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English(EN) I tested DFlash2 for Qwen3.8 27B on a 5090

DFlash2 在 Qwen3.8 27B 上显示速度提升但内存使用增加

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户在 RTX 5090 GPU 上使用 Qwen3.8 27B 模型测试了 DFlash2，这是一种加速大型语言模型推理的新方法。虽然 DFlash2 显示出速度提升，尤其是在代码生成方面，在短时间内可达 200 tokens/秒，但它也比 MTP 等先前方法更占用内存。用户指出，内存使用量的增加限制了上下文窗口的大小，尽管性能有所提高，但可能使其在特定用例中不太实用。 AI

影响 这项推理优化技术有望实现更快的 LLM 生成，但内存限制可能会限制其立即广泛采用。

排序理由 用户在特定模型和硬件上测试推理优化技术。

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DFlash2 在 Qwen3.8 27B 上显示速度提升但内存使用增加

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用户在特定模型和硬件上测试推理优化技术。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Hefty_Wolverine_553 ·

    我在 5090 上测试了 Qwen3.8 27B 的 DFlash2

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Here's the <a href="https://inco.ai/blog/dflash2/">DFlash2 announcement</a>, and I was pretty excited for this after trying out DSpark on llama.cpp a few days ago and being somewhat disappointed that it wasn't really working. Anyways, I spent a w…

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