sentinelK
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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)

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  •   sentinelK · 7h 5m ago · 1745 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

    41 replies    2026-08-19 17:22:55 +08:00
    defunct9
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    defunct9  
       7h 0m ago
    有安装教程么,有个 5090 32G
    clemente
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    clemente  
       6h 58m 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
       6h 54m 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
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    sentinelK  
    OP
       6h 53m 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  
       6h 48m 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
       6h 47m ago
    @Yserver 感谢提点,测一下看看
    Yserver
        7
    Yserver  
       6h 42m ago
    BingoXuan
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    BingoXuan  
       6h 38m 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
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    hejw19970413  
       6h 34m ago
    我有个 4090 48G 用 vllm 部署的
    sentinelK
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    sentinelK  
    OP
       6h 32m 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
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    noqwerty  
       6h 25m ago via iPhone
    请问 sglang 跟 llama.cpp 对比性能怎么样
    sentinelK
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    sentinelK  
    OP
       6h 23m ago   ❤️ 1
    @noqwerty sglang 和 vllm 吊打 llama.cpp
    wcwcxiaobin
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    wcwcxiaobin  
       6h 17m 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
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    strobber16  
       6h 11m 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
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    hronro  
       5h 30m 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
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    sentinelK  
    OP
       5h 24m 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
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    catazshadow  
       4h 54m 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
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    kita  
       3h 56m 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
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    yjhatfdu2  
       3h 52m 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
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    yjhatfdu2  
       3h 50m 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
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    yjhatfdu2  
       3h 49m ago
    @yjhatfdu2 我是 PRO 6000 ,感觉现在 sm120 架构还是支持有限
    hertzry
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    hertzry  
       3h 45m ago via iPhone
    sglang 和 vllm 折腾了一天没跑起来,打算换 ollama 再试试。
    coefu
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    coefu  
       3h 38m 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  
       3h 33m ago
    @yjhatfdu2 不如都开 128K 再比比
    sentinelK
        25
    sentinelK  
    OP
       3h 33m 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
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    yjhatfdu2  
       3h 30m 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
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    coefu  
       3h 27m ago   ❤️ 1
    @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
       3h 26m 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
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    yjhatfdu2  
       3h 25m 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
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    coefu  
       3h 18m 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
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    wcwcxiaobin  
       3h 6m 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
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    yjhatfdu2  
       3h 2m 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
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    yjhatfdu2  
       2h 59m 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
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    slowgen  
    PRO
       2h 58m 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
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    catazshadow  
       2h 46m 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
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    yangyaofei  
       2h 25m 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
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    stefwoo  
       2h 19m 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
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    zp396099430  
       1h 45m ago
    @sentinelK 卧槽,心动了,不过自营现在 68000 了诶。。
    sentinelK
        39
    sentinelK  
    OP
       1h 35m 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
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    zhaoziling  
       1h 21m 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
       32 mins ago
    @zhaoziling 24G 稍微有点捉襟见肘,主要是 4bit 量化的劣化程度很大。
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