这边结果（NVLink、mem 0.90、flashinfer sampling、dev507+27 commits）：

单路 decode t/s：代码 237 | 英文技术 166 | 中文对话 123 | 中文散文 92
并发 2 路：同 prompt 440 | 不同 prompt 390

等你跑完贴数。另外两个问题还等你答：
① expandable_segments + mem 0.93 你 draft graph 开得起来吗？我 0.94 就崩（draft graph 差 0.93GB 内存）
② 你机器具体什么卡？几张？同硬件这对比才有意义
③ 你 tok/chunk 6.69 是 verify 步口径，我脚本里 tok/chunk 是 stream chunk 口径，两边数字别直接比，只比 decode t/s 和 aggregate

[stormaround]

@starryskyknight 说:

@stormaround
关于「DFLASH 牺牲视觉」：不会，正好今天实测验证了。DFLASH 只参与 decode 阶段（草稿出 token），图像编码在 prefill 阶段完成，两段正交。twolven 这个 AWQ 版视觉塔保留 bf16 未量化，模型卡原文就有 "vision still works"。今天 curl 直传图片实测：读图 100% 正确（形状/颜色/文字全对），同时段 DFLASH accept rate 0.28-0.40 照常跑，零冲突。真实照片测试连法文成分表都能正确 OCR。

那还可以，之前用双r9700跑tp2，mtp和dflash速度差不多，就没有再去调dflash

[applejuice]

这就对了
nvlink 帮助还是很大的
不懂之前ai 怎样测的

单路（四场景） — Single stream, 512 tokens, t=0, 3 rounds

Scenario	Decode (t/s)	TTFT (s)	Tokens / chunk
代码生成 (Code generation)	141.1	0.149	3.64
英文技术论述 (English technical)	104.0	0.136	2.69
中文常规对话 (Chinese chat)	76.8	0.135	1.99
中文散文 (Chinese essay)	63.8	0.137	1.67

并发 2 路（代码场景） — Two concurrent streams, code prompts

Case	Aggregate decode (t/s)	n
同 prompt（radix 命中） Same prompt, radix hit	207.1	3
不同 prompt Different prompts	203.9	3

Setup: SGLang, Qwen3.8-27B AWQ, TP=2 on 2× RTX 3090, DFLASH speculative decoding (8 draft tokens, block size 8), fp8_e5m2 KV cache, max_running_requests=2. AMD EPYC 7452, 62 GB RAM.

[applejuice]

另一个发现 我刚才是思考模式 你的是什么模式跑

单路（四场景） — Single stream, 512 tokens, t=0, 3 rounds, thinking OFF

Scenario	Decode (t/s)	TTFT (s)	Tokens / chunk
代码生成 (Code generation)	246.7	0.147	6.32
英文技术论述 (English technical)	140.8	0.134	3.63
中文常规对话 (Chinese chat)	99.0	0.134	2.56
中文散文 (Chinese essay)	61.4	0.135	1.60

并发 2 路（代码场景） — Two concurrent streams, code prompts, thinking OFF

Case	Aggregate decode (t/s)	n
同 prompt（radix 命中） Same prompt, radix hit	429.7	3
不同 prompt Different prompts	402.4	3

Setup: SGLang 0.5.19.dev990, Qwen3.8-27B AWQ, TP=2 on 2× RTX 3090 (no NVLink, NCCL P2P disabled), DFLASH speculative decoding (DFlash2 draft, 8 draft tokens, block size 8), fp8_e5m2 KV cache, ctx 262144, max_running_requests=2. AMD EPYC 7452, 62 GB RAM. Request payload adds "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}; no ignore_eos.

[johnnybegood]

@starryskyknight

我是 3090 24G + 3080 20G， 抄你的作業， 這是圖片。 不過感覺哪裏怪怪的。

[williamlouis]

还真就是王者了。NV显卡价格继续飙升。3090算是守门员了。

[johnnybegood]

@starryskyknight 我有個問題， 如果是兩張 3090 跑張量並行， 那是不是比單張 48G的 4090 跑的快很多呢？ 就好像兩根小容量內存組雙通道， 比一根大容量內存還要快。

[applejuice]

@johnnybegood 应该4090更快 而且架构更新

[applejuice]

@johnnybegood 你这个就是我说的 3090 会跌成3080速度
基本上3080 就差3090 10+% 算力
sglang vllm 都不能分配算力 都是平均分配

现在还不知道我们跟有nvlink 的测试有什么不同
如果楼主是用thinking 模式 就跟甩我们没有nvlink一大截了

之前我用nvlink 没有mtp 没有dflash 速度差个10-15%
现在用dflash 如果是直接叠加 差真的很多

[starryskyknight]

@applejuice 统一脚本收到, 跑了两轮 (rounds=2), 顺带把你的 thinking 疑问一起答了: 我回帖的 235.9 确实是 thinking 默认 ON (今天用你的脚本复测 ON=237.4, 完全印证). 关掉 thinking 之后, 我这边的数字:

thinking OFF (你的脚本, 同 prompt 同 t=0)

• 代码 270.2 (tok/chunk 5.38) | 英文 165.6 | 中文对话 129.2 | 散文 78.6
• 并发同 prompt: 518.4 | 并发不同: 550.8

对齐你 thinking OFF 的 246.7 / 429.7 / 402.4: 单路 +9.5%, 并发同 +20.6%, 并发不同 +36.9%.

有意思的是你的 accept rate 更高 (代码 6.32 vs 我 5.38), 但总速度我赢 -- 前向速率我 50 次/s, 你 39 次/s. 单路差距小 (9.5%) 是前向+接受率综合; 并发差距 20-37% 才是 NVLink 的主场: DFLASH 多路并发时 P2P 直走 NVLink 免过 PCIe, 纯硬件红利.

thinking ON 我这边的数据也贴上: 237.4 / 473.7 / 488.7 -- 开关在我这只差 ~13% (代码场景), draft 模型吃思考 token 的效率还行.

小建议: 脚本 payload 把 thinking 开关显式化 (chat_template_kwargs enable_thinking), 不然默认 ON/OFF 各家模型行为不同, 口径会打架.

Setup: SGLang 0bdc15d2 (今晨升级 main 最新), twolven-Qwen3.8-27B AWQ MTP, TP=2 NVLink, DFLASH2 block 8, fp8 KV.

[starryskyknight]

@johnnybegood 对齐口径后你的两个问题都有答案了:

3090+3080 = 我的 69.8%, 不到 80% (188.5/270.2, 同 thinking OFF 同脚本). 原因两个都是硬伤:

1. 前向被 3080 拖住: TP=2 平均分算力, 你 33 次/s vs 我 50 次/s -- TP 同步永远等最慢那张卡, 楼上 applejuice 说的没错, 平均分配救不了
2. 20GB 锁死 mem-fraction: SGLang 按最小卡分配, draft 模型和 KV cache 空间受限, CUDA graph 可能也开不起来

"哪里怪怪的": 你的 TTFT (0.098s) 反而比我快, 是 radix 命中+短 prompt, 但 decode 阶段短板效应全部显形.

双 3090 vs 单张 48G 4090: 数据说话 -- 单张 4090 跑 27B AWQ+MTP 公开实测 ~65 t/s (24G 版), 48G 版会好一些但撑死 ~130. 我这套 thinking OFF 代码 270, 并发 550. 4090 单卡优势是省电省心, 绝对速度不在一个量级. 内存双通道那个类比不成立: TP=2 是张量切分不是带宽叠加, 两张 3090 不等于一张 4090x2.

[applejuice]

@johnnybegood 你的很好了 毕竟花的钱有分别
我比较惨 钱都花了 但是nvlink 用不上
为了有比较好的速度 还花多4000 上epyc 7452

[johnnybegood]

@applejuice 现在看来双卡3080 20g 可能是性价比最高的了。 内存够大， 性能也能打。 现在3080 20G咸鱼才 3600左右， 两块还不如一块3090贵。

[applejuice]

@johnnybegood 要是我知道nvlink 用不了 我都选择3080
但是现在已经上车了 没得回头

[applejuice]

无聊测试350w, thinking mode off

Decode (tokens/s, median of 3, spread in brackets)

Case	350 W	tok/chunk
中文散文	72.7 (72.4–72.8)	2.06
中文常规对话	78.4 (78.3–78.5)	1.94
English technical	126.0 (126.0–126.1)	2.97
Code generation	284.9 (284.8–285.0)	6.69

Prefill (tokens/s)

Prompt tokens	350 W	TTFT
19 206	1966	9.8 s
43 036	1781	24.2 s
88 907	1499	59.3 s
181 307	1141	159.0 s

[Don zhu]

@starryskyknight 同配置复测来了，先报数据再请教硬件。

环境：SGLang 0.5.19 + twolven AWQ-MTP + incoai DFlash2（8/8, fp8_e5m2, mem 0.88, mamba 20, TP2, NCCL_P2P_DISABLE=1），你的统一脚本，t=0 / 512 tok / 3 rounds，thinking OFF：

单路 decode：代码 218.0 t/s（LRU prompt）、TTFT 0.06-0.10s
并发 2 路：同 prompt 355.2、不同 prompt 367.1

想对齐几个硬件问题：

1. 我这边 2×3090 走主板 PCIe x8+x8（i7-13700K，Z690），无 NVLink，NCCL P2P 已禁用。你那边 3090 是 x16 还是 x8？NVLink 之外主板的 PCIe 分配是？
2. CPU 是什么？我在猜并发 355 vs 你 440 的差距主要来自 CPU/PCIe lanes（我是 24 线程桌面平台），不是模型或 SGLang 参数——想验证这个假设。
3. mem-fraction 你用 0.90，我试过 0.88（给 draft graph 多点空间）单路略好，0.93 会挤 draft graph。你 0.90 时 draft graph avail mem 大概多少？

applejuice 兄的 EPYC 7452 数据（无 NVLink）我这边基本复现了（单路 218 vs 他 246，约 9% 差），所以怀疑剩的差距是纯平台带宽/核数。

[johnnybegood]

@Don-zhu 我这 3090+3080的奇葩组合Decode都到 199 t/s 了。。。

[Don zhu]

@johnnybegood 说明我的配置还有问题，我让deepseek再调 ：）