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4080
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DFlash2 推测解码技术提升了 Qwen3.8-27B 在消费级 GPU 上的速度
一位 Reddit 用户分享了在消费级硬件上优化 Qwen3.8-27B 大语言模型性能的指南。该方法称为 DFlash2 推测解码，它将一个较小的“草稿”模型与主模型配对以预测 token，从而显著提高生成速度。据报道，该技术在配备 16GB 显存的 RTX 4080 上，将吞吐量从每秒 50.6 个 token 提高到 86.7 个 token，同时显存使用量仅略有增加。
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2026年，GTX 1080 Ti等老旧GPU可运行12B大语言模型
一项最新分析表明，到2026年，老旧GPU（特别是11GB显存的GTX 1080 Ti）仍能有效运行大语言模型。通过在Ollama中使用量化感知训练和闪电注意力（flash-attention）等技术，高达120亿参数的模型可以达到约每秒30个token的可用速度，并完全载入GPU显存。虽然更大模型或需要CPU分载的模型速度会显著下降，但这表明即使是预算有限、使用老旧硬件的用户也能参与本地大语言模型推理。