GitHub · 灵魂体仓库·· 19 天前精选AI 评分56
local-llm-benchmarks:V100 与 RTX 3060 本地 llama.cpp 模型实测
bhodgens/local-llm-benchmarks
来源与原文
GitHub · 灵魂体仓库
发布时间:(北京时间)
阅读原始来源 · github.com ↗完整链接与内容说明
https://github.com/bhodgens/local-llm-benchmarks
本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
作者发布了本地 llama.cpp 模型基准测试套件,测试环境为 Tesla V100 32GB 加 RTX 3060 12GB 双 GPU,llama.cpp v9836(upstream-dflash 分支),统一 8K 上下文并开启 flash attention。结果显示 V100 上 MTP 推测解码带来明显收益,Qwopus3.6-27B-Coder-Compat 在 MTP n=3 下达 40.3 tok/s,比无推测快 29%;而 35B MoE 模型在 RTX 3060 上 MTP 反而拖慢速度(25.5 降至 16.9 tok/s),建议该卡用 no-spec 并开启 --cpu-moe。
推荐理由
作者在双 GPU 本地系统实测了 MTP 推测解码的适用边界,27B 密集模型受益而 35B MoE 反而变慢,结论可直接迁移到类似硬件选型。
来源:GitHub · 灵魂体仓库 · github.com