一位 Reddit 用户在 RTX 3090 显卡上优化了 Qwen3.8-27B 模型的推理性能，单请求速度达到每秒 82 个 token，并发请求峰值速度高达每秒 672 个 token。优化包括 W4A16 量化、fp8 KV 缓存以及 lm_head 和 embed_tokens 的 int8，将 VRAM 使用量减少到 14.2 GB，同时支持高达 195k token 的上下文长度。该用户已分享了一个包含必要补丁和设置说明的 GitHub 存储库，并指出该模型通过 vLLM 运行，并在 Linux 上进行了测试。 AI
影响 展示了在消费级硬件上运行大型语言模型的先进优化技术。
排序理由 用户在消费级硬件上对现有模型进行驱动式优化。
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