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English(EN) How a $1,600 RTX 4090 Beat an H100 at 100 T/s – The LLM Revolution You’re Missing

消费级RTX 4090 GPU在LLM推理中达到100 T/s

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一个社区项目展示了消费级RTX 4090 GPU在运行Qwen 3.8 Flash Next大型语言模型时，可以达到每秒100万亿个token。这一壮举是通过激进的int4量化、使用更小草稿模型的推测性解码管道以及使用TensorRT-LLM优化的融合推理堆栈实现的。这一成就显著降低了运行大型LLM的成本，使其对研究人员和高级用户更加普及，并挑战了Nvidia为其数据中心专用性能宣传的高端H100 GPU。 AI

影响 显著降低了LLM推理的成本，使大型模型对研究人员和高级用户更加普及。

排序理由 展示了消费级硬件在LLM推理中达到数据中心级性能。[lever_c_demoted from significant: ic=1 ai=1.0]

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消费级RTX 4090 GPU在LLM推理中达到100 T/s

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报道来源 [1]

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

    1600美元RTX 4090如何在100T/s时击败H100——你错过的LLM革命

    <h2> Qwen 3.8 Flash Next on a Single RTX 4090 Cracks the 100 T/s Barrier </h2> <blockquote> <p><strong>“A $1,600 graphics card now pushes a 125‑billion‑parameter LLM at 100 trillion tokens per second.”</strong> – community lead on the Strata repo </p> </blockquote> <p>The headlin…

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