A100上Qwen3.6-27B-FP8运行缓慢
摘要
Qwen3.6-27B-FP8模型在A100 GPU上运行时性能较慢
暂无内容
相似文章
@ngxson: Qwen3.6-27B 在 WebGPU 上 100% 运行。速度不是最快,但仍然不错
一位开发者演示在浏览器中完全通过 WebGPU 运行 Qwen3.6-27B AI 模型,尽管速度并非最优。
@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。
在 8GB 显存和 32GB 内存上运行 Qwen3.6 35b a3b,~190k 上下文
作者分享了一种高性能的本地推理配置,使用支持 TurboQuant 的修改版 llama.cpp,在硬件受限(8GB 显存、32GB 内存)的情况下运行 Qwen3.6 35B A3B,实现了 ~37-51 tok/sec 的生成速度,并支持 ~190k 上下文。
Qwen 3.6-35B-A3B 在 Intel Arc B70 Pro 上实现 977 tok/s 提示处理与 26.2万上下文窗口
本文介绍如何使用 llama.cpp 的 SYCL 后端,在 Intel Arc Pro B70 GPU 上使整个模型和 KV 缓存位于显存中,从而实现 Qwen 3.6-35B-A3B 模型每秒超过 60 个 token 的处理速度。
试了 Qwen3.6-27B-UD-Q6_K_XL.gguf 配 CloudeCode,真不敢相信居然能用
用户报告称,在 RTX 5090 本地运行 Qwen3-27B-UD-Q6_K_XL.gguf,200K 上下文速度约 50 tok/s,编码表现出乎意料地可用,标志着本地模型质量大幅跃升。