몇 주 동안 듀얼 카드 박스를 벤치마킹해 왔는데, 이 수치들 중 일부는 여전히 믿기지 않아서 여기에 쏟아내 봅니다. 박스 사양: RTX 4090 (24GB) + RTX 5060 Ti (16GB), i9-13900K, 64GB DDR5. VM에 47GB를 할당한 WSL2, CUDA 12.8 (정확히 12.8 버전입니다. 13.1 버전은 Blackwell에서 llama.cpp의 MMQ 커널에 세그멘테이션 오류(segfault)를 일으키고 조용히 cuBLAS로 폴백(fallback)되는데, 이를 알아내기 전까지 프롬프트 처리 속도가 약 6배나 느려졌습니다). llama.cpp는 89;120용으로 빌드되었습니다. 아래 모든 수치는 q8_0 KV 캐시를 사용한 131K 컨텍스트 기준이며, 짧은 코드 생성(short-code generation)을 통해 측정되었습니다.
| 모델 | 배치(Placement) | MTP On | MTP Off |
|---|
| Qwen3.6-27B dense, Q4_K_XL | 4090 단독 | 101–118 t/s | 44 t/s |
| Qwen3.6-27B dense, Q6_K_XL | 두 카드 모두 사용, 레이어 분할(layer split) | 64 t/s | |
| Qwen3.6-35B-A3B, Q4_K_XL | 4090 + 5060 Ti (6개 전문가 레이어 스필/spilled) | 206 t/s | 113 t/s |
| Qwen3.5-122B-A10B, IQ3_S | 4090 + 5060 Ti + RAM 내 약 15GB | 37–41 t/s | 24 t/s |
122B 모델은 제가 계속 다시 읽게 되는 수치입니다. 49개의 레이어 중 17개가 시스템 RAM에 상주하는 1,220억 파라미터 모델임에도 불구하고, 대부분의 사람들이 사용하는 8B 설정보다 빠르게 생성합니다. 실행하기 전 제가 대략적으로 계산했을 때는 20–30 t/s 정도였고, 그조차 낙관적인 수치라고 생각했습니다. 스크립트와 모든 원시 수치는 제가 올린 리포지토리(github.com/04RR/qServer)에 있습니다. 대단한 기술이라기보다는 대부분 llama.cpp 실행 플래그(launch flags)와 회귀 게이트(regression gates)를 활용한 저만의 방식이지만, 혹시라도 지저분한 세부 사항까지 알고 싶은 분들을 위해 RESULTS 및 LEARNINGS 파일에 전체 스윕(sweeps) 데이터를 넣어두었습니다 (물론 Claude 코드로 생성되었습니다).
/u/Dry_Long3157이 r/LocalLLaMA에 게시함 [link] [comments]