终于在我的V100 6GPU设置(TP2 PP3)上成功运行Qwen 3.8 Next
摘要
一位用户详细描述了在多GPU V100设置上运行Qwen 3.8 Next模型的过程,分享了故障排除经验、性能基准测试和热测试结果。
大家好,经过数日与硬件和引擎问题的斗争,我终于在我的多GPU设置上成功运行了Qwen 3.8 Next。我想分享一下设置过程、基准测试和热测试结果,给其他尝试类似项目的人参考。
看到Reddit上关于多GPU设置变成绝对的加热器甚至起火的持续梗图,我决定进行一些严格的热测试来亲自看看。
故障排除历程
PCIe链路速度问题:安装后,其中一个显卡降到了PCIe Gen 1 x16。花了大约8个小时,分两天诊断并修复了它。
寻找合适的引擎:从sglang-v100开始,但不断遇到连续的OOM崩溃。之前Reddit上有人建议过pxa引擎,但那也报错。最终尝试了1cat-vllm,花了一些时间调整,终于实现了稳定运行!
配置:使用TP2 PP3运行。目前,推测解码限制为speculative=1。将其设置为2会因内存限制而抛出OOM错误(以后可能会研究优化,但现在能用就行)。
上下文与内存统计
纯文本 INFO:可用KV缓存内存:8.78 GiB INFO:GPU KV缓存大小:531,288 tokens INFO:每个请求最大并发数(262,144 tokens):2.03x
性能基准测试
1. 提示处理(预填充)
输入长度(Token)速度(tok/s)
1,024 (1K) 1,389
2,048 (2K) 2,536
4,096 (4K) 3,210
8,192 (8K) 4,336
16,384 (16K) 4,679
32,768 (32K) 4,470
65,536 (64K) 3,820
131,072 (131K) 2,759
2. 文本生成(MTP比较)
输出长度(Token)基础速度(无MTP,tok/s)优化速度(启用MTP,tok/s)
128 22.23 41.34
256 22.32 42.48
512 22.70 43.04
1024 22.86 43.28
2048 22.83 43.38
平均 22.59 42.70
MTP几乎在所有情况下使生成吞吐量翻倍。
温度与声学
人们经常调侃多GPU设置变成加热器或喷气发动机,所以我进行了一次彻底的热/压力测试:
压力测试:连续运行gpu-burn 20分钟。
热平衡:温度峰值达到65°C并稳定在约64°C。
风扇曲线:根据我的风扇控制脚本,在64°C时风扇仅以约76%的速度运行。显卡温度保持在65°C以下,甚至不需要全速运转。
对这个系统最终的稳定、凉爽和安静程度感到非常满意。
相似文章
在 RTX 3060 + 5060 Ti 上成功运行 Qwen 3.8 27B EXL3
一名用户成功运行了 Qwen 3.8 27B AI 模型在 RTX 3060 和 5060 Ti GPU 的混合设置上,使用 exllamav3 的张量并行技术,在启用 MTP 的情况下达到约每秒 50 个令牌的速度。
在16GB显存+32GB内存下运行Qwen 3.8 - 写给贫民窟GPU玩家的实用/趣味指南
一位Reddit用户分享了如何在拥有16GB显存和32GB内存的系统上,通过激进量化及特定llama.cpp设置成功运行Qwen 3.8 Next MoE模型,实现了在有限硬件上高效运行大模型的效果。
双Tesla p100, q6_k量化, Qwen 3.8 27B 约60 tps V3.0
一位用户分享了针对Tesla P100 GPU的内核优化,以提升使用llama.cpp运行Qwen 3.8模型时的性能,实现了显著的推理加速。
@ItsmeAjayKV: 成就解锁:得益于RTX 3090,现在我可以运行Qwen3.6-27b密集模型。正在运行 @Alibaba_Qwen Qwen 3…
用户使用llama.cpp在RTX 3090上对Qwen3.6-27B进行基准测试,实现了35 tok/s的生成速度和1247 tok/s的提示处理速度。
@cniongolo: 我不确定大家是否已经意识到,你实际上可以在双 GPU 上运行 Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-MTP-GGUF…
演示了在双路 Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell GPU 上,使用 Hugging Face Inference 运行自定义 Qwen 模型(Qwen3.6-35B-A3B-Claude-4.7-Opus-abliterated-MTP-GGUF),达到每秒约 195 个 token 的处理速度。