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  4. 交作业,200t/s,洋垃圾发光发热了

交作业,200t/s,洋垃圾发光发热了

已定时 已固定 已锁定 已移动 热议 AI硬件
v100ninferx99
23 帖子 17 发布者 1.3k 浏览
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  • Chen GangC
    Chen GangC
    Chen Gang
    编写于 最后由 编辑
    #1

    洋垃圾到手半个月调教到位,可以交作业了。
    照例先说一下配置
    主板:华南X99-BD3
    CPU:E5-2678 v3
    内存:DDR3 32G x 4
    GPU:v100 16G x 2 nvlink
    系统:ubuntu 22.04
    引擎:ninfer
    模型:qwen3.8 27b nvfp4

    稳定跑200+

    录了个视频演示: bilibili

    x99.jpg
    v100.jpg

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    3
    • xiongjie gaoX
      xiongjie gaoX
      xiongjie gao
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #2

      这速度都赶上线上模型了

      https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
      https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

      Chen GangC 1 条回复 最后回复
      0
      • xiongjie gaoX xiongjie gao

        这速度都赶上线上模型了

        Chen GangC
        Chen GangC
        Chen Gang
        编写于 最后由 编辑
        #3

        @xiongjie-gao 是的,从此token自由,特地来交个作业😳

        1 条回复 最后回复
        1
        • xiongjie gaoX
          xiongjie gaoX
          xiongjie gao
          王侯将相
          编写于 最后由 编辑
          #4

          真的不能小看任何一张卡,野百合也有春天的时候

          https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
          https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

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          0
          • ,Chen GangC Chen Gang 引用了 此主题
          • 懒人烘培懒
            懒人烘培懒
            懒人烘培
            王侯将相
            编写于 最后由 编辑
            #5

            确实不错呀,速度也非常快~

            双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

            1 条回复 最后回复
            0
            • 大圣大
              大圣大
              大圣
              编写于 最后由 编辑
              #6

              V100 也很厉害

              1 条回复 最后回复
              0
              • UnaRemU
                UnaRemU
                UnaRem
                编写于 最后由 编辑
                #7

                好爽,最近调qfn iq3,双卡2080ti,strata和qwen image 2.1各占一张卡,生文和生图同时工作,但是prefill降到一千多。不知道27b效果如何,27b有https://github.com/weicj/vLLM-2080Ti-Definitive这个项目也能参考

                1 条回复 最后回复
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                • gao GaoG
                  gao GaoG
                  gao Gao
                  硕果累累 体面乡绅
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  nvlink要1000大洋了把

                  Chen GangC 1 条回复 最后回复
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                  • gao GaoG gao Gao

                    nvlink要1000大洋了把

                    Chen GangC
                    Chen GangC
                    Chen Gang
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    @gao-Gao 1k买底板,2k 买 gpu,一共 3k

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • tom23T
                      tom23T
                      tom23
                      硕果累累
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      这性价比真是牛, v100 16g现在要多少钱?

                      1 条回复 最后回复
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                      • karli leeK
                        karli leeK
                        karli lee
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        刚好要捡垃圾,现在可以抄作业了!

                        1 条回复 最后回复
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                        • xiongjie gaoX
                          xiongjie gaoX
                          xiongjie gao
                          王侯将相
                          编写于 最后由 编辑
                          #12

                          @chen-gang 你这个水冷方案是自己捣鼓的还是商家的方案?

                          https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
                          https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

                          Chen GangC 1 条回复 最后回复
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                          • K
                            K
                            koala
                            硕果累累 贵族大夫
                            编写于 最后由 编辑
                            #13

                            说说价格,看看只能做文字处理的话性价比如何

                            Chen GangC 1 条回复 最后回复
                            0
                            • K koala

                              说说价格,看看只能做文字处理的话性价比如何

                              Chen GangC
                              Chen GangC
                              Chen Gang
                              编写于 最后由 编辑
                              #14

                              @koala 丰俭由人了

                              1 条回复 最后回复
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                              • xiongjie gaoX xiongjie gao

                                @chen-gang 你这个水冷方案是自己捣鼓的还是商家的方案?

                                Chen GangC
                                Chen GangC
                                Chen Gang
                                编写于 最后由 编辑
                                #15

                                @xiongjie-gao 成品

                                1 条回复 最后回复
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                                • Kirin H.K
                                  Kirin H.K
                                  Kirin H.
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #16

                                  qwen3.8 27b的能力到底咋样,和flash next比的话

                                  stxpnetS E 2 条回复 最后回复
                                  0
                                  • XiaoteX
                                    XiaoteX
                                    Xiaote
                                    易有太极
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #17

                                    🔥 本帖参与讨论人数已达 10+,入选热议,作者 +3 积分奖励!

                                    奖励凭证:热议 +3 分 · 编号 h2863-4487-1

                                    老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~除了管理员不能私信我,别浪费时间~尝试多了被封号就不好了~

                                    1 条回复 最后回复
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                                    • Kirin H.K Kirin H.

                                      qwen3.8 27b的能力到底咋样,和flash next比的话

                                      stxpnetS
                                      stxpnetS
                                      stxpnet
                                      王侯将相
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #18

                                      @Kirin-H. 没有好卡,无法实测。用了strata之后就回不去了。 实际使用的时候,超过150K上下文,qwen 27b会掉速一半。 qfn3.8 最多掉到80%。 体感 上有非常大的不同。

                                      双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                                      白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                                      夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
                                      A 1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • jerry dengJ
                                        jerry dengJ
                                        jerry deng
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #19

                                        这黑科技逆天了,Polystrata 经过优化之后, 我内存比较小,才32 GB,我用3060,12GB 。32GB, 跑polystrata 80 到100 tokens/s qwen3.6-35b-a3b-q4-poly7-vision 带图片识别, 桌面版的strata qwen 3.8 flash next Swift IQI XS 20~30 token之间吧,不知道升级到64 GB 内存 有没有很大的提升?

                                        1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • stxpnetS stxpnet

                                          @Kirin-H. 没有好卡,无法实测。用了strata之后就回不去了。 实际使用的时候,超过150K上下文,qwen 27b会掉速一半。 qfn3.8 最多掉到80%。 体感 上有非常大的不同。

                                          A
                                          A
                                          applejuice
                                          王侯将相
                                          编写于 最后由 applejuice 编辑
                                          #20

                                          @stxpnet 512k 跌差不多15%

                                          Prompt 19K 43K 89K 123K 206K 307K 414K 520K
                                          tok/s 4,912* 5,118 5,312 5,241 5,214 4,986 4,609 4,454-4,523
                                          read time 3.9 s 8.4 s 16.7 s 23.4 s 39.6 s 61.6 s 89.9 s 115-117 s

                                          为了保护显卡 我不敢开350w 不然在89k prefill 都6k 了

                                          Prompt 19K 43K 89K 123K
                                          tok/s at 350 W 5,424 6,006 6,458 6,454
                                          read time 3.5 s 7.2 s 13.8 s 19.0 s
                                          vs 250 W +10 % +17 % +22 % +23 %
                                          1 条回复 最后回复
                                          0

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