English(EN) Dear 24G owners, try VLLM you might be able to run Qwen3.8 27B INT4, 144K FP8 KV on RTX 3090 with better speed. (TLDR VLLM AOT)

vLLM在RTX 3090上实现144K上下文Qwen3.8 27B

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-13 17:25

Reddit的r/LocalLLaMA子版块的一位用户分享了一种方法，使用vLLM在RTX 3090 GPU上运行具有144K上下文窗口的Qwen3.8 27B模型。该用户详细介绍了一个涉及预编译（AOT）和FP8 KV缓存的过程来实现这一点，并指出即时编译（JIT）可能会导致内存不足（OOM）错误。提供的基准测试显示出令人印象深刻的令牌生成速度，尤其是在提示处理方面，该设置在工具调用和指令遵循等各种任务上取得了高分。 AI

影响为消费级GPU上的本地LLM部署启用更大的上下文窗口。

排序理由用户分享的在消费级硬件上运行特定LLM的优化方法。

在 r/LocalLLaMA 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

本文如何被排名

Signal score: 1 / 100; Composite score across the factors below. Higher = stronger signal that this story matters right now.
Newsworthiness bucket: Tool; 用户分享的在消费级硬件上运行特定LLM的优化方法。
Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
Topics: infra, model release; Editorial topic classification. Feeds into how the story surfaces on /topic/<slug> hub pages and into the per-entity coverage mix.
AI-industry relevance: High; Clearly on-topic for AI-industry coverage.
Story freshness: Same-day; Cluster formed today. Ranking reflects the current source set at time of score.

完整方法见我们的编辑标准。

报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Altruistic_Heat_9531 · 2026-09-13 17:25

尊敬的24G用户，尝试VLLM，您或许能在RTX 3090上以更快的速度运行Qwen3.8 27B INT4、144K FP8 KV。（TLDR VLLM AOT）

<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wfdtm7/dear_24g_owners_try_vllm_you_might_be_able_to_run/"> <img alt="Dear 24G owners, try VLLM you might be able to run Qwen3.8 27B INT4, 144K FP8 KV on RTX 3090 with better speed. (TLDR VLLM AOT)" src="http…

本文如何被排名

报道来源 [1]

尊敬的24G用户，尝试VLLM，您或许能在RTX 3090上以更快的速度运行Qwen3.8 27B INT4、144K FP8 KV。（TLDR VLLM AOT）

相关实体

相关话题