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  4. 170hx跑无审查qwen 27b 300+t/s上下文拉满占用49g显存

170hx跑无审查qwen 27b 300+t/s上下文拉满占用49g显存

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
170hxqwen-27bvllm
9 帖子 3 发布者 160 浏览
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  • 顾新兵顾
    顾新兵顾
    顾新兵
    编写于 最后由 terry 编辑
    #1

    核心指标(单卡 CMP 170HX · 64G · Gen2 x4)

    单流生成(thinking 关闭,400 tokens,取中位数)

    内容 端到端 解码(估) 首字 TTFT
    代码 237.9 tok/s ~272 0.21s
    计数 277.9 tok/s ~325 0.21s
    散文 101.6 tok/s ~107 0.22s

    并发扩展(每请求 200 tokens)

    并发 聚合 单客户端
    c1 272.1 tok/s 272.1
    c2 359.6 179.8
    c4 562.5 140.6
    c8 822.7 tok/s 102.8

    长上下文预填充(读 prompt 速度)

    2K→2,178 · 8K→2,622 · 32K→2,507 tok/s(32K 首字 12.8s)

    加载/上下文/多模态

    • 权重加载 ~30s(15.86GiB)
    • 256K 上下文 / KV 池 37.2 万 token
    • 3 张图一次识别 1.12s(单 prompt 最多 32 图)

    配置

    Qwen3.8-27B W4A16 非对称AWQ · vLLM 0.32.0(HyperQwen)+ DFlash2(k=7) · 驱动 615.71.09


    CMP 170HX · Qwen3.8-27B 单卡推理性能评测

    HyperQwen(vLLM 0.32.0)+ DFlash2 投机解码 + 170HX 专用内核调优

    • 1× CMP 170HX · 64GB
    • W4A16 非对称 AWQ
    • 256K 上下文
    • DFlash2 k=7
    • 多模态视觉
    指标 数值
    单流 · 代码生成 238 tok/s(端到端 · 400 tokens)
    解码峰值 · 计数 325 tok/s(扣除首字估算)
    8 并发聚合 823 tok/s(200 tok/请求)
    长上下文预填充 2,600 tok/s(约 8K prompt)

    测试环境

    项目 配置 项目 配置
    GPU NVIDIA CMP 170HX(GA100 / sm_80) 显存 64 GB HBM2e(单卡)
    互联 / 驱动 PCIe Gen2 x4 / 615.71.09 推理框架 HyperQwen · vLLM 0.32.0 + ~50 补丁
    模型 Qwen3.8-27B · W4A16 非对称AWQ 权重显存 15.86 GiB(int4)
    投机解码 DFlash2 · 7 drafts 上下文 262,136(256K),KV 池 372,077 token

    单流生成速度(串行,thinking 关闭)

    内容类型 端到端 tok/s 解码 tok/s(估) 首字延迟 TTFT 输出 tokens
    代码生成 237.9 272 0.21 s 400
    连续计数 277.9 325 0.21 s 400
    散文创作 101.6 107 0.22 s 400
    • 代码 code:238 tok/s
    • 计数 counting:278 tok/s
    • 散文 prose:102 tok/s

    并发扩展(每请求 200 tokens)

    并发 聚合 tok/s 单客户端 tok/s 总耗时 扩展比
    1 272.1 272.1 0.73 s 1.00×
    2 359.6 179.8 1.11 s 1.32×
    4 562.5 140.6 1.42 s 2.07×
    8 822.7 102.8 1.94 s 3.02×
    • c1:272 tok/s
    • c2 聚合:360 tok/s
    • c4 聚合:563 tok/s
    • c8 聚合:823 tok/s

    长上下文预填充(读取/喂 prompt 速度)

    输入长度 实际 prompt tokens 首字延迟 TTFT 预填充速度
    约 2K 2,057 0.94 s 2,178 tok/s
    约 8K 8,057 3.07 s 2,622 tok/s
    约 32K 32,057 12.79 s 2,507 tok/s

    多模态 · 视觉

    同一次请求送入 3 张图片(红 / 绿 / 蓝),模型正确识别并作答;单次响应耗时 1.12 s。单 prompt 支持最多 32 张图片。

    模型加载与上下文

    项目 数值
    权重加载(15.86 GiB) ~30 s
    最大上下文 tokens 256 K
    KV 池 tokens 37.2 万
    短 prompt 首字延迟 0.21 s

    为什么这么快

    • DFlash2 投机解码:每步前瞻 7 个 draft token,高命中率,单流大幅提速。
    • 170HX 专用内核调优:split-KV verify kernel 用 64-token KV tile(GA100 163KB 共享内存),长上下文 +17~25%。
    • GA100 稳定修复:Marlin 重排 + 内存分配器调参,规避 Xid 31,长时间稳定。
    • 256K 超长上下文:64GB 显存几乎全给 KV,单卡即可容纳 25 万+ token 的文档/代码库。
    1 条回复 最后回复
    0
    • 顾新兵顾
      顾新兵顾
      顾新兵
      编写于 最后由 编辑
      #2

      IMG_20261109_211129.jpg

      1 条回复 最后回复
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      • 范志刚范
        范志刚范
        范志刚
        硕果累累 贵族大夫
        编写于 最后由 编辑
        #3

        恭喜啊兄弟@顾新兵

        顾新兵顾 2 条回复 最后回复
        0
        • 范志刚范 范志刚

          恭喜啊兄弟@顾新兵

          顾新兵顾
          顾新兵顾
          顾新兵
          编写于 最后由 编辑
          #4

          @范志刚 这卡是神卡

          1 条回复 最后回复
          0
          • 范志刚范
            范志刚范
            范志刚
            硕果累累 贵族大夫
            编写于 最后由 编辑
            #5

            是的哈哈哈,慢慢玩,注意散热,注意电源@顾新兵

            1 条回复 最后回复
            0
            • 范志刚范
              范志刚范
              范志刚
              硕果累累 贵族大夫
              编写于 最后由 编辑
              #6

              所以我都懒得调优测速。。。怎么玩都够用,之后你就会嫌弃qwen了哈哈@顾新兵

              1 条回复 最后回复
              0
              • 范志刚范 范志刚

                恭喜啊兄弟@顾新兵

                顾新兵顾
                顾新兵顾
                顾新兵
                编写于 最后由 编辑
                #7

                @范志刚

                @范志刚 服务器风道没问题的,跑视频也爽。这显存真舒服

                1 条回复 最后回复
                0
                • 范志刚范
                  范志刚范
                  范志刚
                  硕果累累 贵族大夫
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  还有个兄弟,跟我说完买卡了就消失了。。。你俩买的应该就是那小子的2/4哈哈哈好玩吧

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • terryT
                    terryT
                    terry
                    易有太极
                    编写于 最后由 编辑
                    #9

                    下次让AI整理成Markdown,不要发大段原始文字。

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

                    1 条回复 最后回复
                    0

                    你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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