<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[【实测】ThinkPad P1 Gen4-3080-64G RAM-Strata测试报告摘要]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">Strata-3080-64GRAM 测试报告</p>
<p dir="auto"><strong>测试对象</strong>：Strata 0.1.48（CUDA 13.0，sm_75/86/89/120）在 <strong>RTX 3080 Laptop 16 GB + 63.71 GiB RAM</strong> 上，对 <code>models4Strata</code> 中 2 个权重的 <strong>7 个上下文档位（48K–256K）</strong> 做实测<br />
<strong>报告生成</strong>：2026-10-24（Asia/Shanghai）<br />
<strong>权威数据源</strong>：<code>data/results.csv</code>（32 行，SHA256 <code>1695B0C2E09D5C9874B5773C1E0F8276BE9BE80F6D0FA33FA1C998325905DF72</code>）、<code>data/summary.json</code>（schema <code>strata-test/summary@1</code>，由 <code>tools/build_summary_64g.py</code> 生成）、<code>data/tuning-tune.csv</code>（整定 10 行，SHA256 <code>953250477A648B4DDFA22E20C882246057FE1B7491D279015CEA63BA7B80F6A8</code>）<br />
<strong>引用约定</strong>：正文数字均取自上述文件；"未测"就写未测，不做插值或外推。路径相对本报告目录 <code>D:\!AI\01-Workspace\261024-Strata-3080-64GRAM测试方案</code>。</p>
<hr />
<h2>1. 摘要</h2>
<p dir="auto">本次把上一份报告（<code>261011-Strata引擎测试报告</code>，下称"旧报告"）的协议<strong>原样搬到 64 GB 内存 + Strata 0.1.48 的新环境</strong>：同一台 ThinkPad P1 Gen4，内存从 31.71 GiB 升到 <strong>63.71 GiB（2×32 GB DDR4-3200 双通道）</strong>，引擎从 0.1.42 升到 <strong>0.1.48（CUDA 13）</strong>，模型存放改为 <code>D:\!AI\!Tools\strata\models4Strata</code>。</p>
<p dir="auto">一句话结论：<strong>两个权重在 48K–256K 全部 7 档、每档两次重复的均值都 ≥17 t/s，共 32 次请求 0 失败、0 崩溃；RVN IQ3_S 从旧报告的"不可测"变成全档可测。</strong> IQ3_XXS 的 64K 均值 <strong>40.15 t/s</strong>（旧报告 34.80，+15%），最高档 160K 达 <strong>45.45 t/s</strong>；IQ3_S 在 48K–192K 为 <strong>31.0–35.65 t/s</strong>，256K 档 <strong>17.70 t/s</strong>（边缘通过，单次最低 16.10）。</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>条目</th>
<th>量化</th>
<th>48K</th>
<th>64K</th>
<th>96K</th>
<th>128K</th>
<th>160K</th>
<th>192K</th>
<th>256K</th>
<th>严格口径</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td><code>alesha-iq3xxs</code></td>
<td>IQ3_XXS</td>
<td>36.40</td>
<td>40.15</td>
<td>41.55</td>
<td>42.55</td>
<td><strong>45.45</strong></td>
<td>39.30</td>
<td>34.10</td>
<td>通过</td>
</tr>
<tr>
<td><code>rvn-iq3s</code></td>
<td>IQ3_S</td>
<td>31.00</td>
<td>30.00</td>
<td>35.65</td>
<td>34.25</td>
<td>34.20</td>
<td>32.75</td>
<td>17.70</td>
<td>通过（256K 边缘）</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">（表内为两次重复的引擎口径均值，t/s；极差见 §5.1。）</p>
<p dir="auto"><strong>三个最重要的环境事实</strong>，决定了本次所有数字的量级：</p>
<ol>
<li><strong>专家整块常驻内存</strong>：63.71 GiB ≥ 三个量化的官方门槛（专家 + ~10 GB = 45.5 / 52.9 / 60.3 GB），引擎不再走 low-RAM 的 <code>--mmap-experts</code>，启动横幅为 <code>R4 hit path ON - resident experts are computed on the GPU</code>；稳态不再逐 token 从 SSD 读专家（旧报告单轮读盘 804–1004 GB）。</li>
<li><strong>显存仍是最紧的资源</strong>：16 GB 卡上实测 VRAM 峰值 <strong>15,069–15,073 MiB</strong>（约 92%），专家缓存 <strong>3354 槽 / 5.48 GiB</strong>；<code>--kv-resident 32768</code>（KV streaming）把上下文 KV 放到 RAM、只留 32K cells 在显存，是本次整定的胜出项。</li>
<li><strong>页面文件是 256K 档与 IQ3_S 的前提</strong>：C: 4 GB + <strong><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f627.png?v=ec85ec55bc1" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--anguished" style="height:1.4em;width:auto;vertical-align:middle" title="D:" alt="😧" /> 固定 32 GB</strong>，commit 上限由 69.5 GiB 提到 <strong>99.71 GiB</strong>；IQ3_S 运行时物理内存一度只剩 0.4 GB，靠 commit 余量（≥18 GB）撑过全部档位。</li>
</ol>
<hr />
<h2>2. 测试环境</h2>
<h3>2.1 硬件（实测）</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>项目</th>
<th>实测值</th>
<th>来源</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>机型</td>
<td>LENOVO 20Y4S3XD00（ThinkPad P1 Gen4）</td>
<td><code>Win32_ComputerSystem</code></td>
</tr>
<tr>
<td>CPU</td>
<td>11th Gen Intel Core i7-11850H @ 2.50 GHz，8C/16T，AVX-512</td>
<td>注册表 / WMI</td>
</tr>
<tr>
<td>内存</td>
<td><strong>63.71 GiB 可见</strong>；2×32 GB DDR4-3200（SK Hynix HMAA4GS6AJR8N-XN + DDR432G3200MHz），双通道，3200 MT/s</td>
<td><code>Win32_PhysicalMemory</code></td>
</tr>
<tr>
<td>GPU</td>
<td>NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU，16,384 MiB，sm_86，驱动 596.47</td>
<td><code>nvidia-smi</code></td>
</tr>
<tr>
<td>SSD</td>
<td>SIX X7400 Pro，NVMe，1,908 GB</td>
<td><code>Get-PhysicalDisk</code></td>
</tr>
<tr>
<td>OS</td>
<td>Windows 11 专业版，Build 22631，x64</td>
<td><code>Win32_OperatingSystem</code></td>
</tr>
<tr>
<td>页面文件</td>
<td>C:\pagefile.sys 4,096 MB + <strong>D:\pagefile.sys 32,768 MB（固定，初始=最大）</strong>；<strong>commit 上限 99.71 GiB</strong></td>
<td><code>Win32_PageFileUsage</code> / <code>Win32_OperatingSystem</code></td>
</tr>
<tr>
<td>磁盘余量</td>
<td><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f604.png?v=ec85ec55bc1" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--smile" style="height:1.4em;width:auto;vertical-align:middle" title="C:" alt="😄" /> 26.6 GB；D: 231.4 GB（测前）</td>
<td><code>Get-PSDrive</code></td>
</tr>
<tr>
<td>时区</td>
<td>Asia/Shanghai（UTC+8）</td>
<td>—</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">与旧报告的硬件差异只有两项：<strong>内存 31.71 → 63.71 GiB（单条单通道 → 2×32 双通道）</strong>、<strong>页面文件 5,120 MB/commit 36.71 GiB → 4+32 GB/commit 99.71 GiB</strong>。GPU、CPU、SSD、OS、驱动均未变。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/2551</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Sun, 25 Oct 2026 02:57:48 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/2551.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 09:27:52 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to 【实测】ThinkPad P1 Gen4-3080-64G RAM-Strata测试报告摘要 on Sat, 24 Oct 2026 09:32:29 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">总算是可以用来本地干活了:)</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/27342</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/27342</guid><dc:creator><![CDATA[PhilipShi2026]]></dc:creator><pubDate>Sat, 24 Oct 2026 09:32:29 GMT</pubDate></item></channel></rss>