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English(EN) Lawyer with too many GPUs, part 4: DeepSeek-V4.1-Flash on eight V100s from 2018. 200+ tok/s on code, ~110 on legal writing, 2,200 tok/s prefill at 128K, 524K context, every weight in VRAM

DeepSeek-V4.1-Flash在8块V100 GPU上实现高速运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位用户已成功在配备八块V100 GPU的服务器上部署了DeepSeek-V4.1-Flash，并取得了令人印象深刻的性能指标。该设置利用了两个NVLink板上的拆分流水线，确保所有模型权重都驻留在VRAM中以获得最佳速度。此配置可处理高达524,288个token的上下文，实际使用量通常在20万token左右。用户报告称，在代码生成和法律写作等任务上的速度可与前沿模型媲美，并估计当前LLM工作流程的50-60%可以转移到此设置上。 AI

影响 证明了在旧硬件上实现高性能LLM推理是可行的，可能降低了高级AI应用的门槛。

排序理由 用户报告的在自定义硬件上对开源模型的基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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DeepSeek-V4.1-Flash在8块V100 GPU上实现高速运行

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用户报告的在自定义硬件上对开源模型的基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/TumbleweedNew6515 ·

    GPU太多的律师，第四部分：DeepSeek-V4.1-Flash在八块2018年的V100上运行。代码生成200+ tok/s，法律写作约110 tok/s，128K上下文下预填充2200 tok/s，524K上下文，所有权重都在VRAM中

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xoubyo/lawyer_with_too_many_gpus_part_4_deepseekv41flash/"> <img alt="Lawyer with too many GPUs, part 4: DeepSeek-V4.1-Flash on eight V100s from 2018. 200+ tok/s on code, ~110 on legal writing, 2,200 tok/s pr…

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