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English(EN) I forked Ninfer 3090 and converted it to run on the CMP170HX - doubled my Qwen3.6-35B from llama.cpp

NInfer 分叉版在 CMP170HX 硬件上实现了 Qwen3.6-35B 性能翻倍

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户成功分叉了 NInfer 项目，使其能够在 CMP170HX 硬件上运行，并为 Qwen3.6-35B 模型实现了两倍的性能提升。此修改涉及调整 CUDA 内核和编译器标志，以适应 CMP170HX 的特定架构，这与它最初基于的 RTX 3090 不同。用户强调了本地 AI 社区其他开发者的贡献，并详细介绍了为实现这一性能提升所克服的技术挑战，包括内核启动大小错误和工作区大小调整。 AI

影响 使用户能够在本地部署 LLM 时，从消费级硬件中获得更高的性能。

排序理由 用户驱动的现有开源软件修改，以优化硬件性能。

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NInfer 分叉版在 CMP170HX 硬件上实现了 Qwen3.6-35B 性能翻倍

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用户驱动的现有开源软件修改，以优化硬件性能。
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报道来源 [1]

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

    我分叉了 Ninfer 3090 并将其转换为在 CMP170HX 上运行 - 将我的 Qwen3.6-35B 从 llama.cpp 加倍

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vvjxg1/i_forked_ninfer_3090_and_converted_it_to_run_on/"> <img alt="I forked Ninfer 3090 and converted it to run on the CMP170HX - doubled my Qwen3.6-35B from llama.cpp" src="https://preview.redd.it/7s6zdpyfy…

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