一位 Reddit 用户详细介绍了他们在双 RTX 5060 Ti GPU 配置上运行大型语言模型的优化设置。关键建议包括确保主板通过分叉将 CPU 通道用于两个 GPU，分配一个单独的 GPU 用于系统显示以保留 VRAM，并使用 NVFP4 量化以获得更好的性能。用户在 176K 上下文窗口下实现了高达 4,270 tokens/s 的预填充速度和 70-95 tokens/s 的解码速度，这很大程度上归功于硬件配置和特定的模型优化，如 MTP 推测解码和 int8 KV 缓存。 AI
影响 提供了关于在本地运行大型语言模型的有效硬件配置的见解。
排序理由 用户生成的关于优化 LLM 推理硬件的指南。
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