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抡锤者

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  4. 昨天看到一个博主的配置(5060ti 16G X4 )+华南H12D-8D 这能成吗?

昨天看到一个博主的配置(5060ti 16G X4 )+华南H12D-8D 这能成吗?

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
rtx5090x99
37 帖子 10 发布者 676 浏览
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  • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

    我来插嘴一下,其实你们在讨论5060ti 还是3090.。。。我以我玩过多卡的经验来给意见:
    第一条pcie 5.0 x 16 满载,第二条pcie 3.0 x 4 满载
    qwen3.6 27b,
    rtx3060 12g = 1 t/s (不足vram, 用ddr4 3200)
    rtx3060 12g x 2 = 24g vram = 5 t/s (提升5倍,用第一张开跑compute, 不快,总算可以看到文字在跑动)
    rtx3060 12g + rtx 5060ti 16gb = 28g vram = 20 t/s (提升4倍,16gb vram 先满载, rtx3060 12gb loading 一半vram, 主要rtx5060ti 在compute)
    rtxpro 4500 32gb 单卡 = 60 t/s (提升3倍, 全部loading 进入vram, 51.2k, 消耗30gb 满载,compute 单卡满载)

    建议,你既然在国内,就应该优先选择魔改48g...要不然就选择单卡 32g 或以上。。。
    最完美就是你等 blackwell 16g 魔改 32g (,rtx5070ti, 5080 16gb, 他们在做着)

    A 离线
    A 离线
    applejuice
    技术大牛 劳动模范
    编写于 最后由 applejuice 编辑
    #24

    @imbiplaza-ASUS

    3090 是被带歪了
    主要是讨论 h12d-8d 带4张5060

    h12d-8d 是满载 pcie4 x16 4条
    用4张5060在h12d-8d 是有 也只有 pcie4.0x8 的效果

    所以4 张 5060 理论也只有pcie4x8 的速度 15.75gb
    但是也是terry 说的短板
    5060 bandwith 448gb
    所以4张 用 llama tp4
    效率可能也提高不多
    用layer split 应该就更慢了 被15.75gb拖累

    唯一的好处应该就是 低价钱 可以用上 27b 长上下文
    效率 20-30t/s decode? 1000ts pp? 盲猜

    不看未来的架构
    我还是觉得 3090x2 + nvlink 是性价比 最高

    terryT 1 条回复 最后回复
    1
    • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

      我来插嘴一下,其实你们在讨论5060ti 还是3090.。。。我以我玩过多卡的经验来给意见:
      第一条pcie 5.0 x 16 满载,第二条pcie 3.0 x 4 满载
      qwen3.6 27b,
      rtx3060 12g = 1 t/s (不足vram, 用ddr4 3200)
      rtx3060 12g x 2 = 24g vram = 5 t/s (提升5倍,用第一张开跑compute, 不快,总算可以看到文字在跑动)
      rtx3060 12g + rtx 5060ti 16gb = 28g vram = 20 t/s (提升4倍,16gb vram 先满载, rtx3060 12gb loading 一半vram, 主要rtx5060ti 在compute)
      rtxpro 4500 32gb 单卡 = 60 t/s (提升3倍, 全部loading 进入vram, 51.2k, 消耗30gb 满载,compute 单卡满载)

      建议,你既然在国内,就应该优先选择魔改48g...要不然就选择单卡 32g 或以上。。。
      最完美就是你等 blackwell 16g 魔改 32g (,rtx5070ti, 5080 16gb, 他们在做着)

      terryT 离线
      terryT 离线
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 terry 编辑
      #25

      @imbiplaza-ASUS 动不动就插嘴,这楼主看了都不看张口了。😂

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

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      • A applejuice

        @imbiplaza-ASUS

        3090 是被带歪了
        主要是讨论 h12d-8d 带4张5060

        h12d-8d 是满载 pcie4 x16 4条
        用4张5060在h12d-8d 是有 也只有 pcie4.0x8 的效果

        所以4 张 5060 理论也只有pcie4x8 的速度 15.75gb
        但是也是terry 说的短板
        5060 bandwith 448gb
        所以4张 用 llama tp4
        效率可能也提高不多
        用layer split 应该就更慢了 被15.75gb拖累

        唯一的好处应该就是 低价钱 可以用上 27b 长上下文
        效率 20-30t/s decode? 1000ts pp? 盲猜

        不看未来的架构
        我还是觉得 3090x2 + nvlink 是性价比 最高

        terryT 离线
        terryT 离线
        terry
        超级版主
        编写于 最后由 编辑
        #26

        @applejuice 理论和实践都给到了,4张方案纯属AI意淫。

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

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        • S 在线
          S 在线
          stxpnet
          技术大牛 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #27

          等那个博主翻车,这几天我也没空刷抖音

          imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
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          • S stxpnet

            等那个博主翻车,这几天我也没空刷抖音

            imbiplaza ASUSI 在线
            imbiplaza ASUSI 在线
            imbiplaza ASUS
            超凡大师
            编写于 最后由 编辑
            #28

            @stxpnet 含泪写了多卡的历史:
            https://lcz.me/topic/969/双显卡叠加-vram-玩本地模型的迷思-两年过来人血泪谈-最终直上32gb-单卡

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            • Mediali LiM 离线
              Mediali LiM 离线
              Mediali Li
              编写于 最后由 Mediali Li 编辑
              #29

              昨天他的测试成绩并不理想 27b fp8 prefill 2300 decode mtp3 100tks

              A 1 条回复 最后回复
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              • Mediali LiM Mediali Li

                昨天他的测试成绩并不理想 27b fp8 prefill 2300 decode mtp3 100tks

                A 离线
                A 离线
                applejuice
                技术大牛 劳动模范
                编写于 最后由 编辑
                #30

                @Mediali-Li prefill 2300 还不错啊

                Mediali LiM 1 条回复 最后回复
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                • Mediali LiM 离线
                  Mediali LiM 离线
                  Mediali Li
                  编写于 最后由 编辑
                  #31

                  E88A5B895B8874D6BBA2E513EA47205C.png

                  1 条回复 最后回复
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                  • A applejuice

                    @Mediali-Li prefill 2300 还不错啊

                    Mediali LiM 离线
                    Mediali LiM 离线
                    Mediali Li
                    编写于 最后由 Mediali Li 编辑
                    #32

                    @applejuice 2080ti四卡 27b fp8 优化后也有 2200 prefill 输出大概是80tks-100tks

                    1 条回复 最后回复
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                    • Mediali LiM 离线
                      Mediali LiM 离线
                      Mediali Li
                      编写于 最后由 编辑
                      #33

                      再发一个对比
                      66F838E82E1E43D2EE1231944EBD337E.png

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                      • S 在线
                        S 在线
                        stxpnet
                        技术大牛 劳动模范
                        编写于 最后由 编辑
                        #34

                        它跑的是FP8,但是感觉27B的真实 性能和跑完多轮上下文的情况并没有展开讲。

                        1 条回复 最后回复
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                        • L 离线
                          L 离线
                          laomo123
                          编写于 最后由 编辑
                          #35

                          楼主的这个测试,跟我现有硬件配置差不多,我是用超微7048Gr服务器,cpu2673v4 20核40线程共2个cpu,三星内存2400t的32G2共64G,ubuntu22.04系统,显卡是rtx5000 16G显存3共48G+rtx A4000 16G显存1张,共计16*4=64G,目前运行llama.cpp,大模型用的Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M这个,速度比Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-MTP-Q4_K_P速度快的不是一点半点。具体测试参数我一会发,因为我是菜鸟,显卡都是朋友给的,不是太懂,自己买了个二手服务器,没用nvlink,在论坛看到很多朋友说安装nvlink调试很麻烦,就没有上。

                          1 条回复 最后回复
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                          • L 离线
                            L 离线
                            laomo123
                            编写于 最后由 编辑
                            #36

                            对了,我是在服务器上装的EXSI虚拟系统,在上边虚拟的ubuntu22.04,目前用3张RTX5000跑的Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_M大模型,因为RTX A4000在干别的活,没法测试。后期需要我会上测试。
                            f06f8172-778c-4b09-9ee8-0c783f6af9d6.png

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                            • williamlouisW 在线
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                              编写于 最后由 编辑
                              #37

                              手里的旧货可以折腾。花钱上就没什么意义了。如果手里有4张我也是建议折腾变现是最优解。

                              个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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