デュアルRTX 3090 Qwen3.8-27B SGLang投機的デコード設定
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デュアルRTX 3090 Qwen3.8-27B SGLang投機的デコード設定 デュアルRTX 3090でQwen3.8-27Bを実行するための詳細なローカルAI推論設定。SGLang、AutoRound INT4量子化、FP8 KVキャッシュ、DFlash2投機的デコードを含み、ベンチマーク結果と比較も記載。
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設定:
デュアルRTX 3090
Qwen3.8-27B
SGLang 0.5.19
AutoRound INT4
FP8 KVキャッシュ
DFlash2(z-lab BF16ブロックドラフター使用)
262Kコンテキスト
ベンチマーク結果(思考オフ、ウォームアップ3回+計測5回):
コードデコード: 219.8 tok/s
ナラティブ: 124.6 tok/s
TTFT: 64 ms
コードCV: 2.9%
ナラティブCV: 3.3%
プリフィル:
約10Kトークン: 1,543 tok/s
約90Kトークン: 1,195 tok/s
メモリ:
GPU 1: 約22.5 GiB
GPU 2: 約22.1 GiB
メモリリーク: 約20 MiB
比較:
組み込みMTPパス(同じ量子化): 約112コードtok/s
デッドドラフターパス: 約39 tok/s
DFlash2ブロックドラフター: 219.8コードtok/s
vLLMデュアル3090比較:
デュアルスーパーファスト: 約141コードtok/s
ウルトラファスト: 約231コードtok/s(ただしBF16 KVキャッシュに切り替わり、262Kコンテキスト全体を放棄)
注意点:
SGLangはvLLM SpecDecoding行を出力しないため、受入長を直接取得できなかった。
思考オン時は、可視チャット出力が遅く見える(推論トークンが生成に含まれる)。
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使い方
このプロンプトは research 向けに設計されています。上の内容をコピーして、お好みの AI ツールに貼り付けてください。
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ノート
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