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デュアルRTX 3090 Qwen3.8-27B SGLang投機的デコード設定

フリーのプロンプト百科事典 Wikiprompt より

FHILY👑

2026年9月12日

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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参考資料

カテゴリ:research| twitter| local-ai| rtx-3090

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