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English(EN) UPDATE: Qwen 3.8 27B 140 tok/s on single RTX 3090 Megakernel: KL divergence 0.0009 vs llama.cpp

Qwen 3.8 27B 模型使用新的CUDA megakernel实现140 tok/s

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

为Qwen 3.8 27B模型开发了一个新的CUDA megakernel，与在单块RTX 3090 GPU上运行的llama.cpp相比，提供了显著更快的推理速度。基准测试表明，该megakernel在代码编写任务中达到每秒140个token，速度接近llama.cpp的两倍，同时具有可比的准确性和极小的KL散度。该项目在模型加载和量化支持方面也得到了改进，并且有更多的贡献合并到代码库中。 AI

影响 这一进展显著加快了在本地运行Qwen 3.8 27B模型的速度，有可能在消费级硬件上实现更复杂的应用。

排序理由 为现有的开源模型提供新的优化内核。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Qwen 3.8 27B 模型使用新的CUDA megakernel实现140 tok/s

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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Adorable_Weakness_39 ·

    更新：Qwen 3.8 在单块 RTX 3090 上达到 140 tok/s Megakernel：KL 散度 0.0009 对比 llama.cpp

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>This is a follow-up to my post from yesterday (<a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x2erdj/qwen3827b_on_a_single_3090_140_toks_on_code_with/">https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x2erdj/qwen3827b_on_a_single_3090_140_to…

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