sentinelK
V2EX  ›  Local LLM

RTX PRO 5000(或其他 48GB 显存)的 Qwen3.8-27B-FP8 配置交流(prefill 5000+t/s, decode 60+t/s)

  •  1
     
  •   sentinelK · 10 days ago · 4392 views

    先上参数:

    python -m sglang.launch_server \
      --model-path Qwen3.8-27B-FP8 \
      --attention-backend flashinfer \
      --kv-cache-dtype fp8_e4m3 \
      --mamba-radix-cache-strategy extra_buffer_lazy \
      --mamba-full-memory-ratio 1.0 \
      --chunked-prefill-size 2048 \
      --context-length 262144 \
      --mem-fraction-static 0.90 \
      --reasoning-parser qwen3 \
      --tool-call-parser qwen3_coder \
      --mm-feature-transport cpu \
      --speculative-algorithm EAGLE \
      --speculative-num-steps 3 \
      --speculative-eagle-topk 1 \
      --speculative-num-draft-tokens 4 \
      --host 0.0.0.0 \
      --port 30000 \
     --enable-cache-report \
    --mamba-full-memory-ratio 0.2 \
    --mamba-ssm-dtype bfloat16
    

    介于 ds-flash-0731 大幅度涨价,导致 MinimaxH3-Maker (我的开源视频提示词生成+视频生成导演台)进度放缓,也就有时间再研究研究本地 LLM 。

    结果可以说相当喜人,如果说当年的 pp1500+tg40 的 qwen3.6-27B 算是可用的话。 Agent 和工具能力与 0731 有来有回的 qwen3.8-27B-FP8 ,就可以说是生产副手级别的 LLM 了。

    更令人惊喜的是,sg-lang 架构的大幅度进步,在 rtx-pro-5000 上,226000 上下文下,可以跑到如下的成绩(非 MTP 、bench_one_batch ):

    batch 输入长度 Prefill 吞吐 (token/s) Decode 吞吐 (token/s, 聚合) Decode 单步时延
    1 1024 5,322 → 5,449 31.3 → 31.8 31.5 ms / token
    1 4096 5,006 → 5,089 31.3 → 31.5 31.8–32.0 ms
    2 1024 5,097 → 5,185 60.8 → 61.3 32.6–32.9 ms
    2 4096 3,286 → 4,988 54.3 → 60.5 33.1–36.9 ms
    4 1024 4,408 → 5,190 109.8 → 120.6 33.2–36.4 ms
    4 4096 593 → 443 ⚠️ 33 → 30 ⚠️ 121–132 ms ⚠️
    7 1024 974 → 989 ⚠️ 53 → 59 ⚠️ 119–132 ms ⚠️
    7 4096 329 → 184 ⚠️ 52 → 52 ⚠️ ~135 ms ⚠️

    这里面有几个核心决策点,要和大家讨论:

    1 、如何释放最大的可用上下文长度

    Qwen 官方推荐的 mamba-full-memory-ratio 是 1.0 ,这会导致 mamba 层和 kvcache 平分剩下的显存。但如果你并非高并发场景(正常个人使用顶多 2 并发),如此分配 mamba 层是极度浪费的行为。所以我取的是 0.2 ,也就是 1 比 5 的比例分配剩余显存。这也就使得总显存分配 90%的情况下,48GB 显存可以得到 226000 的上下文长度。

    注,上表格之所以 4 并发后的性能异常,就是因为 mamba 层不够用导致。
    所以需要读者根据自身并发情况灵活控制占用配比。
    

    2 、MTP 参数的设定

    根据官方信息,MTP=3 是最大甜蜜点,可以单线程获得将近 2 倍的 decode 性能提升,prefill 性能几乎不受到影响。

    3 、测试环境

    以官方说明为参考: https://docs.sglang.io/docs/developer_guide/benchmark_and_profiling 采用 bench_one_batch 来测定。

    4 、推荐的使用环境。

    codex 或 dsh 。如果使用 dsh ,可以通过我的 dsh 插件来解决改变思考强度导致 error400 的问题: https://github.com/kop1989/dsh-localqwen-rolefix

    55 replies    2026-08-26 11:24:36 +08:00
    defunct9
        1
    defunct9  
       10 days ago
    有安装教程么,有个 5090 32G
    clemente
        2
    clemente  
       10 days ago
    RTX PRO 5000 你是自己买的嘛 本地部署 耗电和维护如何
    sentinelK
        3
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @defunct9 32G 的话,跑 nvfp4 量化的更合适一些,否则上下文过短了,不够实用。
    但是 nvfp4 有一系列的问题:
    1 、官方并没有 nvfp4 量化的模型,目前最资深的第三方就是 unsloth 家的。
    2 、unsloth 家的 nvfp4 明确不支持 sglang 。
    3 、4bit 量化,对于能力还是有比较明显的损失。
    sentinelK
        4
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @clemente 半年前自购,京东自营,38000 。全功率运行 300 瓦,超静音风扇策略(锁死控温 85°)。双槽涡轮,所以不会导致机箱集热。
    Yserver
        5
    Yserver  
       10 days ago
    我看到 sglang 好像是可以使用 dspark 的 --speculative-algorithm DSPARK 这个应该也会对性能有较大提升吧
    sentinelK
        6
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @Yserver 感谢提点,测一下看看
    Yserver
        7
    Yserver  
       10 days ago
    BingoXuan
        8
    BingoXuan  
       10 days ago   ❤️ 1
    @sentinelK
    sglang 推荐 nvfp4 量化是 RadixArk/Qwen3.8-27B-NVFP4 版本。unsloth 家的 nvfp4 量化可能还不如自家的 gguf 。NVIDIA 的 3.6 27B 的 nvfp4 量化明显比 unsloth 好得多。qwen3.8 的 kv cache 量化最多只能去到 fp8 ,到目前 nvfp4 的 kv cache 量化各家支持还是半残废。Blackwell 的硬件潜力还没有完全挖掘出来。
    hejw19970413
        9
    hejw19970413  
       10 days ago
    我有个 4090 48G 用 vllm 部署的
    sentinelK
        10
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @hejw19970413 vllm 的 prefill 性能是不是要差一些,sg-lang 也是最近更新 prefill 速度才大幅度提升的。
    noqwerty
        11
    noqwerty  
       10 days ago via iPhone
    请问 sglang 跟 llama.cpp 对比性能怎么样
    sentinelK
        12
    sentinelK  
    OP
       10 days ago   ❤️ 1
    @noqwerty sglang 和 vllm 吊打 llama.cpp
    wcwcxiaobin
        13
    wcwcxiaobin  
       10 days ago
    llama.cpp 之前 agent 调用太慢,但是现在使用 deepseekharness 很神奇,缓存命中的情况下 prefill 可以一瞬间完成。。直接 decode
    strobber16
        14
    strobber16  
       10 days ago
    笑死,连推理引擎也有鄙视链。用 llama.cpp 的看不起用 ollama 的,vllm 的看不起前两者
    hronro
        15
    hronro  
       10 days ago
    刚好我也在租用 RTX PRO 5000 ,等有空了我也部署上去试试。
    另外楼主还有别的适合 RTX PRO 5000 部署的模型分享吗?
    sentinelK
        16
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @hronro LLM 的话,qwen3.8-27B 是断崖领先的,其他模型看不到尾灯。
    多媒体领域 Minimax H3 很强,可以体验一下。
    catazshadow
        17
    catazshadow  
       10 days ago
    @sentinelK Muse Glimmer 看官方是可以跟千问打的有来有回的,128K 上下文对单卡也更友好
    kita
        18
    kita  
       10 days ago
    一边期待 AI 股涨价一边期待 AI 泡沫。最可怜是 AI 股没涨够数,但是 RAM, flash, GPU 贵过天
    yjhatfdu2
        19
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    sglang 在 codex 上遇到了不少微妙的问题,包括但不限于 codex 的扩展工具类型支持问题(比如 mcp 相关、工具检索等),开启 EAGLE 后 xgrammar 进行 tool call 受控采样时会偶然遇到 triton kernel 的问题导致奔溃,加入多模态会导致输出长度可能超过模型上下文限制导致报错,加入图片偶现 prefill cuda graph 问题,SMG 对于 codex 的很多扩展的 responses 协议字段强校验通不过报错。修了半天算了还是换 vllm 吧,不过 vllm 也遇到了非常偶现的 cuda 内存越界,真是服了
    yjhatfdu2
        20
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    @catazshadow 规模更大,所有评测都落后一大截,AA 更是 35 比 52 ,这怎么叫打的有来有回呢?应该是全方位无死角吊打。Qwen 你也可以开 128k 上下文
    yjhatfdu2
        21
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    @yjhatfdu2 我是 PRO 6000 ,感觉现在 sm120 架构还是支持有限
    hertzry
        22
    hertzry  
       10 days ago via iPhone
    sglang 和 vllm 折腾了一天没跑起来,打算换 ollama 再试试。
    coefu
        23
    coefu  
       10 days ago
    @wcwcxiaobin 把 context 拉到 262144 试试,在接近快满的时候,慢的怀疑人生。😂
    catazshadow
        24
    catazshadow  
       10 days ago
    @yjhatfdu2 不如都开 128K 再比比
    sentinelK
        25
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @yjhatfdu2 最神的是 sglang 的 responses 接口,流式传输 xhigh 思考长度直接 body 是空,其他思考长度就没问题。直接给我搞力竭了。我现在主力 dsh 来调用……
    yjhatfdu2
        26
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    @sentinelK 这个应该是因为 qwen3.8 只有几个有限的思考等级,和 codex 的那几个不匹配,需要改 jinja 模版做映射
    coefu
        27
    coefu  
       10 days ago   ❤️ 2
    @noqwerty 如果是都支持的卡,llama.cpp 性能 不如 sglang / vllm 。但是很多老旧架构的卡,异构卡,sglang/vllm 都不支持,就不谈什么性能了,起码 llama.cpp 还能编译了跑起来。
    sentinelK
        28
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @yjhatfdu2 但是非流式就没问题,其他思考长度,放弃流式传输,用其他格式(比如老的 openAI chat 补全)都可以。就 xhigh+responses+流式有这个问题……

    codex 又没法关闭流式,老的补全接口也去掉了……

    我又不愿意开代理,codex 开代理有很多异常中断的问题。

    暂时放弃
    yjhatfdu2
        29
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    @catazshadow 开 128K 和能力有什么关系? Qwen3.8 估计关掉 thinking 都可以把 muse 吊起来打,所有的客观测试分数都相差两代的水平了,AA 比开了 reasoning 的 Qwen3.6 27B 都低三分,也就比 Qwen3.6 35B 好一点,真的是拉大了。
    coefu
        30
    coefu  
       10 days ago
    @yjhatfdu2 muse team 走走换换一大批人,估计也是很难做好了,都沦落到第三梯队了。
    wcwcxiaobin
        31
    wcwcxiaobin  
       10 days ago
    @coefu 128k 能办公用用就不错了。它这个混合架构 256K 注意力可能不集中
    yjhatfdu2
        32
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    @wcwcxiaobin 你可以试试呢,muse 大部分的局部注意力,长上下文也有可能不集中
    yjhatfdu2
        33
    yjhatfdu2  
       10 days ago
    @sentinelK 我现在用的是最新的 vllm ,改了一下 jinja ,基本上没有遇到这些问题,但是有个偶现的 GPU 报 Xid 31 导致奔溃的问题,可是 flashinfer 的 B12x 内核在长上下文、高并发、MTP 下的 bug ,就先凑合着用吧,codex 跑几个小时可能会遇到一次
    slowgen
        34
    slowgen  
    PRO
       10 days ago
    unsloth 的 NVFP4 没什么问题,反而是 SGLang 用 RadixArk 的那个 NVFP4 + DSpark 有大问题,给了 85G 显存还会 OOM 。
    LMCache 记得用,冷对话的 KV Cache 可以转移到内存,避免时间太久对话被丢掉需要重建 KV Cache ,从而又走一遍 prefill 阶段。

    同时今天出 Dflash 2 ,加速效果比 DSpark 还猛,可以继续测了。

    我这几天用 DeepSeek Harness 跑 DeepSeek-V4-Flash-0731 和 Qwen3.8 27B ,都是 NVFP4 ,跑了几亿 token 做测试,结果在做 GUI 方面 Qwen3.8 很亮眼,在移植 tabby 项目到 tauri2 + rust 的测试中,有以下难点:
    1.我在虚拟机里跑的 Linux Mint ,GPU 是虚拟的,可能用不到加速,运行过程中可能黑屏白屏、帧数低等问题;
    2.rust 编程能力的问题
    3.e2e 测试的问题,自动化界面点击测试

    Qwen3.8 27B 全面领先,毕竟有视觉能力,一路高歌猛进,/goal 设定目标就可以了,虚拟机丢旁边看着它一直推进,SFTP 面板都在做 GUI 的冒烟测试。构建完成后空载内存只有 39MB ,看到原子弹爆炸了。
    就是中间有一个 bug ,反馈给它后,它自己用了插桩、探针、前端 SPY 、hook 多种手段来调试,花了 5100w 的 token ,修了一行代码,再次看到原子弹爆炸,xhigh 真就是用电力换能力了。
    catazshadow
        35
    catazshadow  
       10 days ago
    @yjhatfdu2 那是给定任务的结果,在我这里两个都大差不差,都差一口气,muse 跑得更快心情更舒畅
    yangyaofei
        36
    yangyaofei  
       10 days ago
    DFlash2: https://huggingface.co/incoai/Qwen3.8-27B-DFlash2 试试, 还能提速应该

    昨天用笔记本跑了一下 qwen3.8-27B 没感觉能达到 flash 的程度, 甚至觉得蠢而且没有遵从我的 `agents.md` 指令
    stefwoo
        37
    stefwoo  
       10 days ago via Android
    5090,4090,3090 可以看 ninfer 项目及其 fork 项目,专门为这几个显卡写的推理引擎。
    zp396099430
        38
    zp396099430  
       10 days ago
    @sentinelK 卧槽,心动了,不过自营现在 68000 了诶。。
    sentinelK
        39
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @zp396099430 Minimax H3 出的时候已经上扬了,再加上 Qwen3.8-27B 。

    不过 pro 5000 已经是最后上涨的了,pro6000 已经翻倍半年了。
    zhaoziling
        40
    zhaoziling  
       10 days ago
    @sentinelK
    最近想玩玩文生视频,只有一块 24G 的 5090Dv2 ,用什么参数的 minimaxH3 比较好呢?准备玩玩 comfyUI
    sentinelK
        41
    sentinelK  
    OP
       10 days ago
    @zhaoziling 24G 稍微有点捉襟见肘,主要是 4bit 量化的劣化程度很大。
    xz410236056
        42
    xz410236056  
       10 days ago
    @defunct9 ollama 一键安装不行吗
    xz410236056
        43
    xz410236056  
       10 days ago
    @strobber16 单机单用户区别不大吧
    zhaoziling
        44
    zhaoziling  
       10 days ago
    @sentinelK
    当时没想到要玩玩这个,早知道多花点买个 32G 的了,暂时只能 4bit 的玩玩看看了
    不知道 4bit 劣化到什么程度呢?是清晰度,还是输出的视频的依从性,或者其他方面?还在准备阶段还不太了解
    另外,我听说有方法可以强上 8bit 量化,不知道好不好使,我也去了解一下
    Yserver
        45
    Yserver  
       10 days ago
    @zhaoziling #44 H3 我 48g 的跑 fp8 都好慢
    sentinelK
        46
    sentinelK  
    OP
       9 days ago
    @zhaoziling 强上 int8 的意思就是利用 comfyUI 的动态 offload ,每跑一步就替换一次模型加载,comfyUI 这块总是有 bug ,而且对你的系统内存也有很高的要求,否则非常慢


    @Yserver 跑 H3 我都是用 0.2M 分辨率先跑预览,看大概的动作和效果是我要的,在生成 1M 像素以上的实际视频
    235777178
        47
    235777178  
       9 days ago
    # Qwen3.8-27B 性能矩阵( 192.168.1.20 · 双 RX 7900 XTX )

    > 场景:2 槽位 / 192K 上下文。单位 tok/s 。

    | 变体 | 关键差异 | prefill (1024 / 8k / 32k) tok/s | gen (1024 / 8k / 32k) tok/s | 峰值 VRAM / 卡 |
    |---|---|---|---|---|
    | **S1_base** | tensor 1,1 · q8_0 KV · b16384/ub2048 · t32 · **MTP d2**(当前配置) | 521 / 1150 / **1053** | **54.1 / 51.6 / 51.9** | 16.3G |
    | S2_kv_q4 | KV q4_0 | 512 / 1145 / 1049 | 52.6 / 54.5 / 49.3 | **14.9G** |
    | S3_kv_q6 | KV q6_k | ❌ 启动失败(该 build 不支持 q6_k KV ) | — | — |
    | S4_ts_5545 | tensor 55,45 | 493 / 1070 / 950 | 50.2 / 52.0 / 48.6 | 18.0G / 14.3G |
    | S5_layer | layer split | 529 / 1095 / 1100 | 37.3 / 39.1 / **29.7** | 16.7G / 22.3G |
    | S6_b32768 | batch 32768/ub4096 | 490 / 1143 / 1037 | 47.5 / 54.5 / 50.8 | 18.7G |
    | S7_t48 | threads 48 | 518 / 1147 / 1046 | 53.3 / 50.5 / 51.0 | 16.3G |
    | S8_mtp1 | MTP d1 | 519 / 1148 / 1047 | 46.6 / 48.1 / 43.0 | 16.2G |
    | S9_nomtp | 无 MTP | 621 / **1281** / 1136 | 33.5 / 33.6 / 31.3 | 14.3G |
    | S10_ub1024 | ubatch 1024 | 512 / 1122 / 1039 | 47.2 / 51.3 / 50.6 | 15.2G |

    ## 结论速读
    - **甜点( gen 最高)**:`S1_base`( MTP d2 )综合最强,gen 稳定 51–54 tok/s 。
    - **prefill 最高**:`S9_nomtp`(无 MTP )达 1281 tok/s ,但 gen 只有 33 tok/s — 用 prefill 换 gen 不划算。
    - **最省显存**:`S2_kv_q4`( 14.9G ),gen 几乎不掉,KV 量化到 q4_0 是性价比最高的调整。
    - **不要踩**:`S3_kv_q6` 当前 build 不支持;`S5_layer` 分层切分导致 gen 暴跌到 29.7 。
    zhaoziling
        48
    zhaoziling  
       9 days ago
    @sentinelK OK,明白了,到时候看看吧,我机器上 48G 内存,还有 48G 在二奶机上,不行就挪过去试试,非常感谢
    Yserver
        49
    Yserver  
       9 days ago
    测了一下 dflash 上下文不够长了
    单卡 NVIDIA RTX 5880 Ada bench_one_batch_server
    `--mamba-full-memory-ratio 0.5 --mem-fraction-static 0.94`(并发 3 / 上下文 17.3 万 token)

    ## 单批矩阵(并发 1/2/3)

    | batch | 输入长度 | Prefill 吞吐 (tok/s) | Decode 吞吐 (tok/s, 聚合) | Decode 单步时延 |
    |---|---|---|---|---|
    | 1 | 1024 | 3,341 | 76.8 | 13.0 ms |
    | 1 | 4096 | 3,380 | 81.4 | 12.3 ms |
    | 2 | 1024 | 3,442 | 159.3 | 12.7 ms |
    | 2 | 4096 | 3,320 | 204.3 | 9.7 ms |
    | 3 | 1024 | 3,451 | 187.1 | 16.1 ms |
    | 3 | 4096 | 2,934 | 493.0 | 6.1 ms |
    Tambien
        50
    Tambien  
       9 days ago
    M1 Max 10+24 64G 前两天用 llama 部署一个,内存占用也就不到 20G 而已,但是感觉速度太慢了,求教大佬怎么能优化一下,还是说 M1 Max 确实性能差了点。
    sentinelK
        51
    sentinelK  
    OP
       9 days ago   ❤️ 1
    @Tambien 统一内存方案跑稠密模型怎么都不行的。不管是 M 系列还是 GB10 还是 AMD 395+

    即便优化,也只能优化 decode ,也就是生成部分。但实际 Agent 场景使用时,prefill 和 decode 的场景比例大概是 5:5 甚至是 7:3 ,所以 prefill 不行就是很慢。
    holyddds
        52
    holyddds  
       9 days ago   ❤️ 1
    插个眼好插件,回头收录到我的目录站里面,http://harnesscatalog.com/
    wsbqdyhm
        53
    wsbqdyhm  
       8 days ago
    @Tambien 性能太差。400g 摆在眼前
    gardenqaq
        54
    gardenqaq  
       8 days ago
    @hronro 在哪租的呀?我也想租一张试试看👀
    tgfbeta
        55
    tgfbeta  
       3 days ago
    目前很多数据都表示 FP8 打不过 AWQ-INT4 ,因为 FP8 的激活是 8bit ,INT4 反而是 16bit 。
    About   ·   Help   ·   Advertise   ·   Blog   ·   API   ·   FAQ   ·   Privacy   ·   Solana   ·   3003 Online   Highest 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 83ms · UTC 14:02 · PVG 22:02 · LAX 07:02 · JFK 10:02
    ♥ Do have faith in what you're doing.