저는 Qwen3.6 27B 모델을 매우 비표준의 로컬 환경에서 테스트 중이며, 새로운 16GB Blackwell 카드 사용자를 위한 데이터가 유용할 수 있다고 생각했습니다.

하드웨어:

• 2x RTX 5060 Ti 16GB
• 총 VRAM: 32GB
• Proxmox LXC
• 16 vCPU
• ~60GB RAM
• CUDA 13 / Torch 2.11 nightly
• vLLM nightly: 0.19.2rc1.dev
• 모델: sakamakismile/Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP

vLLM 실행 명령어:
vllm serve sakamakismile/Qwen3.6-27B-Text-NVFP4-MTP
--served-model-name qwen36-nvfp4-mtp
--tensor-parallel-size 2
--max-model-len 204800
--max-num-batched-tokens 8192
--max-num-seqs 1
--gpu-memory-utilization 0.95
--kv-cache-dtype fp8
--quantization modelopt
--speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}'
--reasoning-parser qwen3
--language-model-only
--generation-config vllm
--disable-custom-all-reduce
--attention-backend TRITON_ATTN

현재까지의 성능:

• 8K 컨텍스트, MTP n=1: ~50–52 tok/s
• 8K 컨텍스트, MTP n=3: ~62–66 tok/s
• 32K 컨텍스트: ~59–66 tok/s
• 204800 컨텍스트는 시작 및 작동하지만 매우 긴장감 있음
• 204k 컨텍스트 시 대기 VRAM: GPU 당 ~14.45GiB
• 168k 토큰 프리필링 후: GPU 당 ~15.65GiB
• 168k 토큰 니들/리트리벌 스모크 테스트는 ~256s 내에 통과됨
• 204800 윈도우를 초과하는 프롬프트+출력을 올바르게 거부함

생각 모드도 작동하지만, 충분한 출력 예산을 제공해야 합니다. 낮은 max_tokens 값에서는 Qwen이 전체 제한을 추론에 사용하며 최종 콘텐츠를 반환하지 않습니다. 작은 프롬프트에는 ~1024+ 가 적당하고, 실제 추론 작업에는 4096–8192 가 안전합니다.

주의사항:

• 2x16GB 환경에서 204k 컨텍스트는 가장자리입니다.
• gpu_memory_utilization=0.94 는 KV 할당을 실패했습니다; 0.95 가 작동했습니다.
• 컴파일/오토튜닝으로 인해 시작이 수 분 소요됩니다.
• 로그는 FlashInfer 오토튜너가 시작 중 OOM fallback 을 보이지만 서버는 여전히 건강합니다.
• 텍스트 경로에는 TRITON_ATTN 이 더 잘되었습니다.
• 이는 고 컨커런시 설정이 아닙니다: max_num_seqs=1.

전반적으로: 올바른 체크포인트/러닝타임 조합을 사용하면 dual 5060 Ti 16GB 는 Qwen3.6 27B 에 대해 놀랍게도 사용 가능합니다. 방대한 공간은 아니지만 작동합니다.