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  4. 不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!

不管你信不信, 单卡 3090 跑 Qwen3.8 Flash Next 可以到 100tok/s 了!

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rtx3090strataqwen-flash
103 帖子 27 发布者 4.3k 浏览 5 关注中
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  • PrioP Prio

    @applejuice 你这是双卡?

    A
    A
    applejuice
    技术大牛 劳动模范
    编写于 最后由 编辑
    #85

    @Prio 双卡

    1 条回复 最后回复
    0
    • johnnybegoodJ johnnybegood

      @Prio 这个软件都不用自己调启动参数啊, 下载下来有个 START_HERE.bat 直接在终端执行, 回答几个问题, 它自动都给你配好了自动起来啊

      PrioP
      PrioP
      Prio
      编写于 最后由 编辑
      #86

      @johnnybegood
      image.jpeg

      重新安装,让他自己调参数也是死,我明天重新看看

      1 条回复 最后回复
      0
      • PrioP Prio

        Harvey-King 说:

        @Prio 請問, 您HyperQuen 如何做到166 token/sec ? 我也是3090單卡 HyperQwen, 我的速度在40Tok/sec 上下 164k 上下文 多謝

        你可以设置 HyperQwen项目的long的启动模式,然后需要开启加速,然后关闭思考可以达到166token,开启思考有100token, 上下文150k。

        我的启动命令如下:
        ai-server:~$ cd ~/HyperQwen && grep -E '^(SPEC|CTX|PREFIX_CACHE|MODEL|MAX|GPU|PORT|TP|QUANT)' .env
        SPEC=dflash2
        CTX=long
        PREFIX_CACHE=1
        MODEL=/app/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-W4A16-AutoRound

        SPEC=dflash2 速度最快,

        SPEC=mtp 速度慢

        Harvey KingH
        Harvey KingH
        Harvey King
        编写于 最后由 Harvey King 编辑
        #87

        @Prio 謝謝

        我之前也在ctx=long 還是 huge 糾結, 結果我是接Hermes驛神外掛Deepseek 做了比較, 結果發現 ctx=long 快不少。
        我用的是thinking=low.

        我好奇的是: 我之沒有用Dflash2的原因是因爲他對顯存的要求比較高, 我不認爲我塞得下。 我目前的gpu util 是0.94, 再往上拉就會爆(OOM).
        請問, 你的併發是多少, 還是你沒開併發? 您的KV 等 Quant用得是?

        我會拿你的參數回去試試。

        我的參數如下:
        • CPU: 2× Intel Xeon E5-2620 v3 @ 2.40 GHz
        • RAM: 96 GB DDR4-2133 ECC
        • Inference GPU: RTX 3090 24 GB (single card, PCIe 3.0 ×16)

        Serving stack (syv-qwen38, vLLM 0.29.0 / syv-ai image 1cf8665)
        • Model: Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound (dbirks checkpoint)
        • Quantization: W4A16 = int4 weights (Intel AutoRound) + FP16 activations
        • Activation quant: INT8_ACT=int8, INT8_LAYERS=mlp
        • Speculative decode: SPEC=mtp, DRAFT_TOKENS=3 (built-in MTP draft head)
        • KV cache: FP16, KVARN_POOL_MEM_FRAC=0.15 (tail-pool budget for 4 request slots)
        • Vision: VISION=1 + VISION_OFFLOAD=1 (vision tower on, offloaded to CPU)
        • Context: CTX=long, MAX_LEN=164000
        • Prefix cache: PREFIX_CACHE=1
        • Scheduling: MAX_SEQS=5, GPU_UTIL=0.94, ASYNC_SCHED=1
        • Tools: TOOLS=1, TOOL_PARSER=qwen3_coder

        我把3090的功率限制在265瓦。 但這貌似不是問題。 大部份的時候3090功耗在170瓦上下徘迴...

        1 条回复 最后回复
        0
        • tom23T
          tom23T
          tom23
          编写于 最后由 编辑
          #88

          比较大的突破,个人主机也可以跟上线上大模型了

          1 条回复 最后回复
          0
          • A
            A
            applejuice
            技术大牛 劳动模范
            编写于 最后由 applejuice 编辑
            #89

            跑了 一个 20分钟的任务
            3.8 flash 模型想很多
            刚好昨天用3.8 27b 跑一轮 结果不理想
            今天3.8 flash 的确达成目的

            Metric Value
            Duration 19.5 min (10:34:02 → 10:53:32)
            Requests 47
            Tool calls 46
            Final answers 1
            Context, first → last request 43,886 → 117,415 tokens
            Output tokens, total 97,134
            Engine busy 1,058 s (≈ 90% of the session)
            Tool time on the client ≈ 112 s (≈ 10%)
            Errors, cancelled requests, malformed tool calls 0

            Decode speed (per request, all 47)

            Statistic t/s
            p10 97.3
            Median 100.9
            Mean 104.9
            p90 116.7
            Min / max 95.4 / 121.9
            Requests with 500+ output tokens (n = 27), median 99.4

            Output length per request

            Statistic Tokens
            p10 145
            Median 1,127
            Mean 2,066
            p90 5,161
            Max 7,654

            Prefill

            Kind of read New tokens Time Rate
            First request (cold) 43,886 ~15 s ~2,900 t/s
            Large addition (file read) +6K to +16K ~4 s —
            Typical turn (110-117K conversation) +486 to +1,332 0.65-1.4 s dominated by the fixed start-up of ~0.5-1 s

            GPU expert cache

            Statistic Hit rate
            Median 99.5%
            Min 98.2%

            System load

            Metric Busy mean Busy max Idle mean
            CPU usage 39.8% 50.4% 13.5%
            CPU threads > 50% busy (of 64) 30.1 32 8.0
            RAM used 49.97 GB 50.11 GB 49.98 GB
            GPU metric GPU0 busy mean GPU0 max GPU1 busy mean GPU1 max
            --- --- --- --- ---
            Utilisation 41.0% 100% 56.7% 100%
            Power 235.9 W 244.5 W 246.8 W 265.5 W
            SM clock 1,864 MHz 1,920 MHz 1,798 MHz 1,905 MHz
            Core temperature 65.2 °C 67 °C 65.9 °C 67 °C
            Hotspot 78.7 °C 80 °C 82.9 °C 85 °C
            1 条回复 最后回复
            0
            • A
              A
              applejuice
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #90

              这个引擎最大的的问题就只能单发

              johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
              1
              • A applejuice

                这个引擎最大的的问题就只能单发

                johnnybegoodJ
                johnnybegoodJ
                johnnybegood
                超凡大师
                编写于 最后由 编辑
                #91

                @applejuice 更新的很快的,早晚什么都有,这就是ai vibe coding的好处,当然也有点可怕

                1 条回复 最后回复
                0
                • ,Data WuD Data Wu 引用了 此主题
                • Quanta MagicQ Quanta Magic

                  @deadnessking 坐等你的4080s 结果, 是32g 魔改版吗? 我也在考虑这张

                  D
                  D
                  deadnessking
                  编写于 最后由 编辑
                  #92

                  @Quanta-Magic 4080s 32g魔改版,decode巅峰100左右,prefill在128k左右可以达到巅峰3700,用的是IQ3_S。不过我那个是服务器,256g内存随便浪

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • abenzhuA abenzhu

                    Strata 复现报告
                    目标:单卡 RTX 3090 + Xeon E5-2680 v4 + 128GB 4ch DDR4-2400 · Swift-1.5 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS (76GB) · 引擎 Strata 0.1.21 · 2026-09-29

                    结论:复现成功。 Strata 跑出稳态 decode ~71 tok/s、prefill 618.5 tok/s, 相比同机 llama.cpp 的 11.18 tok/s,decode 提升 6.4×。官方对 RTX 3090 + IQ3_XXS 的短上下文估算约 103–106, 但那是基于 Ryzen 5 7600 + DDR5-5200 的外推(±20%);本机 ~71 约低 30%,差距在主机侧(CPU/内存,见第 4 节)。
                    71.7
                    Strata decode(tok/s,稳态)
                    差分法,隔离 prefill/首 token
                    6.4×
                    vs llama.cpp decode
                    11.18 → 71.7 tok/s
                    618.5
                    Strata prefill(tok/s)
                    llama.cpp 481.4,1.29×

                    wei DaiW
                    wei DaiW
                    wei Dai
                    编写于 最后由 编辑
                    #93

                    @abenzhu 我是V100 32G+E5-2686 V4+256G DDR4 2133.跑wen3.8-Flash-Next IQ3_XXS,我只跑到18token左右,还不如llama.cpp+Q4,两者速度一样。纠结死我了。

                    terryT 1 条回复 最后回复
                    0
                    • wei DaiW wei Dai

                      @abenzhu 我是V100 32G+E5-2686 V4+256G DDR4 2133.跑wen3.8-Flash-Next IQ3_XXS,我只跑到18token左右,还不如llama.cpp+Q4,两者速度一样。纠结死我了。

                      terryT
                      terryT
                      terry
                      超级版主
                      编写于 最后由 编辑
                      #94

                      @wei-Dai 这卡没有BF16,很多原生技术都不支持,以后新模型越来越不能玩,买个7900xtx或者3090吧。

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

                      wei DaiW 1 条回复 最后回复
                      0
                      • terryT terry

                        @wei-Dai 这卡没有BF16,很多原生技术都不支持,以后新模型越来越不能玩,买个7900xtx或者3090吧。

                        wei DaiW
                        wei DaiW
                        wei Dai
                        编写于 最后由 编辑
                        #95

                        @terry 我是DELL R730服务器,机器丢在公司,不怕声音大,我一直都是RDP连接的。所以V100 32G这张卡对我来说是性价比最高的卡。我跑27B模型,Q4-K-M+220K上下文,输出能到40T/S,我用得不错。

                        1 条回复 最后回复
                        1
                        • T
                          T
                          tszhoill
                          编写于 最后由 编辑
                          #96

                          跑IQ3_S 的速度怎麼樣, 3090 96gb,但無論reasoning low or Medium 都是30-40t/s

                          PrioP johnnybegoodJ 2 条回复 最后回复
                          0
                          • T tszhoill

                            跑IQ3_S 的速度怎麼樣, 3090 96gb,但無論reasoning low or Medium 都是30-40t/s

                            PrioP
                            PrioP
                            Prio
                            编写于 最后由 编辑
                            #97

                            @tszhoill 我也是3090 跑出来的数据跟你一样,不知道什么情况了

                            T 1 条回复 最后回复
                            0
                            • T tszhoill

                              跑IQ3_S 的速度怎麼樣, 3090 96gb,但無論reasoning low or Medium 都是30-40t/s

                              johnnybegoodJ
                              johnnybegoodJ
                              johnnybegood
                              超凡大师
                              编写于 最后由 编辑
                              #98

                              @tszhoill 这速度肯定不对。把strata_main删掉全都重新设置来一遍。单卡3090,我coding测到过 100tok/s ,对话至少在60以上,平时80左右没问题的

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • PrioP Prio

                                @tszhoill 我也是3090 跑出来的数据跟你一样,不知道什么情况了

                                T
                                T
                                tszhoill
                                编写于 最后由 编辑
                                #99

                                @Prio 我發現問題了, 首先是我ddr4跟cpu太入門級 令速度有降低, 但你用start here bat時 加--calibrate 它就會自己幫你調參數, s跑60-80沒問題。 xxs會更快

                                johnnybegoodJ 1 条回复 最后回复
                                0
                                • T tszhoill

                                  @Prio 我發現問題了, 首先是我ddr4跟cpu太入門級 令速度有降低, 但你用start here bat時 加--calibrate 它就會自己幫你調參數, s跑60-80沒問題。 xxs會更快

                                  johnnybegoodJ
                                  johnnybegoodJ
                                  johnnybegood
                                  超凡大师
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #100

                                  @tszhoill 玩着玩着就发现消费级CPU和主板根本不够用, 一定要上工作站级别的。

                                  张光璞张 T 2 条回复 最后回复
                                  0
                                  • johnnybegoodJ johnnybegood

                                    @tszhoill 玩着玩着就发现消费级CPU和主板根本不够用, 一定要上工作站级别的。

                                    张光璞张
                                    张光璞张
                                    张光璞
                                    技术大牛 劳动模范
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #101

                                    @johnnybegood 说:

                                    @tszhoill 玩着玩着就发现消费级CPU和主板根本不够用, 一定要上工作站级别的。

                                    终究还是进入了军备竞赛的怪圈。

                                    1 条回复 最后回复
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                                    • johnnybegoodJ johnnybegood

                                      @tszhoill 玩着玩着就发现消费级CPU和主板根本不够用, 一定要上工作站级别的。

                                      T
                                      T
                                      tszhoill
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #102

                                      @johnnybegood 確實, 因為家裡還裡還有其他顯卡, 從這strata出來後就想弄個工作站, 但在澳洲 不知道找2手的應該看哪一種

                                      1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • 九
                                        九
                                        九门奇人
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #103

                                        最新版的STRATA,我的308012 G,32K上下文也能最高跑到110了 ,中位70

                                        1 条回复 最后回复
                                        0

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