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  4. 满血DeepSeek-V4.1-Flash,4台DGX Spark GB10环形组网(无交换机)TP=4

满血DeepSeek-V4.1-Flash,4台DGX Spark GB10环形组网(无交换机)TP=4

已定时 已固定 已锁定 已移动 精华 LLM讨论区
deepseekdgxspark多卡部署
11 帖子 4 发布者 494 浏览 1 关注中
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  • benton yiB
    benton yiB
    benton yi
    贵族大夫 硕果累累
    编写于 最后由 benton yi 编辑
    #1

    论坛上已经有一帖分享 V4.1 flash 配方(Deepseek v4.1 flash , 4台DGX spark GB10, TP=4)基本默认要一台 200G 交换机做四机全互联。我这套是用 4 根 DAC 线把四台 GB10 直接接成一个闭环——没有交换机,对面节点(rank0↔rank2)互不可直连,通信要靠邻居转发——走的是 SparkRing 的无交换机环(switchless cycle)路线,NCCL 需要打补丁才肯在这种拓扑上起来。

    实测结果是可以用,而且不比交换机组网差:单流解码 75–108 tok/s,满并发(8 路)聚合解码 280→703 tok/s,16K 上下文 prefill ≈4.4k tok/s,1M 上下文单流 TTFT 71.6s / prefill 3.58k tok/s。今天把并发 × 上下文的二维矩阵整跑了一遍,数据附在下面。

    使用方案:FujitsuPolycom/sparkring(Apache-2.0,自带 NCCL 补丁)的 deepseek-v41-flash-tp4 profile,模型是官方原始权重。


    DeepSeek-V4.1-Flash TP4(四机环)部署与测试总结报告


    一、模型与服务基本信息

    • 模型名称:DeepSeek-V4.1-Flash(服务名 DeepSeek-V4.1-Flash-TP4)
    • 权重版本:官方 checkpoint,pinned revision dba1be0a40aa,48 个 safetensors 分片,476 GiB
    • 上游原生路线:github.com/FujitsuPolycom/sparkring — profile deepseek-v41-flash-tp4(recommendation: recommended,装机器镜像 dev-20261013-dcp2prefill-status038-sircl-tp6)
    • 推理引擎:vLLM(SparkRing "Kraken" 分支 0.1.dev21553+gab86b7073)+ B12X 内核 + SIRCL 传输插件
    • 硬件环境:4× NVIDIA DGX Spark(GB10,aarch64,单机 121 GiB 统一内存)
      • rank0 aitopatom-aca1(技嘉 AI TOP ATOM,Node A / 服务出口)| rank1 gx10-white(ASUS GX10)| rank2 gx10-black(ASUS GX10)| rank3 aitopatom-a9b6(技嘉 AI TOP ATOM)
      • 两家 OEM 的系统版本不同(GX10 = DGX OS 7.2.3 / 内核 6.17.0-1031-nvidia;AI TOP ATOM = DGX OS 7.4.0 / 内核 7.0.0-1019-nvidia),实测混装可以跑通
    • 高速网络互连:无交换机环形拓扑,4 根 QSFP DAC 直连(p0 → 下一台 p1,无对角线),每台 2 个 CX7 200G 端口(每个端口两个 Socket Direct 功能,共 4 个 fabric netdev),整环 8 条逻辑通道
      • 环序:aitopatom-aca1 → gx10-white → gx10-black → aitopatom-a9b6 →(回到 aca1)
      • fabric 地址段 198.18.0.0/21,每根缆两个 /24;控制面走 WireGuard sr-control(10.253.255.1–4)

    权重存储与挂载:环上没有贯通全环的 NFS 通路(对面节点不直连),所以四台各存一份完整 476 GiB 权重,本机 NVMe 直读;四机 × 48 分片全量 sha256 比对一致(192/192)。这跟交换机组网"HEAD 挂 NFS 给 worker 只读"的做法不同,是环拓扑的硬约束,也是安装前要预留 ~620 GB/台 空间的原因。


    二、核心规格与配置参数

    核心参数 数值 / 设定 说明
    Context Length 1,048,576(1M tokens) 模型原生完整长度,本次部署跑满 1M
    Max Running Requests 8 --max-num-seqs 8,CUDA Graph 捕获尺寸覆盖到 96
    KV Cache Pool 12,715,913 tokens(可用 KV 显存 15.89 GiB) 1M 上下文时可支撑 12.13 路并发;FP8
    静态显存比例 0.83(≈100.9 GiB / 121.6 GiB) 每 rank 权重常驻 74.4 GiB,服务中每机仍余 9–10 GiB
    分块预填充 --max-num-batched-tokens 8192 + chunked prefill 抑制长上下文 attention logits 峰值张量,500K+ 不 OOM
    前缀缓存 / 调度 prefix caching + async scheduling 同一前缀重复请求命中即省 prefill
    推测解码 DSpark,num_speculative_tokens 5、概率式草稿、块级拒绝、自适应验证 引擎实测:平均接受长度 3.65、平均草稿接受率 61.0%、逐位接受率 0.851 / 0.684 / 0.546 / 0.463 / 0.392
    Engram 卸载 table_memory=disk + disk_resident_scales 两张 FP8 n-gram 表(各 ~94.6 GiB)不占显存,按 token 需要从本机 NVMe 直读——这是 4 台能装下 1M 上下文的关键
    环网传输 SIRCL(SIRCL_FABRIC=ring:4、SIRCL_GROUPS=tp、NCCL never) 补齐的 NCCL 2.32.3 提供 NCCL_SWITCHLESS_RING_ONLY=1,跳过 tree/PAT 建链(环上对面 rank 无直连)
    多模态视觉 原生支持,limit-mm-per-prompt {"image":4} 256×128 测试图消耗 202 vision tokens
    思考控制 默认 on · high;级别 low / high / xhigh(mx) / 1–100 可请求级关闭(chat_template_kwargs: {"thinking": false});默认开启且思考链吃 token,max_tokens 给小了会返回空 content
    工具 / 推理解析器 deepseek_v41(tool-call + reasoning)+ auto tool choice 支持强制工具调用
    端点 http://192.168.10.10:8015/v1 无鉴权(不带 key 与带假 key 都返回 200):方便接线,但别把它暴露到局域网之外
    启动耗时 热重启 4 分 29 秒(22:58:47 起容器 → 23:03:16 API 就绪) 权重 50.4 s 载完(74.4 GiB/rank),引擎 init 150 s;首次冷装(含校验 + 编译内核)约 20 分钟

    三、验证与测试数据

    测试口径(全部一致):

    • 每档输出 128 tokens,填充文本带唯一 nonce + 递增编号 → 不命中 prefix 缓存;温度 0.6
    • 单流 pp/tg = 各请求均值;聚合 pp = Σprompt / max(TTFT);聚合 tg = Σcompletion / (max 总时长 − max TTFT)
    • 并发 1/2/4/8(8 = 本部署的并发上限),上下文档位 1K → 512K

    1. 基础功能与能力验证(栈自检,本机环上实跑)

    测试项 输入 结果 状态
    计数 1…20 顺序输出 全对 PASS
    算术 17 × 23 391 PASS
    代码生成 Python is_prime(n) 完整可用实现 PASS
    工具调用 get_weather(Paris) 正确发起 tool call PASS
    强制工具调用 tool_choice=required 正确发起 get_weather(Rome) PASS
    原生视觉 左红右蓝 128×64 PNG The left half is red and the right half is blue. PASS
    思考开关 关→直答 / 开→带思考链 thinking on 时 391 + 62 字符思考链 PASS
    传输层 本次集合通信走哪条路 Transport: sircl, NCCL: absent PASS
    频率 四机 SM 时钟 2483–2522 MHz,无降频事件(仅 idle) PASS

    四机环上自检全绿:All checks passed.

    2. 长上下文阶梯压测(并发 1)

    目标上下文 实际 prompt tokens TTFT 单流 prefill 单流解码 墙钟 状态
    1K 1,116 0.47s 2,362.7 tok/s 91.0 tok/s 1.9s PASS
    4K 4,070 0.99s 4,118.6 tok/s 96.5 tok/s 2.3s PASS
    8K 7,958 1.76s 4,529.1 tok/s 89.4 tok/s 3.2s PASS
    16K 15,686 3.43s 4,569.8 tok/s 75.1 tok/s 5.1s PASS
    32K 31,741 7.93s 4,001.6 tok/s 74.9 tok/s 9.7s PASS
    64K 63,524 14.35s 4,425.9 tok/s 90.7 tok/s 15.8s PASS
    128K 127,784 32.14s 3,976.0 tok/s 86.7 tok/s 33.6s PASS
    256K 256,355 71.61s 3,579.8 tok/s 107.9 tok/s 72.8s PASS
    512K 513,344 175.55s 2,924.2 tok/s 79.0 tok/s 177.2s PASS

    1M 上下文是配置上限,实跑验证到 512K:512K 单请求 TTFT 175.6s、prefill 2.92k tok/s,全程无 OOM、无换页。

    3. 高并发 × 上下文 二维扫描

    并发 2

    上下文 prompt/请求 TTFT(max) 单流 pp 单流 tg 聚合 pp 聚合 tg 墙钟
    1K 1,094 0.64s 1,723.3 55.2 3,443.3 110.4 3.0s
    4K 4,154 2.02s 3,029.8 60.3 4,067.2 143.6 3.8s
    8K 7,958 3.52s 3,394.1 52.4 4,525.3 135.4 5.4s
    16K 15,686 6.92s 3,421.6 44.3 4,579.8 127.8 8.9s
    32K 31,094 14.02s 3,239.3 34.1 4,481.6 107.5 16.4s
    64K 62,240 28.28s 3,204.5 42.7 4,401.8 153.7 30.0s
    128K 125,240 62.84s 2,955.3 36.5 4,026.3 137.8 64.7s
    256K 256,355 146.02s 2,640.5 34.6 3,511.3 134.9 148.0s
    512K 503,240 349.99s 2,185.7 43.7 2,904.6 171.8 351.6s

    并发 4

    上下文 prompt/请求 TTFT(max) 单流 pp 单流 tg 聚合 pp 聚合 tg 墙钟
    1K 1,094 1.06s 1,036.2 50.5 4,136.7 189.3 3.8s
    4K 4,070 3.65s 1,678.6 40.1 4,486.7 199.0 6.2s
    8K 8,123 7.02s 2,321.6 30.1 4,580.0 193.3 9.7s
    16K 16,012 14.87s 2,235.5 24.5 4,262.4 206.1 17.4s
    32K 31,094 28.89s 2,208.7 18.7 4,327.3 185.8 31.7s
    64K 63,524 59.54s 2,170.9 18.4 4,202.9 237.4 61.7s
    128K 125,240 125.14s 2,023.9 20.9 4,023.6 302.8 126.9s
    256K 251,290 288.52s 1,842.5 22.4 3,519.0 339.4 290.1s
    512K 513,344 695.75s 1,516.5 24.8 2,922.3 379.3 697.3s

    并发 8(满并发,= max-num-seqs)

    上下文 prompt/请求 TTFT(max) 单流 pp 单流 tg 聚合 pp 聚合 tg 墙钟
    1K 1,094 2.27s 883.7 35.0 3,888.2 280.7 5.9s
    4K 4,070 7.30s 1,245.4 25.3 4,503.8 256.9 11.3s
    8K 8,123 14.24s 1,512.7 16.9 4,565.0 268.7 18.1s
    16K 16,012 28.80s 1,519.1 12.6 4,402.4 280.3 32.5s
    32K 31,094 57.46s 1,450.2 10.4 4,351.9 335.6 60.5s
    64K 62,240 117.68s 1,418.9 9.7 4,252.8 437.9 120.1s
    128K 125,240 253.92s 1,340.2 10.8 3,965.8 576.3 255.8s
    256K 256,355 571.94s 1,190.9 10.4 3,550.3 574.0 573.9s
    512K 503,240 1,396.56s 982.6 12.3 2,904.4 703.5 1,398.4s

    4. 汇总对照

    聚合解码吞吐(tokens/s)

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 91.0 110.4 189.3 280.7
    4K 96.5 143.6 199.0 256.9
    8K 89.4 135.4 193.3 268.7
    16K 75.1 127.8 206.1 280.3
    32K 74.9 107.5 185.8 335.6
    64K 90.7 153.7 237.4 437.9
    128K 86.7 137.8 302.8 576.3
    256K 107.9 134.9 339.4 574.0
    512K 79.0 171.8 379.3 703.5

    单流解码吞吐(tokens/s)

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 91.0 55.2 50.5 35.0
    4K 96.5 60.3 40.1 25.3
    8K 89.4 52.4 30.1 16.9
    16K 75.1 44.3 24.5 12.6
    32K 74.9 34.1 18.7 10.4
    64K 90.7 42.7 18.4 9.7
    128K 86.7 36.5 20.9 10.8
    256K 107.9 34.6 22.4 10.4
    512K 79.0 43.7 24.8 12.3

    聚合 prefill 吞吐(tokens/s)

    上下文 并发 1 并发 2 并发 4 并发 8
    1K 2,362.7 3,443.3 4,136.7 3,888.2
    4K 4,118.6 4,067.2 4,486.7 4,503.8
    8K 4,529.1 4,525.3 4,580.0 4,565.0
    16K 4,569.8 4,579.8 4,262.4 4,402.4
    32K 4,001.6 4,481.6 4,327.3 4,351.9
    64K 4,425.9 4,401.8 4,202.9 4,252.8
    128K 3,976.0 4,026.3 4,023.6 3,965.8
    256K 3,579.8 3,511.3 3,519.0 3,550.3
    512K 2,924.2 2,904.6 2,922.3 2,904.4

    几条结论:

    • Prefill 与并发无关:1K→256K 区间聚合 prefill 基本贴在 4.0k–4.6k tok/s,四档并发几乎重合,直到 512K 才降到 2.9k。说明环拓扑的瓶颈不在 prefill 聚合带宽(8 条 200G 通道够用),而在单请求的长序列 attention。
    • Decode 随并发放大:满并发 8 路时聚合解码从 1K 的 280.7 一路涨到 512K 的 703.5 tok/s——上下文越长、每步计算越"重",批次填得越满,环上 all-reduce 的固定开销被摊得越薄。
    • 单流解码 ~75–108 tok/s(与换长上下文无关,1K–512K 都在这个带内)——比交换机组网公开数据的 58–68 tok/s 略高,主要差在推测解码接受率(平均接受长度 3.65 / 接受率 61%)。
    • 128 tokens 的短输出会低估真实吞吐:单流 tg 里含首几步的调度开销,实际长任务(几百到几千 token)会明显更好。

    5. 与交换机组网公开数据的量级对照

    上下文 本机(无交换机环,单流) 论坛交换机组网(单流,64 输出)
    32K TTFT 7.93s / prefill 4,001.6 / 解码 74.9 TTFT 10.02s / prefill 3,271.0 / 解码 67.5
    128K TTFT 32.14s / prefill 3,976.0 / 解码 86.7 TTFT 48.46s / prefill 2,704.8 / 解码 67.5
    256K TTFT 71.61s / prefill 3,579.8 / 解码 107.9 TTFT 87.46s / prefill 2,997.3 / 解码 59.4
    512K TTFT 175.55s / prefill 2,924.2 / 解码 79.0 TTFT 268.94s / prefill 1,859.1 / 解码 58.2(500K)

    口径不完全相同(输出长度 128 vs 64、软件栈不同),仅作量级参考:环拓扑在 TTFT / prefill 上明显更快,解码在一个带内偏上。"不用交换机就跑不动 TP=4"这个结论,至少在这套栈上可以推翻了。


    image.jpeg

    除了手动更新机器、组网,环境全由hermes配置,耗时16小时,花销如图。

    1 条回复 最后回复
    3
    • ,terryT terry 固定了此主题
    • terryT
      terryT
      terry
      易有太极
      编写于 最后由 terry 编辑
      #2

      很好,虽迟但到,我哥是不折不扣的土豪,这效果真的是不错,DGX Spark的潜力还在提升!这下再也不用担心显存不够了,只是......价格坑爹了。

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

      benton yiB 1 条回复 最后回复
      0
      • XiaoteX
        XiaoteX
        Xiaote
        编写于 最后由 编辑
        #3

        ⭐ 版主审定:本帖设为精华,作者 +5 积分奖励,希望再接再厉!

        奖励凭证:精华 +5 分 · 编号 f2346-18-1(系统自动发放,显示稍有延迟)

        老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~直接私信我会被封号~

        1 条回复 最后回复
        0
        • terryT
          terryT
          terry
          易有太极
          编写于 最后由 编辑
          #4

          记得发装备秀啊,给填充点资源😂

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

          1 条回复 最后回复
          0
          • terryT terry

            很好,虽迟但到,我哥是不折不扣的土豪,这效果真的是不错,DGX Spark的潜力还在提升!这下再也不用担心显存不够了,只是......价格坑爹了。

            benton yiB
            benton yiB
            benton yi
            贵族大夫 硕果累累
            编写于 最后由 编辑
            #5

            @terry 说:

            只是......价格坑爹了。

            两台1T的华硕GX10是30500/台入手的:
            0ac41782272412797eb35146c8c8af3b.jpg

            两台4T的技嘉Ai Top Atom是国庆节前36000/台加急锁单:
            441b31da222392cf6b54404c8f180750.jpg

            找线上的玩家定制了小米空净器的打印散热框架,还没到货,组装完全体之后再发图吧

            1 条回复 最后回复
            1
            • terryT
              terryT
              terry
              易有太极
              编写于 最后由 编辑
              #6

              可以,下次等架子到位,发一个

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

              1 条回复 最后回复
              0
              • Marck WongM
                Marck WongM
                Marck Wong
                编写于 最后由 编辑
                #7

                请教各位大佬 用Deepseek V4.1 Flash的时候 有没有觉得只是快 代码质量不行?Thinking开到了Max 都还是觉得干活好差? 我用的是Deepseek API 在DSH里测试的

                benton yiB 1 条回复 最后回复
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                • Marck WongM Marck Wong

                  请教各位大佬 用Deepseek V4.1 Flash的时候 有没有觉得只是快 代码质量不行?Thinking开到了Max 都还是觉得干活好差? 我用的是Deepseek API 在DSH里测试的

                  benton yiB
                  benton yiB
                  benton yi
                  贵族大夫 硕果累累
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  @Marck-Wong DSV4.1的优势还是真1M的长上下文,编排智能体的较优选。如果真的要本地部署模型写代码,个人感觉是不是还是让qwen3.8家族的来干会好点。

                  terryT 1 条回复 最后回复
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                  • benton yiB benton yi

                    @Marck-Wong DSV4.1的优势还是真1M的长上下文,编排智能体的较优选。如果真的要本地部署模型写代码,个人感觉是不是还是让qwen3.8家族的来干会好点。

                    terryT
                    terryT
                    terry
                    易有太极
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    @benton-yi 干活除非是框架已经好了,具体功能改进,Qwen27b不错,真的从头搞,比DS差远了。

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

                    benton yiB 1 条回复 最后回复
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                    • terryT terry

                      @benton-yi 干活除非是框架已经好了,具体功能改进,Qwen27b不错,真的从头搞,比DS差远了。

                      benton yiB
                      benton yiB
                      benton yi
                      贵族大夫 硕果累累
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      @terry 对,就是这个意思,DS编排,布置任务,审查,qwen3.8执行。

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                      • terryT
                        terryT
                        terry
                        易有太极
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        你4个小盒子还编排什么,直接搞完。

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

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                        • ,系统 取消固定了此主题

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