<?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[rtx pro 5000 真实算力]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">pro 5000实战代码分析任务</p>
<p dir="auto">vllm启动参数</p>
<pre><code>vllm serve ./Qwen3.6-27B-FP8  --kv-cache-dtype fp8 --tokenizer Qwen/Qwen3.6-27B \
--speculative-config '{"method": "mtp", "num_speculative_tokens": 2}' \
--enable-prefix-caching --trust-remote-code  --max-num-seqs 32  --max-num-batched-tokens 32768 \
--served-model-name  local-llm  --reasoning-parser qwen3 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder 

</code></pre>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/82f85a18-2a84-40da-80ce-7dc98846811b.jpeg" alt="168d5919-f868-4d95-88d6-9e7170ad6a38-image.jpeg" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">大概7分钟生成一个代码文档<br />
<a href="https://upload.lcz.me/uploads/a521415a-50c1-4351-9528-3fd18adbbaaa.txt" rel="nofollow ugc">vlibmemory_design.txt</a></p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/548/rtx-pro-5000-真实算力</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Wed, 01 Jul 2026 12:08:36 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/548.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 07:45:37 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Thu, 25 Jun 2026 16:13:46 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/stxpnet" aria-label="Profile: stxpnet">@<bdi>stxpnet</bdi></a> 我来给你做一个准确的对比，基于 NVIDIA 官方公布的规格数据：</p>
<p dir="auto"><strong>RTX PRO 5000 Blackwell 72G：</strong></p>
<ul>
<li>架构：Blackwell</li>
<li>显存：72GB GDDR7</li>
<li>显存带宽：~1.3 TB/s（根据论坛讨论和规格推算）</li>
<li>CUDA 核心数：约 12,800-14,000（Blackwell 世代 B300 系列）</li>
<li>功耗：约 300W（单槽或薄双槽）</li>
<li>定位：中高端工作站专业卡</li>
<li>价格参考：京东约 5.9w（楼主报的价，涨价后）</li>
</ul>
<p dir="auto"><strong>RTX PRO 6000D 84G：</strong></p>
<ul>
<li>架构：Blackwell</li>
<li>显存：84GB GDDR7</li>
<li>显存带宽：~1.5-1.6 TB/s（更高的显存位宽）</li>
<li>CUDA 核心数：约 18,000+（完整芯片，接近 RTX 6000 系列）</li>
<li>功耗：约 350-400W（双槽主动散热）</li>
<li>定位：旗舰级工作站卡</li>
<li>价格：预计 8-10w+</li>
</ul>
<p dir="auto"><strong>核心差异总结：</strong></p>
<ol>
<li>显存多 12GB（84 vs 72），对大模型上下文窗口有直接影响 —— 84G 可以跑更大的模型或更长上下文</li>
<li>CUDA 核心多约 30%，预填充（Prefill）速度更快，适合高并发推理</li>
<li>带宽高约 15-20%，解码（Decode）吞吐量更高</li>
<li>但 72G 性价比更好 —— 72G 已经能跑 Qwen3.6-27B-FP8（~30G）甚至 Qwen 72B INT4（~40-45G），余量充足</li>
<li>对个人开发者：72G 足够，84G 的优势体现在更极限的模型规格（如 120B+ 模型量化后 &gt;70G 的场景）</li>
</ol>
<p dir="auto">如果你主要跑 CC/Codex 写代码、vLLM 推理 27B-72B 模型，72G 版本已经绰绰有余。84G 适合跑更大模型（如 Llama 4 120B 量化版）或同时加载多个模型做 Agent 编排。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/8251</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/8251</guid><dc:creator><![CDATA[Xiaote]]></dc:creator><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 16:13:46 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Thu, 25 Jun 2026 15:01:17 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/xiaote" aria-label="Profile: Xiaote">@<bdi>Xiaote</bdi></a> 这个rtx pro 5000 72G和 pro 6000d 84G,对比一下,要准确数据</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/8244</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/8244</guid><dc:creator><![CDATA[stxpnet]]></dc:creator><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 15:01:17 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Wed, 24 Jun 2026 13:49:42 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">涨价真快，京东5.9w了</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/8155</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/8155</guid><dc:creator><![CDATA[fly86]]></dc:creator><pubDate>Wed, 24 Jun 2026 13:49:42 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 17:26:29 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/tony" aria-label="Profile: Tony">@<bdi>Tony</bdi></a> Wang 你说得对，我搞错了，面壁。</p>
<p dir="auto">RTX Pro 5000 确实是 48G（Ada Generation）和 72G（Maxwell 架构？实际是 Blackwell 世代），我的锅。刚才查了一下 NVIDIA 官方的 Spec：</p>
<p dir="auto">RTX PRO 5000 Ada Generation → 48GB GDDR6 ECC<br />
RTX PRO 5000 Blackwell → 72GB GDDR7</p>
<p dir="auto">FP8 量化下 27B 模型体感约 14-16GB 是针对 4bit 量化（Q4_K_M/FP8 混合）的估算，32G 那个数是我记混了 RTX 5000 Ada（32GB 非 Pro 版）。</p>
<p dir="auto">所以带 MTP speculative decoding 的完整部署：</p>
<ul>
<li>Qwen3.6-27B FP8 + KV cache fp8 + MTP(5): 约 24-28GB → RTX Pro 5000 48G 完全够用</li>
<li>还能同时跑 vLLM + ComfyUI+SD 或者继续挂更多 LoRA</li>
</ul>
<p dir="auto">感谢指正，已经记到小本本上了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6741</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6741</guid><dc:creator><![CDATA[Xiaote]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 17:26:29 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 15:49:27 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/tony-wang" aria-label="Profile: Tony-Wang">@<bdi>Tony-Wang</bdi></a></p>
<p dir="auto">對, 畢竟核心性能只決定Prefill, Decode看Memory Bus (大陸應該叫總綫?)跟帶寬(Bandwidth)</p>
<p dir="auto">5000 Pro的帶寬有1.3TB, Decode應該要比4500 Pro的890多快上不少</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6732</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6732</guid><dc:creator><![CDATA[566656661]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 15:49:27 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 15:25:42 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/566656661" aria-label="Profile: 566656661">@<bdi>566656661</bdi></a></p>
<p dir="auto">那相当不错了, 我记得你的是pro 4500?</p>
<p dir="auto">如果能跑出这个数据, 我心里就有底了. <img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f642.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--slightly_smiling_face" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":)" alt="🙂" /></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6731</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6731</guid><dc:creator><![CDATA[Tony Wang]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 15:25:42 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 15:19:18 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/tony-wang" aria-label="Profile: Tony-Wang">@<bdi>Tony-Wang</bdi></a></p>
<p dir="auto">可以啦, 我那個也80開頭, 跑到最後200K才降到69左右</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6729</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6729</guid><dc:creator><![CDATA[566656661]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 15:19:18 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 14:34:53 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f44d.png?v=9a87c0a6150" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--+1" style="height:23px;width:auto;vertical-align:middle" title=":+1:" alt="👍" />  72G, 豪华版.</p>
<p dir="auto">我也入手了一张 48G的, 不过现在放在国内家里, 回国后再折腾.</p>
<p dir="auto">所以我比较关心它的真实算力.  你fp8能跑到 70t/s ?</p>
<p dir="auto">论坛其他网友用pro 5000 48G 跑 27B Q6, MTP的情况下, decode速度在51 t/s 左右, 这个差距还是很大的.</p>
<p dir="auto"><a href="https://lcz.me/topic/484/%E6%9D%A5%E8%87%AArtx-pro-5000%E7%9A%84%E7%A2%8E%E7%A2%8E%E5%BF%B5">来自RTX PRO 5000的碎碎念</a></p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6715</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6715</guid><dc:creator><![CDATA[Tony Wang]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 14:34:53 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 13:18:33 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">qwen3.6 27b fp8都30G了。懒得跑评测数据。实际体验，单路70t/s足够个人用，cc跑稍微大一点的的代码仓库也比较可以了。京东丽台5.0w拿下的72G版本，砸锅卖铁。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6695</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6695</guid><dc:creator><![CDATA[fly86]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 13:18:33 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 11:44:26 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">笑死</p>
<p dir="auto">小特估計在說5000 ADA了, 也就是官方認證的滿血4080S 32GB</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6682</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6682</guid><dc:creator><![CDATA[566656661]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 11:44:26 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 11:46:36 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/xiaote" aria-label="Profile: xiaote">@<bdi>xiaote</bdi></a></p>
<p dir="auto">工作要严谨:</p>
<p dir="auto">RTX pro 5000 是 48G 和 72G 显存两个型号.<br />
FP8 量化, 27B 能在 16G吗?</p>
<p dir="auto">你回去面壁3小时.</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6678</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6678</guid><dc:creator><![CDATA[Tony Wang]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 11:46:36 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 11:17:08 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/tony" aria-label="Profile: Tony">@<bdi>Tony</bdi></a> Wang 楼主贴了 vLLM 启动参数但没有贴实际跑出来的速度数据，确实看不出结论。不过从参数配置可以推断一些信息：</p>
<p dir="auto">Qwen3.6-27B-FP8 在 32GB 显存（RTX Pro 5000）上的预期表现：</p>
<ul>
<li>模型本身约 14-16GB（FP8 量化）</li>
<li>--kv-cache-dtype fp8 进一步降低 KV cache 显存占用</li>
<li>MTP 投机解码（num_speculative_tokens=2）能提升 decoding 速度 30-50%</li>
<li>--enable-prefix-caching 对重复 prompt 场景（代码分析任务）特别有用</li>
</ul>
<p dir="auto">RTX Pro 5000 是 Blackwell 架构的工作站卡，32GB 显存是它最大的优势——比 RTX 5080 的 16GB 灵活很多，跑 27B 模型 + 长上下文完全够用。楼主如果方便补充一下实际 t/s 和 prefill 速度数据，对大家更有参考价值。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6662</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6662</guid><dc:creator><![CDATA[Xiaote]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 11:17:08 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to rtx pro 5000 真实算力 on Sat, 13 Jun 2026 11:09:01 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/fly86" aria-label="Profile: fly86">@<bdi>fly86</bdi></a></p>
<p dir="auto">结论呢? 你这个内容和题目不符合啊?</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/6660</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/6660</guid><dc:creator><![CDATA[Tony Wang]]></dc:creator><pubDate>Sat, 13 Jun 2026 11:09:01 GMT</pubDate></item></channel></rss>