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抡锤者

  1. 主页
  2. AI硬件
  3. 論 迷你電腦 配合 RTX Pro 4500 的簡單測試, 以及Blackwell架構下的一些嘗試 (僅限Dense模型)

論 迷你電腦 配合 RTX Pro 4500 的簡單測試, 以及Blackwell架構下的一些嘗試 (僅限Dense模型)

已定时 置顶直到 2026/6/7 23:57 已锁定 已移动 AI硬件
27 帖子 5 发布者 90 浏览 2 关注中
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  • 5 566656661

    @CS6

    我的是5090D版 (住香港), 而且香港現在5090D貴到快要到2萬中, 非D都起碼要3萬頭港幣了

    差異的話我是沒特別留意, 畢竟5090D太多時候都是試驗品 + 日常使用

    4500的fp16 tflops卡在5070ti 跟 5080中間, Prefill的話你可以用5070ti作爲基準加個5%左右吧.

    至於CP嘛, 混合日常使用跟LLM肯定是5090更好, 怕功耗600w可以用afterburner降到最低400w左右, 引用一下這個Reddit Post, 性能損失如下:

    4024df3a-02d0-4254-a26d-c6e02b7ad156-image.jpeg

    3b7d6077-abd6-4df8-8043-eaeff7f8d96d-image.jpeg

    terryT 在线
    terryT 在线
    terry
    编写于 最后由 编辑
    #21

    @566656661 香港便宜这么多啊,能不能带过来,还是要补税?这特么暴利啊

    油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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    • 5 566656661

      93f0f237-99a2-4a6d-91c9-6474a2ec24a1-image.jpeg

      @kop-wang

      找到一個你可能感興趣的東西, 引用這位大神的文章

      沒有理解錯的話應該算是不同quantization下模型的精度, 原型BF16, 原型FP8, AWQ量化的INT4, AWQ 4bit (類似GGUF Q4的概念), Autoround量化的INT4

      部分任務好像NVFP4的精度還滿吃虧的

      5 在线
      5 在线
      566656661
      编写于 最后由 566656661 编辑
      #22

      @kop-wang

      基於這個文章我也特意跑去試試INT4, 只能說老黃沒有把最後的良心都扔掉, 如果NVFP4比INT4沒有更多優勢的話, 真的要駡街了

      vLLM cu130 nightly (0.20)

      啓動跟測試參數跟1樓一樣, 單純換了個模型

      | model                                     |             test |              t/s |     peak t/s |          ttfr (ms) |       est_ppt (ms) |      e2e_ttft (ms) |
      | :---------------------------------------- | ---------------: | ---------------: | -----------: | -----------------: | -----------------: | -----------------: |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |           pp2048 | 1982.15 ± 894.28 |              |   1551.80 ± 975.03 |   1473.35 ± 975.03 |   1551.80 ± 975.03 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |            tg480 |     70.03 ± 2.28 | 87.67 ± 1.25 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |   pp2048 @ d1000 |  2639.16 ± 40.73 |              |    1233.51 ± 17.91 |    1155.06 ± 17.91 |    1233.51 ± 17.91 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |    tg480 @ d1000 |     71.09 ± 5.72 | 91.00 ± 5.89 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |   pp2048 @ d5000 |  2529.19 ± 13.93 |              |    2865.45 ± 15.52 |    2787.01 ± 15.52 |    2865.45 ± 15.52 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |    tg480 @ d5000 |     71.72 ± 1.86 | 91.33 ± 7.85 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |  pp2048 @ d10000 |   2433.99 ± 3.22 |              |     5028.07 ± 6.36 |     4949.63 ± 6.36 |     5028.07 ± 6.36 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |   tg480 @ d10000 |     71.66 ± 3.22 | 90.67 ± 1.70 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |  pp2048 @ d20000 |   2293.80 ± 0.84 |              |     9690.43 ± 3.52 |     9611.99 ± 3.52 |     9691.58 ± 3.56 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |   tg480 @ d20000 |     72.64 ± 2.80 | 88.67 ± 8.22 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |  pp2048 @ d50000 |   1948.24 ± 1.20 |              |   26793.70 ± 16.21 |   26715.25 ± 16.21 |   26796.17 ± 16.70 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |   tg480 @ d50000 |     70.21 ± 5.02 | 85.67 ± 6.80 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound | pp2048 @ d100000 |   1567.89 ± 0.72 |              |   65164.49 ± 30.24 |   65086.05 ± 30.24 |   65168.84 ± 29.64 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |  tg480 @ d100000 |     62.20 ± 1.73 | 84.67 ± 2.62 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound | pp2048 @ d150000 |   1313.09 ± 0.56 |              |  115872.26 ± 49.39 |  115793.81 ± 49.39 |  115879.31 ± 48.59 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |  tg480 @ d150000 |     59.53 ± 3.51 | 80.33 ± 2.05 |                    |                    |                    |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound | pp2048 @ d200000 |   1128.87 ± 0.81 |              | 179060.75 ± 127.67 | 178982.30 ± 127.67 | 179069.38 ± 127.94 |
      | Qwen3.6-27B-heretic-v2-mtp-int4-AutoRound |  tg480 @ d200000 |     54.24 ± 1.72 | 74.33 ± 2.62 |                    |                    |                    |
      

      GPT分析

      指標 結論
      測試組合 cu130-0.20-int-4-autoround-mtp 對比 cu130-0.20-nvfp4-mtp
      pp2048 / prefill t/s NVFP4 明顯較快;INT4 AutoRound 平均 prefill 約慢 51.5%
      短 context INT4 AutoRound 在純 pp2048 約慢 74.4%,d1000 約慢 67.6%
      中等 context d5000 至 d20000,INT4 AutoRound prefill 約慢 55% - 62%
      長 context d50000 以上 INT4 AutoRound 仍較慢,但差距縮小到約 27% - 47%
      ttfr / e2e_ttft NVFP4 明顯較低;INT4 AutoRound 平均 TTFT 約高 124%
      tg480 generation t/s INT4 AutoRound 平均約快 1.2%,但不是全面勝出
      peak generation t/s INT4 AutoRound 平均約快 4.9%,多數 context 的 peak 較高
      長 context generation 在 d150000 和 d200000,INT4 AutoRound 的平均 generation t/s 反而低於 NVFP4

      結論

      在 cu130-0.20 nightly 下,NVFP4 MTP 的主要優勢非常清楚:prefill throughput 和 TTFT 明顯好過 INT4 AutoRound MTP,尤其短到中等 context 差距很大。

      INT4 AutoRound MTP 的優勢主要在 decode / generation,平均 tg480 稍快約 1.2%,peak generation 約快 4.9%,但長 context 下這個優勢不穩定,d150000 和 d200000 反而較慢。

      整體而言,如果 workload 是 prompt-heavy、RAG、長 prompt prefill 或重視首 token 延遲,NVFP4 MTP 明顯較合適。若 workload 幾乎完全是 decode-heavy,而且可以接受較慢 TTFT,INT4 AutoRound MTP 才有比較價值。


      理論上KV Cache可以透過使用eugr/spark-vllm-docker的docker image用tq-t4nc來進一步降低 (FP8的一半), 引用vLLm自己的文章

      Pareto frontier for Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 on 2xH100. FP8 matches BF16 throughput at 2x capacity. TurboQuant variants extend capacity to 2.3-3.7x but at 40-52% throughput reduction.
      122d2c2c-c600-4cb6-afb3-39211a61dbd0-image.jpeg

      精度上也算可以接受吧
      30553dc3-5ccd-4a07-8101-cca80064400a-image.jpeg

      1 条回复 最后回复
      0
      • terryT terry

        @566656661 香港便宜这么多啊,能不能带过来,还是要补税?这特么暴利啊

        5 在线
        5 在线
        566656661
        编写于 最后由 编辑
        #23

        @terry

        當然沒有這麽暴利的事情啊XD

        香港便宜是因爲不用交電子稅, 我有個群友之前想繞過代理, 把自己的4090帶去華强北修結果那張卡被扣押, 不給稅不能過, 儘管什麽包裝都沒有并且也說是自己用, 最後還是走代理送修了

        便宜的卡估計會一隻眼開一隻眼閉, 但是這些貴價卡估計沒戲了

        1 条回复 最后回复
        1
        • 5 566656661

          以下是研究途中的碎碎唸, 不感興趣的可以不看


          碎碎唸1

          看了蠻多文件跟大神文章, 有幾個值得留意的地方

          Blackwell架構分成了Consumer Blackwell (sm 12x) 跟 Data Center Blackwell (sm 10x)
          
          所有Geforce, RTX Pro, DGX Spark, RTX Spark都歸屬在Consumer Blackwell
          
          其中最大的分別就是在於sm 12x缺少了tcgen05, 這也是Flash Attention 4裏面的核心技術
          
          底層MMA邏輯裏用的還是SM8X, 也就是目前的Flash Attention 2
          
          好家夥, 老黃這算不算是在欺詐啊...
          
          https://docs.vllm.ai/en/stable/configuration/env_vars/
          
          v0.22 cu129可以在--linear-backend (前身VLLM_NVFP4_GEMM_BACKEND)使用flashinfer-b12x而不是flashinfer-cutlass
          
          MoE模型 (Qwen 3.6 35BA3B 跟 Gemma 4 26BA4B) 可以通過在--moe-backend 設置flashinfer_b12x
          
          這個是特意為sm 12x架構優化的GEMM内核
          
          約有30%throughput增長, https://github.com/vllm-project/vllm/pull/39634
          
          這個我有點興趣先再試試看
          

          碎碎唸2 (吐槽)

          在一邊看vLLM文件一邊跑去問了Gemini, 講明了是Blackwell架構,居然還給了個VLLM_MXFP4_BACKEND=marlin, 先不説直接無視掉NVFP4, marlin是給沒有FP4硬件加速的啊... (NVFP4或者MXFP4都可用)

          VLLM_FLASHINFER_MOE_BACKEND還給了throughput這個預設參數, 也沒改成--moe-backend flashinfer_cutlass (雖然這個在27b 模型沒用到)

          錯誤示範, 不要學

          docker run -d \
            --name vllm-Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP \
            (中間省略)
            -e SERVED_MODEL_NAME="Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated-NVFP4-MTP" \
            -e VLLM_ATTENTION_BACKEND="FLASHINFER" \
            -e VLLM_MXFP4_BACKEND="marlin" \
            -e VLLM_FLASHINFER_MOE_BACKEND="throughput" \
            -e VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER="1" \
            -e VLLM_EXTRA_ARGS=
            (以下省略)
          
          5 在线
          5 在线
          566656661
          编写于 最后由 566656661 编辑
          #24

          碎碎唸3

          --linear-backend估計因爲太新

          用cu130 nightly跑會吵沒有這個選項

          用cu129 v0.22.1跑會說cu129 不支持cu130的b12x

          這個可能要等cu130出v0.22了


          c8b6ecff-1c9b-4319-82e0-93fb10c2b5b1-image.jpeg

          可是moe在v0.22又支持是什麽鬼

          1 条回复 最后回复
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          • W 在线
            W 在线
            wml-ai
            编写于 最后由 编辑
            #25

            @566656661 噪音怎么样?外置的是不是更明显?能用llama.cpp 测试一下吗?4500 比 9700 贵 1.2万,当时也看了很久,超预算了,一咬牙——没买。😂

            5 rolex loR 2 条回复 最后回复
            0
            • W wml-ai

              @566656661 噪音怎么样?外置的是不是更明显?能用llama.cpp 测试一下吗?4500 比 9700 贵 1.2万,当时也看了很久,超预算了,一咬牙——没买。😂

              5 在线
              5 在线
              566656661
              编写于 最后由 编辑
              #26

              @wml-ai

              噪音的話很安靜, 畢竟只有200w, 有load的時候風扇只有70%轉速

              llama.cpp的話還沒太認真玩過, 我找個時間試試看

              1 条回复 最后回复
              0
              • W wml-ai

                @566656661 噪音怎么样?外置的是不是更明显?能用llama.cpp 测试一下吗?4500 比 9700 贵 1.2万,当时也看了很久,超预算了,一咬牙——没买。😂

                rolex loR 在线
                rolex loR 在线
                rolex lo
                编写于 最后由 rolex lo 编辑
                #27

                @wml-ai 一樣想法, 半年前想想, 應該不會入AI 坑吧
                最後, 乖乖上會. 半年前 應該不會是1.2萬?

                現在已經1.4萬...

                我再想想的話, 應該要進老人院了...(被淘汰...😁 )

                1 条回复 最后回复
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