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。
- 3090
- 4090
- CMP170HX
- Codex
- Hermes
- llama.cpp
- Neroued
- NInfer
- Qwen3.6-35B
- Qwen3.8-27B
- Sergiuszm
- SGLang
- vLLM
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