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English(EN) Running a 133 GB MoE model on an 8 GB GPU at 11 tokens/s by streaming experts from NVMe

133 GB MoE 模型通过 NVMe 流式传输在 8 GB GPU 上运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇技术博文详细介绍了一种在消费级 8 GB GPU 上运行大型 133 GB 混合专家（MoE）模型 Qwen3.8 Flash-Next 的方法。该技术涉及从 NVMe 存储流式传输模型专家，并利用自定义的 PyTorch 和 Triton 引擎来高效管理数据加载和计算。这种方法实现了每秒 11 个 token 的速度，与模型在参考实现上的性能相当，并且是与 Claude 和 Codex 等模型的 AI 辅助协作开发的。 AI

影响 使得在消费级硬件上运行大型 MoE 模型成为可能，从而可能使先进的 AI 功能的访问民主化。

排序理由 博文详细介绍了一种在有限硬件上运行大型模型的技术方法，而非新的模型发布或前沿研究。

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133 GB MoE 模型通过 NVMe 流式传输在 8 GB GPU 上运行

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博文详细介绍了一种在有限硬件上运行大型模型的技术方法，而非新的模型发布或前沿研究。
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Helgard ·

    通过流式传输 NVMe 中的专家，在 8 GB GPU 上以 11 tokens/s 运行 133 GB MoE 模型

    <p>I run local models on one home machine: an <strong>RTX 5060 with 8 GB</strong>, a Core Ultra 5 225F, 31 GiB of RAM and a Gen5 NVMe drive used only for model files. When NVIDIA published <code>Qwen3.8-Flash-Next</code> in NVFP4 (133 GB on disk), the obvious answer was "it doesn…

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