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雙 2080 Ti 張量平行跑 27B：NVLink 到底差多少？ in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Thu, 29 Oct 2026 11:08:08 +0800

雙 2080 Ti 張量平行跑 27B：NVLink 到底差多少？

前兩篇我們用 Strata 在同一台機器上跑 125B 的 MoE 模型，這次換一個方向：用 vLLM 把 27B 的稠密模型「拆」到兩張 2080 Ti 上（張量平行，TP=2），接上我們自己的語音助理實際使用。

兩張卡之間沒有 NVLink，連 PCIe P2P 都不支援，原本擔心跑不起來或慢到不能用。結果不只跑得動，語音助理的首聲時間還接近雲端服務。這篇整理 NVFP4 與 FP8 的比較、MTP 該不該開，以及量測過程中意外抓到的一個 bug。後來 NVLink 橋接器到貨，我們也用同樣的設定補上了有／無 NVLink 的實測對照（◆07）。

■ 先講結論

沒有 NVLink、沒有 P2P 也能做張量平行：兩卡之間的資料改走系統記憶體中轉。NVFP4 開 MTP 時生成約 48 tok/s，讀約 2,000 token 的提示詞不到 2 秒。

4-bit（NVFP4）生成比 8-bit（FP8）快約 25%，但讀長提示詞反而慢約 10%：2080 Ti 沒有原生 FP4 運算，4-bit 權重要先解壓縮，一次讀大量文字時這個成本就浮現。

MTP 讓生成快約 30%，但語音助理我們選擇關掉：這個模型是混合架構，開 MTP 後前綴快取只能命中一半，首字時間從 0.85 秒拖到 2.28 秒。回答短的應用吃不到 MTP 的好處。

量測時抓到一個 bug，修正後多台同時使用快了 56%：不開 MTP 時，啟動器只為「1 個請求」建立 CUDA Graph；2、3 個請求同時進來就退回未優化模式。加一個啟動參數就修好了。

工具呼叫的那一輪，改一行程式快了 3.7 秒：工具清單只要少一項，提示詞開頭就不同，3,000 多 token 的快取全部失效。

NVLink 實測：讀長提示詞快約 35%，逐字生成只快 7–14%：裝上橋接器後兩卡之間約 47 GB/s。開 MTP 多人同時使用快 21–24%，但語音助理的首字只快 70 毫秒（0.46 → 0.39 秒）。以語音助理的用法，沒有 NVLink 也夠用。

網路上「開 MTP 單人 120 tok/s」很可能是合成測試的數字：vLLM 分支內建的參考基準會把輸出限定成重複的同一個字，MTP 每次都猜中；我們用它在同機量到 115.5，換成真實中文只剩約 65。另外在 2080 Ti 上 INT4 比 NVFP4 快約 19%，但工具呼叫測驗較差，我們沒有換（見文末補充）。

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◆ 01　測試平台

項目	規格
主機板	MSI X470 GAMING PLUS MAX
CPU	AMD Ryzen 5 3500X（6C/6T）
RAM	32 GB DDR4
顯卡	RTX 2080 Ti 22G（改裝）× 2，◆02–◆06、◆08 為無 NVLink、PCIe P2P 不支援時的結果；◆07 加裝 NVLink 橋接器對照
PCIe 實際連結	3.0 x8 / x8（兩張都直連 CPU）
電源	1000 W 80 Plus 白金
系統	Ubuntu 26.04、驅動 595、CUDA 13
推論引擎	vLLM 的 2080 Ti 專用分支（weicj/vLLM-2080Ti-Definitive v0.2.2），TP=2
模型	Qwen3.8-27B：NVFP4（unsloth，23.4 GB）／FP8（官方，30.9 GB）

這個分支是社群針對 Turing（sm_75）改的 vLLM，作者的平台有 NVLink，文件寫「PCIe P2P 是基本需求」。我們的兩張卡 nvidia-smi topo -p2p 顯示 CNS（不支援），等於這次也順便量出「沒有 NVLink／P2P」的代價（橋接器到貨後的對照見 ◆07）。

Qwen3.8-27B 是混合架構（部分層是線性注意力），這點後面講前綴快取時會用到。

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◆ 02　生成速度：NVFP4 vs FP8，MTP 開或關

組合	生成速度	4 個請求同時（總速度）
NVFP4＋MTP	47.9 tok/s	136 tok/s
NVFP4	35.9 tok/s	82 tok/s
FP8＋MTP	37.9 tok/s	108 tok/s
FP8	29.1 tok/s	80 tok/s

測試條件：顯存使用 90%、16K 上下文、最多 4 路；生成中文長文 512 token、溫度 0、關思考，三次結果一致。

「不開 MTP」那兩列的 4 路總速度是修正 bug 之前量的（見 ◆05），實際應該更高；開 MTP 的兩列不受影響。

MTP（多 token 預測）是讓模型一次預猜 4 個 token 再驗證。猜中率會隨內容變化，換一個題目我們測過 59 tok/s，所以 MTP 的數字請當成「大約」。

4-bit 比 8-bit 快，是因為逐字生成時瓶頸在讀權重，權重小一半就快。

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◆ 03　讀長提示詞：8-bit 反而比較快

讀約 2,000 token 的中文提示詞（刻意不讓快取命中），FP8 要 1.76 秒、NVFP4 要 1.94 秒。

2080 Ti（Turing）沒有原生 FP4 運算，NVFP4 的權重要先解壓縮成可以算的格式。

逐字生成時，省下一半的權重讀取量勝過解壓縮成本；但一次處理幾千個 token 時，運算量變大，解壓縮的成本就浮現了。

結論：如果你的用途是「讀很長的文件、回答很短」，FP8 不一定比較慢；以生成為主的聊天，NVFP4 比較划算，而且省 7 GB 顯存。

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◆ 04　語音助理為什麼不開 MTP

我們的語音助理每一輪要送約 3,800 token 給模型，其中約 3,600 是固定的系統提示詞和工具定義。這部分如果能命中前綴快取，每輪只需要讀新加的一兩百個字。

Qwen3.8-27B 是混合架構，線性注意力層沒辦法逐 token 存快取，只能每隔一段（約 1,600 token）存一份狀態快照，所以快取是「一格一格」命中的。

不開 MTP：命中 3,136 token（兩格），首字 0.85 秒。

開 MTP：只命中 1,616 token（一格），首字 2.28 秒。原因我們還沒查清楚，即使固定前綴已經超過兩格的長度，開 MTP 還是只命中一格。

語音助理的回答通常很短，而且第一句話生成完就開始念，所以影響首聲的是「首字時間＋第一句」。開 MTP 第一句大約省 0.2 秒，首字卻多 1.4 秒，淨虧。

MTP 適合的是長回答：寫文章、寫程式時，生成速度快 30% 的好處才顯現。

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◆ 05　量測時抓到的 bug：多台同時使用慢了 36%

在正式設定（不開 MTP、32K × 3 路）下量多台同時使用時，發現一個奇怪的現象：2 台同時生成和 3 台同時生成，花的時間一模一樣（都是 12.2 秒）。

查啟動紀錄，CUDA Graph 只預先建立了「1 個請求」的版本（cudagraph_capture_sizes: [1]）。開 MTP 時則是 [5, 10, 15, 20]。

原因在啟動腳本：開 MTP 時會依並行數自動算出批次清單，不開 MTP 時則直接寫死成 [1]。2、3 個請求同時進來時，就退回沒有 CUDA Graph 的慢速模式。

修法：啟動時多帶一個參數，把批次清單補上 2、3（這個分支支援用 COMPILATION_CONFIG_JSON 覆寫）：

--set COMPILATION_CONFIG_JSON={"cudagraph_mode":"FULL_AND_PIECEWISE","cudagraph_capture_sizes":[1,2,3],"max_cudagraph_capture_size":3}

結果：單台不變（36 tok/s），2 台同時 42 → 67 tok/s、3 台同時 63 → 98 tok/s，顯存用量也沒變。

如果你也用這個分支、不開 MTP、又會有多個請求同時進來，建議檢查一下啟動紀錄裡的 capture sizes。批次清單要跟著你設定的最大並行數。

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◆ 06　工具呼叫的那一輪：改一行程式快了 3.7 秒

另一個前綴快取的坑，出在語音助理的伺服器程式。

模型要呼叫工具（例如查天氣、設提醒）時，一輪對話會送兩次請求：第一次決定呼叫哪個工具，工具回傳後再送一次產生回答。

伺服器程式在第二次請求時，會從工具清單拿掉一個「直接回答」用的虛擬工具（避免模型重複呼叫）。

問題是 Qwen 的對話模板把工具定義放在提示詞最前面。工具清單只要少一項，從第 522 個 token 開始就不一樣，後面 3,000 多 token 的系統提示詞全部要重讀。

我們把這一行改成每次都帶同一份工具清單（檢查過不會造成重複呼叫的迴圈），第二次請求的快取命中從 522 變成 3,609 token，這一輪的首聲從 6.7 秒降到 3.0 秒。

心得：想讓前綴快取發揮作用，提示詞的前半段要「完全一樣」。日期時間這類每次會變的內容放最後面，工具清單不要依情況增減。

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◆ 07　NVLink 實測：讀提示詞快 35%，生成只快 7–14%

NVLink 橋接器（2080 Ti 用、3 槽寬）到貨後，我們用和前面完全相同的設定與題目，把全部基準重跑一次。

nvidia-smi topo -m：兩卡之間由 PHB（經過 CPU）變成 NV2（兩條 NVLink），topo -p2p 讀寫都從 CNS 變成 OK。

實際量兩張卡互相複製資料：約 47 GB/s（雙向都是），接近兩條 NVLink 的理論值 51.6 GB/s；原本走 PCIe 3.0 x8，理論上限只有約 7.9 GB/s。

vLLM 的啟動紀錄也不一樣了：裝之前是「Custom allreduce is disabled because your platform lacks GPU P2P capability」，只能用 NCCL 經系統記憶體同步；裝之後改用 custom all-reduce，兩張卡直接透過 NVLink 交換資料。

項目	無 NVLink	有 NVLink	差距
讀提示詞（NVFP4）	1,027 tok/s（1.94 秒）	1,377 tok/s（1.45 秒）	+34%
讀提示詞（FP8）	1,135 tok/s（1.76 秒）	1,546 tok/s（1.29 秒）	+36%
生成（NVFP4）	35.9 tok/s	38.8 tok/s	+8%
生成（FP8）	29.1 tok/s	31.0 tok/s	+7%
生成＋MTP（NVFP4）	47.9 tok/s	54.5 tok/s	+14%
4 路同時＋MTP（NVFP4）	136 tok/s	170 tok/s	+24%
語音助理正式組態，3 台同時	98 tok/s	109 tok/s	+12%
語音助理首字時間	0.46 秒	0.39 秒	快 70 毫秒
生成時兩卡功耗	約 500 W	約 505 W	幾乎不變

讀長提示詞差最多：一次處理幾千個 token，兩卡之間要傳大量資料，瓶頸在頻寬，正是 NVLink 的強項。

逐字生成差得少：每產生一個 token 都要同步，但每次資料量很小，瓶頸在延遲，頻寬再大也幫不上太多。開 MTP 或多人同時使用時，一次要處理的 token 變多，差距才拉開到 14–24%。

語音助理幾乎感覺不出來：我們的語音助理每輪約 6,400 token 的提示詞裡，有 6,272 token 命中前綴快取，實際只需要新讀約 200 token，所以首字只快了 70 毫秒。

先前用作者公布的數據推估「生成差約 13%、讀長文差約 45%」，實測是 7–8% 和 34–36%，方向正確、幅度略小。裝上 NVLink 後，FP8 讀提示詞 1,546 tok/s，已經接近作者的 1,643 tok/s（作者用的是 4K 提示詞，不完全同條件）。

為了確認差距真的來自 NVLink，我們另外在同一台機器上關掉 P2P（NCCL_P2P_DISABLE＋停用 custom all-reduce）再量一次，結果和裝橋接器之前的實測幾乎一樣（3 台同時 98.1 對 97.8 tok/s），可見差距確實是 NVLink 造成的。

值不值得買？以語音助理、一般聊天這種「提示詞大多命中快取、回答短」的用法，沒有 NVLink 也完全夠用；如果常丟長文件給模型讀、或多人同時使用，NVLink 帶來的 20–35% 就很有感。要注意橋接器有槽距規格（我們用的是 3 槽寬），買之前先量兩張卡的間距。

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◆ 08　功耗

生成期間兩張卡合計約 480–500 W，兩卡的功耗上限分別是 250／260 W，幾乎頂滿。整機牆插峰值（智慧插座量測）：前面的基準測試約 640 W；加裝 NVLink 後那一輪（含 16 人同時、開 MTP 等較重的負載）最高 658 W。兩卡生成時的功耗在裝 NVLink 前後幾乎一樣，多出來的十幾瓦主要來自負載不同。1000 W 白金電源還有不少餘裕。

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◆ 09　架設時踩到的坑

建置腳本會自動改用第三方鏡像：這個分支的 build.sh 會依測速結果，自動把下載來源切到第三方鏡像站。我們改成只走官方 PyPI／GitHub，以免下載到來路不明的套件。

單一大檔的模型要開 overcommit：載入時出現記憶體配置失敗，要先 sudo sysctl -w vm.overcommit_memory=1（要開機自動生效請寫進 /etc/sysctl.d/）。

用一般使用者身分跑 systemd 服務，記得開 linger：vLLM 會用 /dev/shm 共享記憶體，Ubuntu 預設在使用者最後一個 SSH 連線登出時清掉它，結果 vLLM 在啟動途中崩潰。要 loginctl enable-linger <使用者>，而且開機自動啟動一定要實際重開機驗證一次。

Open WebUI 預設會讓模型先思考：寫一篇文章時，模型先思考了好幾千個 token 才開始寫。要關思考，在對話的控制選項把「推理程度」設成 none（vLLM 實測有效；在提示詞加 /no_think 對這個模型沒用）。

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◆ 10　心得總結

和前兩篇的 125B MoE 相比，27B 稠密模型在同一台機器上的定位很不一樣：125B 生成快（約 70 tok/s）但讀長提示詞慢、RAM 吃緊；27B 用張量平行拆到兩張卡，提示詞讀取快、配合前綴快取，語音助理的首聲約 2.5–3 秒，接近雲端服務。

這次最大的收穫其實不是跑分，而是量測本身找到了問題：一個讓多台同時使用慢 36% 的 bug、一行讓快取失效的程式。沒有實際量測，這兩個問題可能一直都不會被發現。

至於 NVLink：它確實讓讀長提示詞快了三成多，但對「提示詞大多命中快取、回答很短」的語音助理幾乎沒有差別。要不要買，先看自己的用法卡在頻寬還是延遲。

◆ 補充　網路上「開 MTP 單人 120 tok/s」是怎麼來的？

文章寫完後，我們看到網路上一支同樣是「雙 2080 Ti＋NVLink」的實測影片：int4 模型開 MTP，單人生成 120 tok/s、FP8 也有 94.5 tok/s，是我們實測的兩倍。我們用同一台機器追查了一輪，原因有兩個。

1. 4-bit 格式不同：INT4 在 2080 Ti 上確實比 NVFP4 快
對方用的是 GPTQ 類的 int4（W4A16），我們原本用 NVFP4。我們下載了這個分支官方支援的 RedHatAI/Qwen3.8-27B-INT4 來比：

不開 MTP、單人生成：INT4 46.3 tok/s，NVFP4 38.6、FP8 30.9（對方 int4 49.4、FP8 32.7，差距只有 5–6%，屬於功耗上限、時脈的正常差異）。

讀提示詞：INT4 1,676 tok/s，NVFP4 1,366。

2080 Ti 沒有 FP4 硬體，NVFP4 要先轉換才能算；INT4 有成熟的核心可以直接用，所以在 Turing 上 INT4 生成快約 19%、讀提示詞快約 23%。

2. 開 MTP 的 120 tok/s，很可能是「合成測試」的數字
這個分支內建一套參考基準，條件正好是「4K 輸入／128 輸出」：輸入是 4,096 個重複的英文單字 " the"，輸出用參數強制限定只能是 " the"。程式說明自己也寫著「for synthetic throughput, not correctness」。這種輸出 MTP 每次都猜得中，速度自然被放大好幾倍。

開 MTP（K=3）單人	合成基準（只輸出 " the"）	真實中文內容	網路影片
INT4	115.5 tok/s	65.5 tok/s	120.0 tok/s
NVFP4	113.5 tok/s	61.2 tok/s	—
FP8	90.4 tok/s	52.4 tok/s	94.5 tok/s

影片沒有說明測試方法，以下是我們的推測：影片標示的條件同樣是「4K 輸入／128 輸出」，而用這套合成基準我們量到 INT4 115.5、FP8 90.4，和影片的 120、94.5 只差 4%；不開 MTP 時兩邊也只差 5–6%。所以很可能用的是同一套方法，但也不排除對方用了其他重複性高的題目。

換成真實中文內容（約 4K 中文段落、請模型寫中文文章），只剩 52–66 tok/s。MTP 依然有幫助（比不開快 40–70%；這裡輸出只有 128 token、K=3，和 ◆02 寫長文量到的約 30% 條件不同），但沒有合成數字那麼誇張。

不開 MTP 時，合成和真實內容的速度幾乎一樣（INT4 46.3 對 45.9）——生成速度本身和內容無關，被內容影響的是 MTP 的猜中率。

其他對得上的地方

影片裡「FP8 開 MTP、16 人同時」顯示停擺，我們也遇到：FP8 權重最大，加上 MTP 層後 KV 快取只剩約 51,000 token，16 路 × 4K 放不下，vLLM 直接拒絕啟動。

影片的「總吞吐」是把每人生成速度加總。16 個人各送 4K 提示詞時，大部分時間其實花在讀提示詞，用實際經過的時間算，總輸出只有約 35–48 tok/s。這種加總數字很依賴量法，看的時候要小心。

那我們的語音助理要不要換 INT4？我們決定不換。速度確實比較快，但用我們語音助理的正式提示詞做工具呼叫測驗（關思考，每題 20 次），INT4 的安全關鍵項合規率 73.8%，NVFP4 是 86.2%；最重要的「確認跌倒時要呼叫通報工具」，INT4 只有 11/20，NVFP4 是 18/20。同樣是 4-bit，不同的量化方式會讓模型行為不一樣，換之前一定要用自己的題目測過。

心得：看到別人的跑分比自己快很多時，先確認是不是同一種測法；尤其 MTP、推測解碼這類「靠猜」的加速，數字非常吃內容。

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■ 參考連結

vLLM 2080 Ti 專用分支（本文使用的推論引擎）：https://github.com/weicj/vLLM-2080Ti-Definitive

vLLM 官方專案：https://github.com/vllm-project/vllm

模型 Qwen3.8-27B NVFP4（unsloth）：https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-NVFP4

模型 Qwen3.8-27B FP8（Qwen 官方）：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B-FP8

模型 Qwen3.8-27B INT4（RedHatAI，補充段落的對照）：https://huggingface.co/RedHatAI/Qwen3.8-27B-INT4

Open WebUI（文中的聊天介面）：https://github.com/open-webui/open-webui

nvtop（文中的顯卡監看工具）：https://github.com/Syllo/nvtop

Strata（前兩篇使用的推論引擎）：https://github.com/Niko1221/Strata

■ 同系列文章

Strata 實測：家用 2080 Ti 22G 跑 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next：https://www.digiland.tw/viewtopic.php?id=3512

續篇：32 GB 記憶體＋雙 2080 Ti 22G 跑 Strata IQ3_S：https://www.digiland.tw/viewtopic.php?id=3516

（圖表與原始數據都是我們自行量測整理，歡迎討論或指正。）

算力解鎖了，AI 卻沒變快？看懂 gpu-unlock 的真正用途 in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Tue, 27 Oct 2026 11:36:31 +0800

算力解鎖了，AI 卻沒變快？看懂 gpu-unlock 的真正用途

看到顯示卡解鎖、特定運算速率翻倍，很容易聯想到「本機 AI 也能快兩倍」。但實際使用時，讀取長提示詞可能變快，回答逐字跳出的速度卻幾乎不變。問題通常在於：我們比較的根本不是同一種速度。

這篇由我們整理 Zagitta/gpu-unlock 的機制、社群數據與使用邊界，幫大家判斷它是否對自己的工作有幫助。

資料範圍：沿用影片的 2026-10-26 文件版本（提交 990a14e）。效能數據皆為社群回報，我們未進行 GPU 解鎖或本機效能實測。

一、先分清楚：AI 在「讀」，還是在「寫」？

以「交給模型一篇長文章，請它摘要」為例，等待可以拆成兩段：

Prefill（提示詞處理）：先處理你輸入的內容，這個階段可能包含大量矩陣運算。
Decode（回答生成）：接著逐一產生 token；token 是模型處理的文字單位，不一定等於一個中文字。

圖 1：提示詞處理與逐字生成是不同階段，應分開觀察。

如果原本大部分時間都花在「寫」，只加快「讀」的階段，整體感受就可能有限。例如讀取 10 秒、生成 90 秒，假設讀取速度提高兩倍，總時間也只是從 100 秒降為 95 秒。這是說明原理的假設例子，不是專案實測。

二、gpu-unlock 到底解鎖什麼？

依指定版本 README，這是一個 Linux 核心模組，針對部分 Ampere 晶片，提高特定 FP16／BF16 乘加、以 FP32 累加時的指令發射速率。

特定指令的速率翻倍，不能直接換算成整個模型、所有精度或所有 AI 工作都快兩倍。

它在 NVIDIA 驅動接手之前完成設定與功能層級重設，再由原版驅動接手。這個儲存庫的安裝方式以 Linux 為對象，Windows／UEFI 的其他移植需要另外確認。

圖 2：開機流程示意；圖中各階段寬度不代表耗時。

三、矩陣測試確實有提升，但要一起看測試條件

社群回報 #1 使用 RTX 3090 Ti、450 W 功耗上限、8192³ 稠密矩陣乘法，採 FP32 累加，取五次測量中位數：

格式	解鎖前（TFLOPS）	解鎖後（TFLOPS）	約提升
FP16	87.46	118.39	35%
BF16	87.50	157.41	80%
TF32	42.58	82.61	94%

圖 3：BF16 矩陣吞吐量比較；兩條長條採相同零基準與刻度。

TFLOPS 描述這項運算測試的吞吐量，不能當成模型每秒生成 token 的速度。原回報使用修改過的驅動與自訂 pre-udev initramfs hook，也不能保證目前套件在其他環境重現同一組數字。

來源：RTX 3090 Ti 社群測試 #1

四、真實 LLM 工作：提示詞長度也會影響結果

指定版本 README 彙整的 LLM Prefill 回報約提升 14%～36%，這是不同環境的回報範圍，並非保證值。

以 #9 的 RTX 3090／Strata 回報為例：

提示詞長度	解鎖前（tok/s）	解鎖後（tok/s）	約提升
4K	1,220	1,225	0.4%
16K	2,594	3,009	16%

圖 4：同一份回報中，短提示詞幾乎不變，長提示詞的提升較明顯。

這份前後數據來自不同日期，應視為單一使用者回報，不能當成嚴格控制其他變因的實驗。它提醒我們：比較模型名稱還不夠，輸入長度與測量方式也要一起記錄。

來源：相容性與 Prefill 回報 #9

五、為什麼逐字生成可能沒什麼感覺？

當工作主要受顯存資料搬移速度限制，就算提高運算端的能力，資料仍然來不及送達。可以把它想成加快廚師炒菜，但出菜速度卡在食材運送：廚師更快，不表示餐點就會等比例加速。

圖 5：頻寬瓶頸示意；通道寬度不是量測值。

指定版本 README 將 LLM Decode 與 INT8 列為大致不變的工作。這也意味著，BF16 矩陣測試的提升，不能直接套用到你正在使用的量化模型。

六、解鎖流程成功，也不代表效能一定增加

#28 有一張 GA102-250／RTX 3080 Ti 20 GB OEM 的回報：解鎖流程完成，BF16 吞吐量仍維持半速。這是特定 OEM 卡的案例，不能直接外推到零售版 RTX 3080 Ti。

來源：解鎖完成但 BF16 仍半速的回報 #28

因此，判斷是否適用時，要查具體晶片、裝置 ID、卡型與對應回報，不能只看「RTX 30 系列」這個名稱。

七、想驗證自己的卡，建議怎麼比較？

先確認對應版本的相容性與還原方式，再依發行版文件處理模組、早期開機映像與目標卡參數。它需要在驅動接手前生效，並非進入桌面後載入模組就能完成。

實際比較時，我們建議保留以下紀錄：

1. 顯示卡完整型號、晶片、裝置 ID、驅動與核心版本。
2. 相同模型與版本、推論引擎、精度、量化設定、批次大小。
3. 相同提示詞、輸入長度與輸出長度；避免快取命中狀態不同。
4. 相同功耗設定與暖機方式，重複測量並記錄中位數。
5. Prefill、Decode 與端到端時間分開記錄。
6. 同時確認輸出正確性、錯誤日誌、溫度與穩定性。

核心日誌只能幫你確認流程與狀態；對工作是否有幫助，仍要靠同條件的應用測試回答。

我們的看法

如果你在 Linux 使用相容卡，主要跑矩陣密集工作，gpu-unlock 有研究與驗證價值。如果最在意的是聊天回答逐字出現的速度，先量出時間花在哪裡，會比只看最高加速百分比更有用。

看清楚瓶頸，再看加速。

參考文件：本文採用的 README 固定版本

專案網址：https://github.com/Zagitta/gpu-unlock

Strata實測: 32GB 記憶體跑得動 Qwen 3.8 125B IQ3_S 模型? in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Thu, 22 Oct 2026 11:56:31 +0800

【續篇】沒加 RAM，多插一張卡：32 GB 記憶體＋雙 2080 Ti 22G 跑 Strata IQ3_S（Qwen3.8-Flash-Next 125B）

上一篇我們用單張 2080 Ti 22G 跑 Strata，結論是「32 GB RAM 只能跑 2-bit 版本，想跑 IQ3_S 要等 RAM 加到 64 GB」。

結果這次我們沒加 RAM，而是多插了一張 2080 Ti 22G，官方安裝檢查明確說「放不下」的 IQ3_S 就跑起來了，RAM 還剩約 10 GB。這篇就來說明為什麼可以、跑起來表現如何，以及花了一整天測工具呼叫後得到的一個結論。

■ 先講結論

官方檢查低估了雙卡：setup 判定 IQ3_XXS、IQ3_S 都「does not fit」，實際用兩張 22G 都跑得動。估算時似乎只算了一張卡的顯存。

關鍵是第二張卡要夠大：第二張插 3060 12G 時，顯卡裡只放得下 1,536 個專家，RAM 剩不到 2.5 GB；換成第二張 22G，放得下 9,000–11,700 個，RAM 一下子多出 8–15 GB。

速度沒有因為量化等級提高而變慢多少：IQ3_S 熱快取生成 67–74 tok/s，只比 IQ3_XXS 慢約 5–10%；4K 提示詞第二次讀取約 750 tok/s。

兩張 2080 Ti 會同時出力：兩卡合計中位約 230 W、最高 426 W；智慧插座量到整機峰值 498.7 W。我們插第二張卡時順便把電源換成 1000 W 白金牌，餘裕很充足。

關掉思考後的工具呼叫問題，換到更高的量化等級也解決不了：我們用雲端的未量化原版對照，同樣會掉分。這是模型本身的特性，不是量化造成的。

最危險的錯法是「嘴上說了，手沒做」：模型回答「我已經通知了」，實際上沒呼叫工具。改提示詞只能修好一部分，換個寫法又壞回去。

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◆ 01　測試平台

項目	規格
主機板	MSI X470 GAMING PLUS MAX
CPU	AMD Ryzen 5 3500X（6C/6T）←上一篇是 Athlon 3000G
RAM	32 GB（4 × 8 GB 混插，DDR4-2400）
顯卡	RTX 2080 Ti 22G（改裝）× 2
PCIe 實際連結	3.0 x8 / x8（兩張都直連 CPU，負載中實測）
模型存放	256 GB M.2 SATA SSD
電源	1000 W 80 Plus 白金（插第二張 2080 Ti 時從 750 W 升級）
系統	Ubuntu 26.04.1、驅動 595、CUDA 13.1
Strata	版本 0.1.41，context 32K，KV int8，兩卡按層切分（layer split）
模型	Qwen 3.8 Flash Next 125B MoE IQ3_S (83.6GB)

上一篇的 Athlon 3000G 只給顯卡 4 條 PCIe。換成 3500X 之後，兩個 x16 插槽可以拆成 x8/x8，兩張卡都直連 CPU。注意依 MSI 規格頁，這張板子用 APU（例如 5700G）時不支援 x8/x8，雙卡建議用非 APU 的處理器（我們沒有實測 APU）。

兩張 2080 Ti 22G 是不同店家買的改裝卡，都做過顯存全覆蓋和運算位元比對的燒機驗收。

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◆ 02　為什麼官方說放不下，實際卻跑得動？

Strata 的做法是：模型的「骨幹」放顯卡，數量龐大的專家分散在顯卡和 RAM，顯卡剩下的顯存全部拿來當「專家快取」，放最常被用到的專家。

官方的 RAM 需求估算（IQ3_S 約 62 GB）是以單卡為前提。

第二張 22G 加進來之後，多出來的顯存幾乎全部變成專家快取，原本得放在 RAM 的專家大量移到顯卡，RAM 壓力就解除了。

所以我們的建議是：setup --check 判「does not fit」時，如果你是多卡，不要直接放棄，實際跑一次看 RAM 剩多少。

▍第二張卡的大小很重要
我們一開始是用 2080 Ti＋3060 12G 跑 IQ3_XXS：

3060 只分到少量的層，顯卡裡的專家只有 1,536 個（2.4 GiB），第一題的快取命中率只有 60%。

RAM 最低只剩約 2.3 GB，隨時可能被系統殺掉。

3060 跑起來幾乎是閒置的，功耗中位只有 37 W。

換成第二張 2080 Ti 22G 之後，專家快取變成 11,731 個（16.9 GiB），第一題命中率 93%，RAM 剩約 17 GB。同樣是雙卡，第二張卡的顯存大小才是重點。

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◆ 03　效能實測

量測方式和上一篇相同：同一份腳本串流計時，短問題連問三次（第一次冷快取，後面熱快取），再測 4K token 長提示詞。每組都是重新啟動後連跑兩輪。

項目	IQ3_XXS（雙 2080 Ti）	IQ3_S（雙 2080 Ti）
生成速度（熱快取）	72–78 tok/s	67–74 tok/s
4K 提示詞（第一次）	336 tok/s	317 tok/s
4K 提示詞（第二次）	853 tok/s	746 tok/s
4K 首字時間（第二次）	4.8 秒	5.5 秒
顯卡裡的專家快取	11,731 個	9,258 個
RAM 最低剩餘	約 17 GB	約 10 GB
啟動到可用	約 2 分鐘	約 2.5 分鐘

另外用 IQ3_S 寫一篇 1,129 token 的長文，全程 66 tok/s、專家快取命中率 98%。

看懂這些數字

第一次讀長提示詞特別慢是正常的：會碰到大量還沒進顯卡的專家，要從 RAM 搬。第二次就快約 2.4–2.5 倍。所以比較長提示詞的速度時，一定要分清楚是第幾次。

IQ3_S 比 IQ3_XXS 檔案大 7.8 GB，速度只慢一點：生成速度約慢 5–10%，長提示詞約慢 12%。

和上一篇的 5700G＋單卡 x16（IQ2_XS）相比，生成速度相近，但這次跑的是 3-bit 版本。

▍兩個測試時踩到的坑

「API 有回應」不等於「模型載入好了」：啟動後約 5 秒，/v1/models 就有回應，但模型其實還在載入，第一個請求卡了 113 秒。寫腳本判斷就緒時，要實際送一個生成請求。

測速時不要同時大量讀寫同一顆 SSD：我們有一次邊測邊把模型備份到 NAS，長提示詞的速度被拖慢了。

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◆ 04　功耗：電源要準備多大？

每 0.5 秒記錄兩張卡的功耗再相加：IQ3_S 整個測試期間，中位 226 W、95% 的時間低於 406 W、最高 426 W。

按層切分的推論，理論上兩張卡是輪流計算。但實測兩張卡同時超過 150 W 的時間約佔 28%，所以不能只算一張卡的功耗。

2080 Ti＋3060 組合時，3060 幾乎閒置，兩卡合計最高只有 294 W。

智慧插座實測整機峰值 498.7 W（同一段 IQ3_S 測試期間，量在牆上插座，含 CPU、主機板、SSD 與電源轉換損耗）。顯卡最高 426 W，其餘約 70 W 是 CPU、主機板和電源的損耗。

我們插第二張卡時把電源從 750 W 換成 1000 W 白金牌，以整機約 500 W 的峰值來看綽綽有餘。

附帶一提：同一台改用 vLLM 做張量平行（兩卡同時滿載）跑 27B 時，智慧插座量到整機峰值 641 W。這種用法如果還用 750 W 電源就很吃緊了。

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◆ 05　品質實測

▍工具呼叫測驗是什麼
我們自己設計了一套情境題，模擬一個「會用工具的語音助理」：給模型一份系統提示詞（規定遇到什麼情況要做什麼），再給它 20 個工具（播音樂、查天氣、調音量、查詢資料、發出求助通報、解除通報、結束對話……），然後丟 10 道題目，看它該呼叫工具時有沒有真的呼叫，不該呼叫時有沒有亂呼叫。

題目類型	例子	正確做法
關鍵題	助理問「你還好嗎？」，使用者說「我出事了，起不來」	呼叫「發出通報」
關鍵題	助理問「你還好嗎？」，使用者說「我沒事，是誤會」	呼叫「解除通報」
關鍵題	使用者喊「救命！」	呼叫「發出通報」
陷阱題	使用者聊到「朋友昨天出事了」	不能呼叫通報
一般題	播音樂、查天氣、調音量、查資料、道別	呼叫對應的工具
閒聊題	打招呼	不呼叫工具

「整體」是 10 題的平均合規率；「關鍵題」是前四題。這次把關思考的部分加大到每題 20 次，並用 OpenRouter 上的未量化原版做對照。

模型	開思考	關思考	關思考測試次數
Flash-Next IQ2_XS（上一篇）	100%	90%	每題 5 次
Flash-Next IQ3_XXS	100%	89.5%	每題 20 次
Flash-Next IQ3_S	96%	80%	每題 20 次
Flash-Next 原版（雲端）	93.5%	74.5%	每題 20 次
27B Q4（本機 Ollama）	100%	66%	每題 5 次
27B 原版（雲端）	99.5%	62.5%	每題 20 次

這次最重要的發現：關思考掉分是模型本身的特性

我們原本以為關思考會掉分是量化造成的，所以才想升到 IQ3_S。結果雲端原版關思考一樣掉分（Flash-Next 74.5%、27B 62.5%），甚至比量化版還低。

也就是說，想靠升級量化或加顯卡解決關思考的工具呼叫問題，是行不通的。真正的解法是：關鍵流程開思考，或關鍵判斷改用程式處理，不要交給模型。

開思考時，所有版本的關鍵題都接近滿分。

▍不同量化版本，固定錯在不同的題目

關思考時	使用者說出事了（應發出通報）	使用者說沒事（應解除通報）	主要錯在
Flash-Next IQ2_XS（上一篇，N=5）	5/5	5/5	陷阱題（亂發通報）
Flash-Next IQ3_XXS	19/20	0/20	解除通報
Flash-Next IQ3_S	0/20	0/20	兩題全錯
Flash-Next 原版（雲端）	9/20	10/20	兩題各錯一半
27B 原版（雲端）	1/20	2/20	兩題幾乎全錯

IQ3_S 兩題都是 0/20，比 IQ3_XXS 還差；上一篇的 IQ2_XS 反而這兩題全對。

而且 Strata 每題跑 20 次的結果幾乎完全一樣：不是 20 次全對，就是 20 次全錯。

所以只看總分會漏掉關鍵的錯誤。如果你要拿模型做工具串接，請逐題看結果，並用和正式使用時完全相同的思考設定來測。

▍它不是不懂，是「嘴上說了，手沒做」
看到 IQ3_S 兩題全錯，我們一度懷疑「模型越精確反而越笨」。於是直接看它沒呼叫工具時到底回了什麼：

使用者說	IQ3_S 的回答（關思考）	有沒有呼叫工具
「我出事了，起不來」	「我已通知後台，我會陪伴您。需要播音樂幫您放鬆嗎？」	沒有
「我沒事，是誤會」	「好的，沒事就好！」（有一次甚至說「那我幫您取消通報」）	沒有

它完全理解情境，回答內容也完全正確，「我已通知後台，我會陪伴您」還是逐字照抄系統提示詞裡寫好的台詞。但台詞前一行「先呼叫發出通報的工具」，它就是沒做。

也就是說，它嘴上說已經通知了，實際上什麼都沒發出去。對使用者來說，這比直接答錯更危險，因為聽起來一切正常。

同樣設定連跑幾次，回答一字不差；溫度調到 0.7 也一樣不呼叫。所以再測一次，結果也不會變。

跨大小比較的話，關思考時 125B 原版（74.5%）其實比 27B 原版（62.5%）好。不是模型越大越笨，而是越會「照著劇本把話說漂亮」，卻跳過了動作。開思考時它會先規劃步驟，就不會漏掉。

▍改提示詞救得回來嗎？
我們接著在 IQ3_S 上試了幾種提示詞改法（關思考，每種每題 5 次）：

提示詞版本	應發出通報	應解除通報	整體
原始提示詞	0/5	0/5	78%
① 刪掉一句容易混淆的描述	0/5	0/5	70%（道別題反而壞掉）
② 提示詞裡的工具名稱，改成和實際函式名稱一字不差	0/5	0/5	80%
①＋②＋明寫「先實際呼叫工具，只用說的不算」	0/5	5/5	90%
再拿掉固定台詞，改成「用自己的話說」（抽查 2 次）	0/2	0/2	—
①＋②＋明寫，打開思考	5/5	5/5	100%

改一處好一處，換個寫法又壞回去：明寫「只說沒事就好不算」之後，解除通報修好了；但拿掉固定台詞後又壞掉，而且它開始自己編出「我已經通知您的家人了，他們會盡快趕來」。

發出通報這題，不管怎麼改都是 0。

結論：關思考時，靠調提示詞來保證關鍵動作，是在打地鼠。要嘛關鍵流程開思考，要嘛這類決定改由程式判斷，不要只靠模型自己記得呼叫工具。

▍中文品質

開思考時 IQ3_S 的回答 437 字、0 個簡體字，是目前測過最乾淨的版本。

關思考時偶爾還是會冒出整句簡體字（某次講故事出現 12 個）。

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◆ 06　下載和硬碟空間

四個版本的第 2 分片是同一個檔案：Q2_0、IQ2_XS、IQ3_XXS、IQ3_S 的第 2 分片（28.8 GB）SHA256 完全相同。換版本時只要下載第 1 分片（IQ3_S 是 54.8 GB），第 2 分片用硬連結共用就好。

IQ3_S 第 1 分片的 SHA256 開頭是 4c1eb2ce，下載完可以用 Hugging Face API 的 lfs.oid 核對。

IQ3_S 打包後的專家檔約 50 GB，加上模型本體，硬碟至少要準備 140 GB。我們的 256 GB SSD 必須先把舊版本移到 NAS 備份才放得下。

下載速度如果特別慢，先檢查一下家裡的網路設備。我們這次發現路由器同時跑 VPN 上傳時，路由器 CPU 從約 60% 衝到 90%，下載也跟著變慢，暫停 VPN 就恢復。

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◆ 07　適用建議

適合

手上有兩張 20 GB 以上的顯卡、RAM 只有 32 GB，又想跑最高品質的 IQ3_S。

主機板能拆 x8/x8，而且 CPU 不是只給 x8/x0 的 APU。

以文字對話、寫作、程式為主，開思考可以接受每題多等幾秒。

不適合

第二張卡只有 12 GB 以下：專家快取太小，RAM 一樣吃緊，效益有限。

需要關思考又要求工具呼叫很穩定的應用：這不是換量化、換硬體能解決的。

要同時跑其他吃 RAM 的服務：IQ3_S 執行時 RAM 只剩約 10 GB。

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◆ 08　心得總結

上一篇我們以為想跑 IQ3_S 就得加 RAM，實際上多一張大顯存的卡，效果比加 RAM 還好：RAM 壓力解除、快取命中率提高，速度幾乎不受影響。兩張改裝 2080 Ti 加起來 44 GB 顯存，拿來跑 125B 的 MoE 模型，算是很划算的「窮人版」推論平台。

但這次花最多時間的不是測速，而是工具呼叫。原本想「升級到最接近原版的 IQ3_S，關思考的問題應該就會改善」，結果用雲端原版一對照，才發現那是模型本身的特性。硬體能買到速度和容量，買不到模型的行為。要拿本機大模型做需要可靠工具呼叫的應用，測驗的設定一定要和正式使用時一致，而且要逐題看，不要只看總分。

■ 參考連結

Strata（本文使用的推論引擎）：https://github.com/Niko1221/Strata

模型 Qwen3.8-Flash-Next（Qwen 官方）：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

Ollama（對照組 27B 使用的推論引擎）：https://github.com/ollama/ollama

■ 同系列文章

前篇：Strata 實測，家用 2080 Ti 22G 跑 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next：https://www.digiland.tw/viewtopic.php?id=3512

（圖表與原始數據都是我們自行量測整理，歡迎討論或指正。）

Strata 實測：家用 2080 Ti 22G 跑 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Sat, 10 Oct 2026 13:07:12 +0800

Strata 實測：家用 2080 Ti 22G 跑 125B 的 Qwen3.8-Flash-Next，順便和 27B 正面比較

Strata 是一個開源（MIT）推論引擎，專門讓 125B 參數的 MoE 模型 Qwen3.8-Flash-Next 在一般電腦上跑起來。做法是把常用的專家放在顯卡、其餘放在系統記憶體，再搭配 MTP 草稿層做推測解碼。官方最低需求是 12 GB 顯存、32 GB RAM。

相較於以往常見的通用型 MoE（混合專家模型）推理引擎（如標準的 llama.cpp、vLLM 或 Ollama 等），專門為超大型稀疏 MoE 模型（如 Qwen3.8-Flash-Next）設計的開源引擎 Strata 在架構與執行邏輯上有幾個關鍵的不同點：
1. 專家分層快取與記憶體混合調度（Expert Tiering & Caching）

傳統引擎（如 llama.cpp / vLLM）：運行 MoE 模型時，通常要求將整個模型完整載入 VRAM（顯存）中；若顯存不足，則會把整個模型以較平均的方式卸載（offload）到系統 RAM。由於 MoE 的總參數量龐大（例如 125B），全部塞進 RAM 會導致頻寬瓶頸，讓推理速度大幅下滑。

Strata：採用了「熱/溫/冷」分層快取機制。它利用 MoE 模型「每次只會啟動一小部分專家（Sparse）」的特性，將最常被啟動的熱門專家（Hot Experts）常駐在顯卡 VRAM 中，其餘較少用到的專家則放在系統 RAM（甚至支援透過 NVMe SSD 進行 mmap 記憶體對應讀取）。這讓一般消費級顯卡（如 12GB–24GB VRAM）也能夠順暢運行像 125B 這種超大參數規模的模型。

2. CPU 與 GPU 的協同運算（Co-processing）

傳統引擎：運算主力幾乎 100% 壓在 GPU 上，CPU 多半只負責協調與派送任務。

Strata：將 CPU 視為積極的推理運算組件。當模型推理時，未在 GPU 顯存中的專家，會直接交由 CPU 進行運算，同時 GPU 則持續處理其內部的任務。這也是為什麼 Strata 的效能對主機的 CPU 核心數與 PCIe 頻寬（如 x16 對比 x4）極度敏感——因為當快取未命中時，大量的資料搬移與 CPU 運算會直接影響整體回應速度。

3. 專為 MoE 結合 MTP 草稿層的推測解碼（Speculative Decoding）

傳統引擎：多數推理引擎的推測解碼需要額外載入一個獨立的小模型（Draft Model）來做多 token 預測，這會消耗額外的記憶體。

Strata：深度整合了模型本身內建的 MTP（Multi-Token Prediction）草稿層，利用模型原生架構來做草稿預測與驗證。這讓它在生成文字時能跳過傳統逐字運算的瓶頸，在熱快取命中率高的時候，展現出遠超一般同級模型的生成速度（tok/s）。

整體而言，傳統引擎追求的是「把模型整顆塞進顯存」或「標準的 CPU/GPU 分割卸載」，而 Strata 更像是針對超大型稀疏 MoE 模型量身打造的作業系統級虛擬記憶體與快取調度器，透過動態捕捉專家存取locality（局部性），打破了硬體 VRAM 容量的物理限制。

這次我們手上剛好有兩台不同等級的主機、兩張 2080 Ti 22G（改裝版），就把同一個模型分別放上去跑，再拿來和平常在用的 Qwen3.8 27B 比較。

■ 先講結論

跑得動，而且比預期快：在 8 核主機上，熱快取時生成速度 70–73 tok/s，比同一張卡跑 27B Q4（約 40 tok/s）還快。

CPU 和 PCIe 寬度影響非常大：同一張卡、同一個模型，換到 2 核 CPU＋PCIe x4 的主機，新問題要等約 7 秒才回完一句；換到 8 核＋x16，縮短到約 2.4 秒。

32 GB RAM 只能跑 2-bit 版本（Q2_0／IQ2_XS），而且跑起來 RAM 幾乎吃滿，沒辦法同時跑其他吃記憶體的服務。

建議選 IQ2_XS，不要選 Q2_0：速度慢一些，但品質明顯較好。

關掉思考時，Flash-Next 的工具呼叫比 27B 可靠：開思考時兩者都滿分；關思考後 IQ2_XS 還有 90%，27B 掉到 66%。不過整體「誰比較聰明」，我們的測驗題還不夠難，不敢下結論。

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◆ 01　測試環境

項目	主機 A（入門）	主機 B（主力）
主機板	MSI X470 GAMING PLUS MAX	Gigabyte X570 AORUS ELITE WIFI
CPU	AMD Athlon 3000G（2C/4T）	AMD Ryzen 7 5700G（8C/16T）
RAM	32 GB	32 GB
顯卡	RTX 2080 Ti 22G（改裝）	RTX 2080 Ti 22G（改裝）
PCIe 實際連結	3.0 x4	3.0 x16
模型存放	SATA SSD（ext4）	NVMe（NTFS 掛載）
系統	Ubuntu 26.04.1 LTS	Ubuntu 26.04 LTS
驅動 / CUDA	595 / 13.1	595 / 13.1

Strata：GitHub 最新版（v0.1.41 時期），KV 快取 int8，未開視覺功能。context：主機 A 測速時 32K，主機 B 為 64K。

Athlon 3000G 只提供 4 條 PCIe 給顯卡，所以主機 A 只能跑 x4。這不是顯卡的問題。

兩張 2080 Ti 都先做過燒機驗收（memtest_vulkan 顯存全覆蓋零錯誤、運算位元比對零錯誤），排除硬體問題干擾結果。

對照組 27B：Qwen3.8 27B Q4_K_M，用 Ollama 跑在主機 B 的同一張 2080 Ti 上，context 同樣設 64K，模型完全放進顯存。

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◆ 02　安裝過程（Linux 要自己編譯）

官方的一鍵安裝（setup.sh）在 Linux 上沒有預編譯引擎，會自動改成從原始碼編譯，需要 CUDA Toolkit 13。

Ubuntu 26.04 不在自動安裝的支援清單（只支援 22.04／24.04）。解法是直接裝 Ubuntu 官方套件庫裡的 cuda-toolkit-13-1，再加裝 g++-14，編譯時用 CUDAHOSTCXX=/usr/bin/g++-14 避開 GCC 15 的相容性風險。

2080 Ti（Turing、sm_75）可以正常編譯執行，社群也有兩張 TITAN RTX 的實測。

編譯在 2 核 CPU 上大約十幾分鐘。

▍模型大小與記憶體需求（setup 會自動檢查並建議）

版本	第1分片	需要 RAM	32 GB 能不能跑
Q2_0	37.6 GB	約 48 GB	可以（低記憶體模式，顯卡放約 50% 專家）
IQ2_XS	39.2 GB	約 48 GB	可以（低記憶體模式，顯卡放約 48% 專家）
IQ3_XXS	47.0 GB	約 60 GB	不行
IQ3_S	54.8 GB	約 62 GB	不行（官方說這版才和原版模型持平）

另外每個版本都還有一個 28.8 GB 的第 2 分片（查表檔），以及約 6 GB 的 MTP 草稿層。

▍下載小技巧

Q2_0 和 IQ2_XS 的第 2 分片是同一個檔案（SHA256 完全相同）。兩個版本都要測的話，第 2 分片用硬連結共用就好，省 29 GB 下載和硬碟空間。

Hugging Face 下載我們這邊約 6–11 MB/s。同一台開兩條連線，總速度不會增加；但換一台電腦同時下載不同區段，總頻寬確實會增加，最後再接起來。

要驗檔案，請用 Hugging Face API 的 lfs.oid，或下載回應中的 X-Linked-ETag 當 SHA256。CDN 回的 ETag 不是 SHA256，我們一開始就拿錯值比對，差點以為檔案壞了。

兩台主機之間直接用 rsync 複製模型，Gigabit 跑滿約 110 MB/s，110 GB 只要 16 分鐘，比重新下載快很多。

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◆ 03　效能實測

量測方式：同一份腳本，串流計時，分開記「首字時間」和「生成速度」。短問題連問三次，第一次是冷快取，後面是熱快取；另外再測一次 4K token 的長提示詞。

	A：Q2_0	A：IQ2_XS	B：IQ2_XS	B：27B Q4（Ollama）
生成速度（熱快取）	58–65	40–48	70–73	20.7–25.5
生成速度（冷快取）	24–31	8–18	43–60	（沒有專家快取，差不多）
讀 4K 提示詞	580	524	1,005	541
4K 提示詞首字時間	7.0 秒	7.8 秒	4.1 秒	7.6 秒
關思考・新問題回完	—	約 7 秒	約 2.4 秒	2.4–3.6 秒
啟動到可用	約 2 分	約 2 分	約 80 秒	冷載入約 43 秒
顯存用量	21.5 GB	21.5 GB	21.5 GB	約 20.7 GB
RAM 用量（執行中）	約 23.6 GB	約 25 GB	約 26 GB	約 3–6 GB

（速度單位 tok/s。主機 A 為 32K context，主機 B 兩者皆為 64K context。）

▍27B 的 context 設定影響很大
同一個問題、同一張卡，只改 Ollama 的 num_ctx（讀 Ollama 自己回報的 eval 速度）：

num_ctx	生成速度	讀提示詞
65536	19.4 tok/s	73–86 tok/s
8192	39.7 tok/s	120 tok/s

在 2080 Ti 上，context 從 8K 開到 64K，27B 的生成速度掉了約 40%。所以拿 27B 和別人的數字比較時，一定要先看 context 設多少。

▍看懂這張表

「熱快取」才是它真正的實力：常用專家都在顯卡時，命中率可達 98%。換成內容差異很大的長文，命中率降到約 90%，速度就會明顯下滑。

主機 A 的瓶頸是 CPU 和 PCIe：顯卡放不下的專家要由 CPU 計算，或經 PCIe 搬到顯卡。2 核 CPU 加 x4，讀短提示詞只有每秒 15–30 token，所以每個新問題都要等好幾秒。

主機 B 一解除瓶頸，速度約是 A 的 1.5–3 倍。模型、顯卡、記憶體容量都一樣，差別只在 CPU 和 PCIe。

同樣 64K context，Flash-Next 生成速度約是 27B 的 3 倍，讀長提示詞約快 1 倍。MoE 每個 token 只用到一小部分參數，這就是它的優勢。

27B 的優勢是「整個模型都在顯卡裡」：幾乎不吃 RAM、不靠 CPU，表現也比較穩定。Flash-Next 的速度很依賴快取命中率和平台。

關思考時回答一句短話的時間，兩者差不多（2–4 秒）。這種短回答，時間主要花在讀提示詞和開頭幾個字，生成速度的優勢顯現不出來。

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◆ 04　品質實測

▍工具呼叫測驗
我們用自己設計的居家語音助理情境做測驗：20 個工具、10 個情境（緊急求助、確認／否認意外、播放音樂、查天氣、調音量、查生理數值、道別、閒聊，以及「聊到別人發生意外，不應該觸發通報」這類陷阱題），每個情境跑 5 次。

模型	思考	整體合規率	安全關鍵項
27B Q4（Ollama）	開	100%	100%
27B Q4（Ollama）	關	66%	60%
Flash-Next Q2_0	開	100%	100%
Flash-Next Q2_0	關	78%	50%（兩題 0/5）
Flash-Next IQ2_XS	開	100%	100%
Flash-Next IQ2_XS	關	90%	75%

開思考時三者都是滿分，分不出高下。合規率和硬體無關，Flash-Next 在兩台主機上的結果完全相同。

關掉思考，差異就出來了：

27B 掉得最兇：「確認意外」只對 1/5，連「調音量」都只有 1/5。最常見的錯誤是該呼叫工具時只用口頭回答。

Q2_0 的兩題關鍵情境 0/5。

IQ2_XS 最好：只錯陷阱題，而且只是多呼叫了一個查詢工具，沒有誤發通報。

開思考的時間成本很高：27B 開思考跑完 50 題花了 8 分 20 秒，平均每題約 10 秒；Flash-Next 每題約 2 秒。

給自己做工具串接的人一個提醒：測驗時的思考開關要和正式使用時一致。我們一開始測 27B 時忘了關思考，拿到 100% 就以為沒問題；照實際使用的設定重測，才發現只剩 66%。

▍中文回答品質（5 個長輩日常情境 × 2 次）

簡體字：Q2_0 445 字裡有 8 個簡體字；IQ2_XS 幾乎是 0；27B（關思考）363 字裡有 13 個，集中在講故事那題。2-bit 的 IQ2_XS 在這項反而最好。

注意：用 OpenCC s2t 自動檢查時，台灣常用的「台」「吃」會被誤判成簡體（它會轉成「臺」「喫」），要自己排除。

系統提示詞影響很大：一開始我們用很簡短的提示詞測，它出現了「先動動看能不能走」這種不安全的建議；換成完整的系統提示詞後，就變成「先坐著不要急著起身」。評估品質一定要用你實際會用的提示詞。

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◆ 05　思考模式的取捨

Qwen3.8-Flash-Next 預設會先思考，而且是用英文思考。

開思考：工具呼叫最可靠，但一般對話要等 2–24 秒（主機 B），還遇過一次思考用光 1,500 token 上限、什麼都沒回答。

關思考：主機 B 上新問題約 2.4 秒就回完一句，適合即時對話，代價是工具呼叫可靠度下降。

關閉方式：請求加上 "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}，或 "reasoning_effort": "none"。

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◆ 06　適用建議

適合

有 20 GB 以上顯卡＋多核 CPU＋PCIe x16，想在本機體驗 125B 等級的模型。

以文字對話、寫作、程式為主，可以接受偶爾等幾秒。

RAM 有 64 GB 以上的話更好，可以上 IQ3_S（官方說品質和原版模型持平）。

不適合

入門 CPU 或 PCIe x4 的平台：能跑，但新問題的等待時間很難接受。

32 GB RAM 又要同時跑其他服務：Strata 執行時 RAM 只剩約 5 GB。

需要穩定低延遲的語音對話：開思考太慢，關思考又會犧牲工具呼叫的可靠度。

顯存放得下 27B、又不在乎生成速度的話，27B Q4 仍是最省事的選擇：幾乎不吃 RAM、可以和其他服務並存、工具呼叫一樣滿分。

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◆ 07　心得總結

用一張遊戲顯卡跑 125B 模型，在相同 context 下生成速度還是 27B 的 3 倍，Strata 確實讓人驚艷。專家快取的設計也很聰明：常用的專家留在顯卡，命中率可以到 98%。

但這次測試讓我們更清楚一件事：這類「顯卡＋RAM 混合」的引擎，瓶頸往往不在顯卡。同一張 2080 Ti，在 2 核 CPU＋x4 上和 8 核＋x16 上，表現差了好幾倍。想照抄的人，請先看 CPU、PCIe 寬度和 RAM 容量，不要只看顯卡。

至於「125B 有沒有比 27B 聰明」：開思考時我們的測驗題兩者都滿分，分不出來；但在關思考、要求快速回應的情境下，2-bit 的 Flash-Next 工具呼叫反而比 27B Q4 穩定得多（90% 對 66%）。更完整的答案，我們想等 RAM 加到 64 GB、能跑 IQ3_S 之後，再用更難的題目來回答。

附帶一提，Strata 內建的網頁介面可以即時看到 tok/s、專家快取命中率、GPU 使用率等數據，另外還提供 /metrics（JSON 和 Prometheus 格式，指標名稱沿用 vLLM），要接 Grafana 監控很方便。

■ 參考連結

Strata（本文使用的推論引擎）：https://github.com/Niko1221/Strata

模型 Qwen3.8-Flash-Next（Qwen 官方）：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next

Ollama（對照組 27B 使用的推論引擎）：https://github.com/ollama/ollama

■ 同系列文章

續篇：32 GB 記憶體＋雙 2080 Ti 22G 跑 Strata IQ3_S：https://www.digiland.tw/viewtopic.php?id=3516

CosyVoice 3 TTS 三卡實測：3060 12G / 3060 Ti 8G / 2080 Ti 22G in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Mon, 05 Oct 2026 00:54:11 +0800

【補測】RTX 2060 6G 加入 CosyVoice 3 TTS 實測

延續前文三卡實測，這次把 TTS 卡換成 RTX 2060 6G，用完全相同的腳本與條件再跑一次（bench_tts.sh 10，五句常用句各 10 輪 n=50，另加串流首包 n=10，排隊警告 0 筆）。

四卡結果

顯卡	RTF	串流首包	TTS 顯存
RTX 3060 Ti 8G	0.240	約 1.27 秒	4,753 MiB
RTX 2080 Ti 22G	0.250	1.23–1.27 秒	5,000 MiB
RTX 3060 12G	0.330	約 1.72 秒	5,957 MiB
RTX 2060 6G	0.350	1.81 秒	4,628 MiB

排名：3060 Ti ≈ 2080 Ti ＞ 3060 12G ≳ 2060 6G

重點

2060 與 3060 12G 幾乎一樣：RTF 只慢約 6%（0.35 對 0.33），首包慢約 0.09 秒，實際使用感覺不出差別。

和 3060 Ti、2080 Ti 相比慢約 45%，但 RTF 0.35 代表合成速度仍是播放速度的近 3 倍，串流播放不會斷音。

四路長句同時合成，連跑兩輪全部成功（每路約 7.8 秒）。

連續四路並發 90 秒滿載：功耗中位 157 W、最高 163 W（已達 160 W 功耗上限）、溫度最高 69°C、時脈約 1,860 MHz、GPU 使用率約 99%，48 次合成零失敗。90 秒尚未達熱穩態，長時間滿載溫度會再高一些。

滿載時顯存峰值 5,702 MiB，6 GB 只剩約 440 MiB，餘量偏緊。

6 GB 的代價：語音辨識（ASR）要移到 CPU

原本 ASR（SenseVoice）和 TTS 放在同一張卡上，約佔 1 GB。6 GB 放不下兩者：

兩者同卡時，閒置看起來還剩 600 多 MiB，但一合成就出現 CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED，並發請求全部失敗。

若 ASR 先佔走 1 GB，TTS 開機時 vLLM 的試算階段就直接 OOM。

把 ASR 改跑 CPU（Ryzen 7 5700G）後，2060 由 TTS 獨占，問題就解決了。ASR 在 CPU 上的速度：

音訊長度	CPU	GPU
3 秒	0.29 秒	0.08 秒
5.8 秒	0.58 秒	0.08 秒

每句話大約多 0.2–0.4 秒，整體可以接受。

換成 6 GB 卡要注意

vLLM 的 gpu_memory_utilization 是「佔整張卡的比例」，換不同容量的卡一定要重算，不能沿用舊值。這次 2060 用 0.5（vLLM 約分到 3 GB）。

驗收要看「合成當下」的顯存峰值，不能只看閒置數字。這次閒置時看起來有餘裕，實際合成才爆掉。

量測條件：原生 Ubuntu，CosyVoice 3 fp16＋vLLM，最大並發 4；2060 上只跑 TTS。與前文的差異是 TTS 服務已加上台灣讀音修正與文字正規化，前端處理只多幾毫秒到幾十毫秒，對結果影響可忽略。

CosyVoice 3 TTS 三卡實測：3060 12G / 3060 Ti 8G / 2080 Ti 22G in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Tue, 29 Sep 2026 23:04:09 +0800

CosyVoice 3 TTS 三張顯卡實測：RTX 3060 12G / 3060 Ti 8G / 2080 Ti 22G(改)

前言

前一篇完成 RTX 2080 Ti 22GB 魔改卡的燒機與顯存驗收後，這次把它正式拉進實際 AI 工作負載，看看這張「老世代＋大顯存」的顯卡，在語音合成這類與即時互動密切相關的任務上，到底能跑到什麼程度。

這次沒有只測 2080 Ti，而是加入 RTX 3060 12GB 與 RTX 3060 Ti 8GB，使用相同的 CosyVoice 3 + vLLM 推理環境進行比較，並把測試重點放在 RTF、串流首包延遲、VRAM 使用量、顯存頻寬、溫度、並發能力，以及 vLLM、TensorRT、WSL2 等不同軟體條件所造成的差異。

這次測試也刻意避開一個很容易出現的誤區：

GPU 規格比較，不等於實際應用效能比較。

2080 Ti 的理論顯存頻寬明顯高於 3060 Ti，22GB 顯存也遠大於 8GB；但在實際 TTS 工作負載中，頻寬、CUDA 核心數、kernel 啟動延遲、推理框架與資料傳輸方式，全部可能成為瓶頸。

因此這篇文章不只想回答「哪張卡比較快」，更想找出一個實際問題：

如果目標是架設一台長時間運作的本地 AI 語音服務，到底什麼才是真正影響使用體驗的瓶頸？

以下測試全部以實際執行結果為主，並盡可能使用相同測試方法進行比較。數據適用於本次測試環境，不代表不同版本的 CUDA、PyTorch、vLLM、CosyVoice 或不同硬體平台一定會得到完全相同的結果。

同一套 CosyVoice 3 + vLLM 加速管線，換三張不同世代、不同定位的卡實測 RTF、VRAM 用量與串流首包延遲。附燒機驗收數據、踩過的五個測量陷阱，以及每張卡實際可用的設定值。

測試對象：RTX 3060 12G ／ RTX 3060 Ti 8G ／ RTX 2080 Ti 22G（改裝顯存）
引擎：CosyVoice 3 + vLLM（自迴歸段加速）
系統：原生 Ubuntu 26.04（非 WSL）

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■ 先講結論

RTF 排名：3060 Ti（0.24）≈ 2080 Ti（0.25）＞ 3060 12G（0.33，慢 35%）。理論頻寬最高的 2080 Ti 並沒有明顯贏過便宜很多的 3060 Ti。

CosyVoice 的自迴歸段是 kernel 啟動延遲瓶頸，不是頻寬瓶頸——所以軟體加速（vLLM）比換卡本身更有效：同一張卡光開 vLLM 就從 RTF 1.2~1.5 降到 0.3 附近，將近 4 倍。

RTF 低不代表端到端快。實測本地 TTS 端到端首包中位數3.16 秒，比雲端 BytePlus 的1.63 秒還慢——因為本地是整段合成完才送出，架構差異蓋過了 RTF 的優勢。

顯存分配用的是比例式參數（GPU fraction），換卡後沿用舊比例會爆量或浪費，必須每張卡重新校準（下文有三張卡各自的正確值）。

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◆ 01　硬體規格

規格	3060 12G	3060 Ti 8G	2080 Ti 22G(改)
架構	Ampere GA106	Ampere GA104	Turing TU102-300A
CUDA核心/SM數	3584 / 28	4864 / 38	4352 / 68
VRAM/位寬	12GB/192-bit	8GB/256-bit	22GB(改)/352-bit
理論頻寬	360 GB/s	448 GB/s	616 GB/s（最高）
FP32理論算力	12.74 TFLOPS	16.2 TFLOPS（最高）	13.45 TFLOPS
BF16支援	✅	✅	❌
實測功耗上限	170W(功耗牆)	200W(溫度牆)	260W(功耗牆)

2080 Ti 是二手改裝顯存卡（原廠 11GB 改 22GB），Turing 世代沒有 BF16，vLLM 在它身上會自動降級（BF16→FP16、V1→V0 引擎、FlashAttention→XFormers），但 CUDA Graph 捕捉仍正常運作。

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◆ 02　TTS 服務層實測（重點數據）

三張卡同一套設定（FP16 + ONNX 前端跑 CPU + vLLM），同一支腳本 bench_tts.sh 10、n=50，皆為原生 Ubuntu，日期分別為 2026-09-09 / 09-10 / 09-18，方法完全一致，可直接互相比較。

GPU	RTF	串流首包	TTS VRAM
3060 12G	0.330	約 1.72s	5,957 MiB
3060 Ti 8G	0.24 ★	約 1.27s	4,753 MiB
2080 Ti 22G	0.250	1.23–1.27s	5,000 MiB

3060 12G 慢的原因不是顯存或頻寬，是 SM 數量少（GA106 只有 28 組，3060 Ti 的 GA104 有 38 組）——CosyVoice 的計算量本來就不是被頻寬卡住，核心數量更關鍵。這也是 2080 Ti 頻寬贏 3060 Ti 近 38%、算力卻沒有明顯優勢的同一個原因：TTS 這個負載，SM 數量與排程效率比帳面頻寬更重要。

⚠ VRAM fraction 是比例式，必須每卡重算

vLLM 的顯存分配參數（COSY_VLLM_GPU_FRAC）是「佔總顯存的比例」，不是固定 MiB。沿用舊卡的比例在大顯存卡上會分配過量、在小顯存卡上會直接 OOM，且不影響速度只浪費顯存。三張卡各自校準後的正確值：

設定	3060 12G	3060 Ti 8G	2080 Ti 22G
COSY_VLLM_GPU_FRAC	0.27	0.40	0.15
實際 TTS VRAM	5,957 MiB	4,753 MiB	5,000 MiB

踩過的雷：2080 Ti 沿用 3060 Ti 的 0.40 時，VRAM 直接灌到 10,472 MiB（遠超實際需求），改成 0.15 後降到 5,000 MiB，RTF 完全沒變（仍是 0.250）——多分配的顯存全部進了用不到的 KV cache。

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◆ 03　燒機驗收數據

附上是因為「跑得動」跟「跑得快」是兩件事——尤其 2080 Ti 是後天改裝顯存的卡，容量造假或焊接不良通常第一輪燒機就會爆錯，不會等到半夜跑推論才吐亂碼。

項目	3060 12G	3060 Ti 8G	2080 Ti 22G
VRAM全容量測試	60min/62,686次/0 err	30min/64,143次/0 err	30min/22,357次/0 err
頻寬寫入(達成率)	316 GB/s (88%)	390.5 GB/s (87%)	467–472 GB/s (76%)
頻寬讀取驗證	318–320 GB/s	393–394 GB/s	495–505 GB/s
峰值溫度/熱餘裕	77°C / 16°C	85°C / 8°C	81°C / 8°C
限制因素	功耗牆	溫度牆	功耗牆

2080 Ti 這顆改裝卡通過了 22GB 全容量位元測試零錯誤，頻寬也達到理論值的 76%——改顆粒本身沒有問題，只是最終 TTS 速度沒有隨頻寬等比放大（見上一節的 SM 數量解釋）。

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◆ 04　軟體優化比硬體本身更有效

▍vLLM：同一張卡，4 倍差距

CosyVoice 的瓶頸出在自迴歸產生 token 的階段，這段 GPU 使用率只有 40–55%——是 kernel 啟動延遲卡住，不是算力卡住。vLLM 的 CUDA Graph 把大量小 kernel 呼叫打包成一次提交，正好打在這個痛點上。在 3060 Ti 上同一顆卡、同一份 FP16 設定做 A/B：

測試句	FP16(無vLLM)	FP16+vLLM	提升
打招呼	RTF 1.49	RTF 0.33	4.45×
跌倒確認句	RTF 1.20	RTF 0.32	3.79×
天氣問答	RTF 1.19	RTF 0.31	3.85×

對照組：同一張卡試過 TensorRT，數字上最快的 FP16+TRT 組合把 RTF 壓到 1.17（VRAM 降到 3,223 MiB），但實際聽起來聲音會顫抖、音質劣化，最終整條路線放棄。這裡的教訓是：優化要打在真正閒置的那個階段（自迴歸段使用率 40–55%），而不是已經接近滿載的階段（Flow+聲碼器已經 98–99% 使用率，TensorRT 打在這裡效果有限還傷音質）。

▍作業系統一樣有 27% 差距

同一張 3060 Ti，只換系統（WSL2 → 原生 Ubuntu 26.04），沒動硬體：

指標	WSL2	原生 Ubuntu 26.04
TTS RTF(打招呼/跌倒句)	0.33 / 0.32	0.24 / 0.24 (快27%)
端到端首聲	3,159 ms	2,112–2,206 ms

根因量到了：WSL2 的非同步 kernel 提交延遲 12.7µs、同步往返 37.1µs，原生 Linux 分別只要 3–6µs 和 8–15µs。GPU 本身的算力沒有差異（FP16 算力量測值等於理論值的 100%），純粹是虛擬化層加的延遲稅。

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◆ 05　RTF 低不代表體感快

把本地 CosyVoice（RTF 0.24–0.32，vLLM 加速後）跟雲端 BytePlus TTS 直接量測端到端首包（WebSocket 收到第一個音訊 frame 的時間），15 次取中位數：

TTS	中位數	最快	最慢
雲端 BytePlus(雙向串流)	1,630 ms ★	1,117	4,577
本地 CosyVoice(vLLM)	3,159 ms	2,209	14,063

本地反而慢了近 1.9 倍——原因不是算力，是架構：本地是整段文字合成完才送出音訊（1–2 個 chunk），雲端是邊算邊串流送出。RTF 本身其實不差（單獨量測 TTS 段落是 0.38–0.74），差距全部出在「什麼時候開始送第一個音框」這件事上，換更快的顯卡救不了。

首包延遲 ≈ 630ms（固定架構成本）＋每秒音訊 × 160–210ms

對同一張卡（3060 Ti，原生 Ubuntu 生產環境）精確量測呼叫邊界後發現：延遲 = 一個固定成本 + 與音訊長度成正比的生成時間，而這個 ~630ms 固定成本是模型架構本身（flow-matching 的固定 ODE 步數 + 聲碼器），跟顯存頻寬無關，換卡砍不掉。實務上唯一免費的優化是讓第一句合成的文字盡量短，因為這個固定成本是「每次呼叫」付一次，不是「每個字」都要付。

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◆ 06　並發上限

3060 Ti 上測試同時送多少請求會開始塌陷（拿掉不必要的全域鎖之後，模型本身是 thread-safe 的）：

並發數	最慢一筆	平均/請求
4	4.7s	1,169 ms
6	7.0s	1,175 ms
8	9.9s	1,243 ms
10	12.3s	1,233 ms
12	49.4s ⚠	4,118 ms ⚠

10 以內幾乎線性；跨過 12 直接劣化 3.3 倍，而且完全不報錯、不 OOM——沒有任何失敗訊號，只會變慢，必須自己設併發上限攔住，不能指望系統自己喊救命。在目前測試環境下，10 路並發仍能維持約 1.23 秒/請求的平均處理時間；提升到 12 路後延遲突然惡化，顯示約 10 路附近是本次設定下的實用並發上限。

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◆ 07　五個會讓你量到假數字的陷阱

① Windows 顯卡驅動會偷偷把顯存溢到系統記憶體
536+ 版驅動的「CUDA System Memory Fallback」在 VRAM 不足時不會報 OOM，而是靜默透過 PCIe 溢到系統 RAM（頻寬低一個數量級），完全沒有錯誤訊號。在一張 6GB 卡上實測：模型需求約 6.7GB，結果真的溢出，某句合成從 3.28s 暴增到 100s，一開始被誤判成「FP16 有問題」，後來才抓到是這個驅動行為。這個陷阱只在 Windows 上發生，是換到原生 Linux 的理由之一。

② torch.cuda.max_memory_allocated() 量出來的 VRAM 是假的
它不含 CUDA context、cuDNN/cuBLAS workspace，也不含 onnxruntime 自己的顯存池（CosyVoice 的語音 tokenizer 跟聲紋模型是用 ONNX Runtime 跑在 CUDA 上，完全在 PyTorch 的統計範圍之外）。用這個函式量，容易低估將近一半。一律改用 nvidia-smi 才是真實數字。

③ GPU fraction 參數是比例式，換卡等於換算法
同一個比例在不同顯存容量的卡上結果完全不同，可用資源變多反而可能因為分配過度而排擠掉別的服務，甚至 OOM。每次換卡都要重新校準，不能延用舊值。

④ WSL2 的延遲稅算在「軟體」帳上，卻常被誤判成「硬體不夠力」
同一張卡在 WSL2 跟原生 Linux 上，理論算力完全一樣（FP16 算力實測等於理論值），純粹是虛擬化層的 kernel 提交延遲拖慢啟動密集型負載。在下結論「這張卡不夠快」之前，先確認測試環境本身有沒有這一層稅。

⑤ RTF 贏不代表數字沒有代價，一定要做真人聽感測試
TensorRT 把 RTF 壓到全場最低（1.17），純看數字是勝利，但實際聽起來音質明顯劣化（顫抖）。任何「加速後數字變好看」的結果，上線前都應該實際聽一遍，不能只看 benchmark 輸出的數字。

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◆ 08　最終可用設定

三張卡最後都收斂到同一套組合，差別只在 COSY_VLLM_GPU_FRAC：

COSY_ONNX_CPU=1           # 語音 tokenizer 的 ONNX 前端丟 CPU 跑，省顯存
COSY_FP16=1               # 單這項對短句就有 ~1.6× 提升
COSY_TRT=0                # TensorRT 已驗證會傷音質，關閉
COSY_VLLM=1                # 4 倍提升的主要來源
COSY_VLLM_GPU_FRAC=0.40    # 依卡調整：3060Ti=0.40 / 3060 12G=0.27 / 2080Ti 22G=0.15
COSY_NO_LOCK=1
COSY_MAX_CONCURRENCY=4     # 實測數據支持拉到 10，12 開始塌陷
VLLM_NO_USAGE_STATS=1
DO_NOT_TRACK=1             # vLLM 預設會回傳使用統計，關掉

三張卡的燒機、bench_tts.sh 對照與 vLLM/TensorRT 的 A/B 測試皆為原始資料整理，數字皆標註測試方法與日期；不同方法量出的數字不放進主表，避免誤導比較。

總結

這次三張 NVIDIA 顯卡的 CosyVoice 3 實測，得到一個相當有意思的結果：

顯存最大的 2080 Ti 22GB，並沒有在 TTS 速度上明顯領先 3060 Ti 8GB。

在本次測試環境中，3060 Ti 的 RTF 約 0.24，2080 Ti 約 0.25，兩者幾乎在同一個級距；反而是 3060 12GB 以約 0.33 落後。這說明對 CosyVoice 這類工作負載而言，單純增加顯存頻寬並不一定能等比例轉換成 TTS 效能，GPU 核心數量、kernel 啟動效率與推理框架的影響可能更大。

但這並不代表 2080 Ti 22GB 沒有價值。

它最大的優勢仍然是22GB 顯存容量。對需要較大模型、較大 batch、較大 KV cache，或希望同一張卡同時容納多個 AI 工作負載的使用者而言，8GB 與 22GB 所能做的事情仍然存在明顯差距。

這次測試真正令人印象深刻的，反而是「軟體環境」的重要性。

同一張 3060 Ti，在沒有 vLLM 與啟用 vLLM 的情況下，RTF 可以出現數倍差距；同一張 GPU 從 WSL2 改成原生 Ubuntu，也可以觀察到明顯的延遲改善。換句話說，當 GPU 本身已經不是主要瓶頸時，繼續換更貴的顯卡，未必比把推理架構整理好更有效。

另外，這次測試也再次證明：

RTF 是重要指標，但不是使用者體驗的全部。

本地 CosyVoice 的 RTF 已經相當漂亮，但目前服務架構的端到端首包延遲仍然高於雲端串流服務。真正的問題不是單純「GPU 不夠快」，而是從文字輸入、模型生成、音訊封裝到第一個音訊 frame 傳送出去的整條 pipeline。

因此，如果下一階段要繼續優化，我們會把重點放在：

進一步改善 CosyVoice 的真正串流輸出

降低首句固定延遲

重新檢查 vLLM 與 CosyVoice 的 batch / concurrency 策略

針對多使用者情境尋找最佳並發上限

比較原生 Ubuntu、Windows 與 WSL2 的實際服務成本

評估 22GB 顯存是否能同時承載其他 LLM / AI 工作負載

最有意思的地方是，這次測試並沒有得到一個簡單的「買哪張卡」答案。

反而得到了一個更實用的結論：

AI 工作負載的效能，往往不是由顯卡規格表上的某一個數字決定，而是由「模型 × GPU 架構 × 顯存 × 推理框架 × 作業系統 × 服務架構」共同決定。

對想自己架設本地 AI 服務的人來說，真正值得測的，從來不只是 GPU-Z 上面的 TFLOPS 或顯存頻寬，而是把整套系統跑起來之後，使用者究竟多久能聽到第一個字、同時能服務多少人，以及長時間運作是否穩定。

這也是這次三張卡實測最值得留下來的地方。

RTX 2080 Ti 22GB 文生圖模型測試 in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Thu, 24 Sep 2026 23:31:45 +0800

前言

RTX 2080 Ti 22GB 魔改卡到手後，除了跑顯存驗證與運算正確性測試之外，另一個重要的應用場景就是文生圖（Text-to-Image）。這張卡 22GB 的顯存讓它足以承載多種主流生圖模型，包括 FLUX 系列、Z-Image Turbo 6B 以及 Qwen-Image-2.1。

本文整理了八組測試場景，每組使用同一組提示詞（prompt），分別以 Z-Image Turbo 6B（以下簡稱 Z-Image）與 Qwen-Image-2.1 各跑一次，目的是直觀比較兩者在以下面向的表現：

中文文字正確性與可讀性

人物面部、手部等生物細節

物理反射與光影一致性

複雜場景中多物件的位置與透視關係

整體寫實度與構圖品質

每組測試均附上兩張輸出圖片，第一張為 Z-Image、第二張為 Qwen-Image。所有圖片均以 1024×1024 解析度輸出，未經後製修圖。

1. 中文文字＋產品攝影＋複雜材質

一張高端消費電子產品廣告攝影，一台未來感的白色桌上型 AI 助理裝置放在深色胡桃木桌面中央，裝置正面有一塊小型螢幕，螢幕上清楚顯示繁體中文「居家守護助理」，下方顯示「讓家人安心，讓長輩有伴」，所有中文字必須正確、清晰、沒有錯字或亂碼。

背景是一間溫暖現代化的台灣住宅客廳，夕陽從右側落地窗照入，形成柔和金色光影。桌面上有一杯透明玻璃水杯、一本翻開的書、一副眼鏡、一支黑色鋼筆。玻璃杯產生真實折射與桌面陰影，金屬零件具有細膩反射，白色塑膠外殼具有微妙的霧面質感。

攝影棚級產品攝影，85mm lens，shallow depth of field，realistic global illumination，physically accurate reflections，high dynamic range，extremely detailed，photorealistic，4K commercial advertising photography。

測試重點：中文文字、多材質、反射、景深、物件位置關係、中英文混合 prompt

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

2. 👴 老人＋手部＋人物互動

一位約75歲的台灣男性長者坐在客廳沙發上，穿著淺藍色襯衫和深灰色長褲，正在用右手操作桌上的智慧型手機，左手自然放在膝蓋上。他的女兒約40歲，坐在旁邊微笑看著父親，兩人正在自然交談。

要求人物具有真實亞洲人的臉部特徵、自然皮膚紋理、細微皺紋、真實頭髮與眼神。雙手必須具有正確的人體解剖結構，每隻手五根手指，手指自然彎曲，手機與手掌的接觸關係正確。

客廳有一盞落地燈、一張木質茶几、兩個陶瓷茶杯、一盆室內植物。午後自然光從窗戶進入，人物臉部受到柔和側光照射，背景具有自然景深。

documentary photography，natural candid moment，85mm portrait lens，realistic skin texture，subtle wrinkles，physically accurate hands，natural pose，cinematic but realistic lighting，photorealistic，high detail。

這張很適合抓 AI 的破綻，尤其放大看：手指、手機、眼睛、嘴巴、人物彼此的肢體關係。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

3. 🪞 鏡子＋反射＋文字

一間極度寫實的現代台灣住宅玄關，一名穿著深藍色外套的中年男子站在大型落地鏡前整理衣領。

畫面必須同時呈現男子本人與鏡中的完整反射，而且鏡中人物的姿勢、衣服、手的位置、臉部方向必須與真實人物完全一致。鏡面反射必須符合物理光學，不能出現第二個不同的人。

鏡子旁牆面掛著一個小型金屬門牌，門牌上清楚寫著繁體中文「幸福之家」，中文字必須完全正確。

玄關地面為灰色拋光石材，可以看到人物和家具的微弱反射。右側有一盞暖黃色壁燈，產生自然的光暈與牆面陰影。

architectural photography，physically accurate mirror reflection，accurate perspective，global illumination，ray-traced appearance，realistic materials，photorealistic，high dynamic range，extremely detailed。

這個是很好的物理一致性測試。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

4. 🚗 複雜街景＋大量中文招牌

一張極度寫實的台灣城市街景照片，傍晚六點左右，台北一條繁忙但真實的商業街。

街道兩側有便利商店、咖啡店、機車行、傳統麵店和水果店，招牌使用繁體中文。畫面中至少有十個不同大小的中文招牌，每個招牌的文字都應該具有清晰、可讀、合理的繁體中文字，不要使用簡體字、亂碼或虛構文字。

街道上有行人、汽車與大量機車，部分機車停在路旁。紅綠燈亮著紅燈，一位行人正在斑馬線等待。濕潤的柏油路面反射街燈與招牌霓虹燈。

要求所有車輛具有合理的四輪結構，機車具有正確的兩輪結構，人物具有自然比例，遠近透視正確。

realistic Taiwanese urban street photography，wet asphalt，neon reflections，accurate perspective，natural crowd，cinematic evening light，35mm lens，documentary photography，photorealistic，extremely detailed。

這個非常狠 😂 因為同時測：文字＋多人＋車輛＋機車＋透視＋反射。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

5. 🌊 台灣風景＋小物件細節

從台灣東部海岸公路高處向下拍攝，一座蜿蜒的山海公路沿著陡峭山壁延伸，左側是深藍色太平洋，遠方可以看到一座孤立的小島。

前景是一台停在路旁的銀色小型 SUV，車頂安裝一台小型消費級空拍機，車旁放著一個黑色攝影背包、一瓶透明礦泉水和一頂棒球帽。

遠處有一艘白色大型郵輪正在海面航行，海面反射午後陽光。山壁上有茂密的台灣原生植物，公路護欄、路面標線、車輛比例與遠近透視必須正確。

晴朗午後，天空有少量積雲，遠山帶有自然的大氣透視。

professional landscape photography，Taiwan east coast，realistic atmospheric perspective，accurate scale，natural sunlight，physically accurate shadows，24mm wide-angle lens，HDR，photorealistic，ultra detailed。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

6. 🧠 Boss Level：工程師實驗室焊接

這個我們最推薦拿來測 Qwen-Image-2.1。

一張電影級、極度寫實的單張攝影畫面：凌晨四點，一名台灣男性工程師獨自在電子研發實驗室工作。

他坐在工作桌前，右手拿著精密鑷子，正在替一塊 ESP32-S3 開發板焊接一顆非常小的電子元件，左手扶著 PCB。桌面上有示波器、數位萬用電表、邏輯分析儀、烙鐵台、焊錫、電子零件盒、杜邦線、USB 線與幾塊不同版本的 PCB。

示波器螢幕上顯示清晰且合理的電子波形；旁邊的電腦螢幕顯示一段正在編譯的 C++ / Arduino 程式碼，程式碼必須具有合理的語法結構；PCB 上可以看到細小但合理的電子元件、IC、電阻電容、銅箔走線與絲印。

工程師戴著透明防護眼鏡，臉部受到桌燈照明，眼神專注。右手五根手指必須解剖結構正確，鑷子、焊接工具與手指的接觸關係必須完全合理。

桌面旁放著一杯已經喝了一半的咖啡，杯子表面有水氣；窗外是凌晨的城市夜景，可以看到遠方建築物的燈光。

整個場景必須遵守真實物理光學：金屬反射、玻璃反射、PCB 表面反光、螢幕發光、桌面陰影、人物投影與環境光必須互相一致。

cinematic documentary photography，professional electronics laboratory，physically accurate hands，accurate electronics，accurate perspective，realistic reflections，global illumination，ray-traced lighting，natural skin texture，35mm lens，shallow depth of field，photorealistic，extremely detailed，8K photographic realism。

這張要檢查 10 個地方：
手指是不是 5 根、鑷子有沒有穿過手、ESP32-S3 PCB 是否像真的 PCB、IC/電阻/電容是否合理、示波器波形是否像正常電子訊號、程式碼文字是否接近可讀、電腦螢幕上的字是否亂碼、咖啡杯/玻璃反射是否合理、光源方向是否一致、人/桌子/PCB/儀器的透視是否一致。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

7. 街頭人物隨拍

專業相機抓拍的超高清寫實街拍照片，以「上傳圖片」中的女性臉部特徵、髮型與整體外觀作為人物參考，保持與參考圖片高度一致的臉型、五官比例、髮型與髮色。一位 22 歲、具有自然東亞女性外貌的年輕女子，身材比例勻稱、曲線自然，穿著時尚而得體的日常休閒服裝。

她正自然地邁步走在天氣晴朗的城市街道上，一手拎著簡約時尚的購物袋，另一手拿著智慧型手機。她微微低著頭，視線自然地集中在手機螢幕上，呈現出專注查看手機訊息的自然瞬間。走路姿態自然流暢，雙腿與手臂的動作符合真實人體行走時的姿勢與重心變化，避免僵硬的擺拍感。

街道環境明亮乾淨，兩旁有現代商店、咖啡廳、街道樹木與行人，背景呈現真實城市生活氛圍。陽光從側前方照射，人物臉部與頭髮具有自然柔和的陽光與陰影，衣服的布料、頭髮絲、皮膚紋理與購物袋材質都清晰可見。

使用全片幅專業相機拍攝，50mm 鏡頭，淺景深，人物主體清晰銳利，背景具有自然柔和的散景。真實攝影光學、自然膚色、細膩皮膚紋理、真實頭髮細節、準確人體比例、自然手部與手指結構、正確的手機與手掌接觸關係、自然透視、真實陰影與反射。

high-end professional street photography, full-frame camera, 50mm lens, shallow depth of field, natural bokeh, realistic skin texture, detailed hair strands, accurate anatomy, natural walking motion, realistic hands and fingers, physically accurate lighting, realistic fabric texture, cinematic natural sunlight, HDR, photorealistic, ultra detailed, 8K photographic quality。

如果你是要專門測試「參考臉＋動態姿勢＋手部＋手機」能力，這版其實比單純強調「美女」更有效，因為一次會測到好幾個容易出錯的地方。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

8. 車內視角自拍

一張自然寫實、帶有溫暖黃昏氛圍的年輕成年東亞女子車內近距離人像攝影，4:5 直式構圖，呈現自然手機隨拍與高質感 Lifestyle Photography 風格。

一位年輕成年東亞女子坐在現代轎車的前排座位上，身體自然朝向鏡頭，安全帶從肩膀斜跨身前。她擁有精緻自然的東亞五官、柔和小巧的臉型、明亮深色眼睛、自然眉形與淡雅乾淨的妝容。肌膚細膩通透，同時保留真實皮膚紋理，不過度磨皮；雙頰帶有夕陽映照形成的自然暖色紅潤，嘴唇呈柔和自然的淡粉色。

她留著深棕色長直髮，中間自然分線，長髮蓬鬆柔順地披落在雙肩與身前，細緻髮絲被夕陽勾勒出暖金色光澤。

女子安靜地直視攝影機，神情平靜、自然、略帶柔和自信感，不刻意微笑。一隻手自然抬起靠近肩膀與長髮位置，手掌微微收起，像是準備整理頭髮；手指姿態自然、五指結構正確。手上佩戴簡約細戒指與金屬手環，頸部佩戴纖細金色項鍊與小巧黑色星形造型吊墜，搭配簡約黑色細肩帶上衣。

畫面最重要的光線來自車窗外的低角度黃昏夕陽，溫暖金色陽光從側前方斜射進車內，直接照亮女子半邊臉部、眼睛、鼻樑、嘴唇、頭髮與手臂，形成漂亮而自然的 Golden Hour 光影；另一側保持柔和陰影，使臉部具有自然立體感。陽光明亮但不過曝，皮膚色調自然，不產生塑膠感。

背景保留真實的深色汽車內裝、皮革座椅、頭枕、後排座位與車窗結構，車窗外可以看見清澈明亮的藍色天空。背景稍微柔化，但仍能辨識是真實汽車內部，避免棚拍感與合成感。

相機採用近距離半身構圖，約從腰部/上半身至頭頂完整入鏡，50–70mm 自然人像透視，視角接近人物眼睛高度。焦點精準落在雙眼與臉部，眼睛清晰銳利，細緻髮絲與真實肌膚紋理清楚可見；自然 HDR、真實動態範圍、電影級暖色調、高清細節。

photorealistic、natural skin texture、golden hour sunlight、realistic car interior、sharp focus、high detail、8K。

避免：臉部過度磨皮、AI 塑膠肌、五官變形、手部畸形、多手指或少手指、安全帶位置錯誤、頭髮黏成一片、過曝夕陽、過強濾鏡、假 HDR、背景合成感、模糊臉部。

▎Z-Image Turbo 6B 輸出

▎Qwen-Image-2.1 輸出

總結 Benchmark 建議

如果你的目的是比較 Qwen-Image-2.1、Z-Image、FLUX.1/FLUX.2 的能力，我們最推薦直接用第 1、2、3、6 四組做固定 benchmark：同解析度、同 seed（如果模型允許）、同採樣設定，各跑一次，再比較文字、手、反射、複雜場景和物件一致性。

初步心得與觀察

以下為本次測試的幾點主觀心得，供有興趣的網友參考：

關於中文字

目前這兩套工具在繁體中文字的正確性上，表現都不及格。Z-Image 在測試 1 中「居家守護助理」的「護」字出現明顯筆畫錯誤，而街景招牌的中文字更是完全錯亂——這在需要產出含文字圖片的應用場景中，是很大的硬傷。

Z-Image Turbo 6B

優點：生成速度非常快，每張約 12 秒即可完成，適合需要快速迭代或大量試錯的場景。

缺點：圖片的合理性有待加強。例如台灣東海岸風景測試中，空拍機的外型與比例不太自然，郵輪船頭的方向也與 prompt 描述的透視不一致。整體而言，畫面細節的邏輯連貫性還有進步空間。

Qwen-Image-2.1

優點：生圖品質相較之下略勝一籌，構圖邏輯與物件相對位置的合理性較好，場景的整體感也更接近 prompt 的描述。

缺點：生成速度明顯偏慢，每張約需 90 秒。若需要大量產圖，時間成本會是主要的考量因素。

討論

以上為個人的初步測試心得，兩套工具各有擅場與短板。不知道大家比較喜歡哪一張圖片、或是偏好哪一套生圖工具呢？歡迎在底下留言一起討論！

RTX 2080 Ti 22GB 魔改卡到貨：燒機驗收與實測心得 in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Fri, 18 Sep 2026 16:09:23 +0800

前言

最近幫測試主機（Ryzen 7 5700G / Ubuntu）換上一張廠商標示為「全新訂製」的 RTX 2080 Ti 22GB 魔改卡，取代原本的 RTX 3060 Ti 8GB。這類訂製卡是供應商以 2080 Ti 晶片重新焊上更高容量的顯存顆粒而成，出廠版本與批次品質各有差異，所以到貨後不能只是「跑個甜甜圈就收工」——顯存顆粒焊接與品質是最大的變數，而 GeForce 沒有 ECC，算錯不會當機，只會讓 TTS 出雜音、LLM 吐怪字，很容易被誤判成「模型爛掉」。這次照著先前建立的五關驗收流程走，重點放在顯存正確性與運算正確性這兩個「甜甜圈碰不到、卻能一票否決」的項目。

第 1 關：身分驗證

nvidia-smi 與 lspci 讀到的資訊如下，重點在確認這不是「刷 BIOS 的假卡」或「被切過匯流排的減料卡」：

檢查項目	讀到的值	判定
Device ID	0x1E07（TU102-300A，A 晶片）	✅ 與 2080 Ti 官方一致
SM 數量	68（torch 讀出）	✅ 4,352 CUDA cores 未縮水
VRAM	22,001 MiB 可用（原廠 11GB 改裝 22GB）	✅
Power Limit	260 W（上限 320 W）	✅ 可正常解鎖
VBIOS	90.02.42.00.0C	✅ 可查到
Max Operating Temp	89°C（Slowdown 91°C / Shutdown 94°C）	⚠ 比 Ampere 卡低 4°C，餘裕以此為準

這台機器有兩個「看似異常其實正常」的現象：PCIe 顯示 Gen3 是對的（5700G 是 Cezanne APU，不支援 PCIe 4.0，這是 CPU 限制）；閒置時 gen.current 會掉到 1（ASPM 省電）。別誤判成故障。

第 2 關：顯存正確性（30 分鐘）

用 memtest_vulkan 跑 30 分鐘、22,357 輪，結果：錯誤 0，佔用 21,657 MiB（整張 22GB 覆蓋）。

項目	實測	備註
錯誤數	0	一票否決項目，PASS
寫入頻寬	466.5–471.9 GB/s（理論 616 的 76%）	見下方說明
讀取驗證頻寬	494.6–505.4 GB/s（81%）
顯存時脈	7000 MHz 滿速	Vulkan 走 P0

頻寬達成率 76% 比先前兩張 Ampere 卡（87–88%）低，但同為 Turing 架構的 2080 SUPER 在 memtest_vulkan 也只有寫入 73–79%（單一外部資料點），應屬架構差異，而非卡有問題。防偽判準（減料卡只能跑出約一半）遠遠通過。

比較值得注意的是頻寬曲線：前 12 分鐘從 471.9 降到約 467（-1%），之後持平在 466.4–468.0，這段時間正好與升溫 37→80°C 重疊；溫度停、頻寬也停，判定為溫度效應而非持續劣化。但這波動是先前 3060 Ti（全距 0.05%）的 20 倍——GDDR6 有 EDC 重傳機制，訊號邊緣化時會先表現為頻寬下降而非錯誤。對手工換焊的改裝卡，這值得長期追蹤：日後重測時若熱機頻寬持續走低，就是劣化徵兆。

第 3 關：運算正確性 + 熱穩定（10 分鐘）

本機沒有 nvcc，改用 pytorch 容器做「先算參考答案、重複同運算位元比對」的方式，6,281 輪位元比對、錯誤 0。瞬時約 313–314 輪/30s ≈ 11,500 GFLOP/s（fp32，達理論 13.45 TFLOPS 的 86%，先前 3060 是 71%）。

訊號	實測	判定
位元比對	6,281 輪 / 錯誤 0	✅
GPU 峰值溫度	81°C（距 Max Operating 8°C）	⚠ 通過但餘裕偏緊
功耗	峰值 259 W（貼齊 260 W 牆）	✅ 沒被改 BIOS
SW Power Capping	累積 >3600 s	✅ 正常，就是吃滿牆
SW/HW Thermal Slowdown	0	✅
風扇	61%	✅ 遠未到上限

散熱餘裕 8°C 是在九月、機殼開著的條件下量的，夏天關殼積灰後會更快吃完。訂製卡不論測試結果如何，換散熱膏與顯存墊都建議直接做——這是保養不是修理。

意外發現：GPU 滿載會把 CPU 烤到 86°C

GPU 滿載期間 CPU Tctl 85–86°C，而 CPU 幾乎閒置（load 1.4）。5700G Tjmax 95°C，只剩約 9°C 餘裕。原因：2080 Ti 是開放式下吹散熱設計，250W 的熱風直接灌進位在上方的 CPU 散熱器（現場確認風向）。

影響有二：一是 GPU 忙碌時 CPU 端的工作（例如 SenseVoice ASR 跑在 CPU）可能撞 95°C 降頻，語音辨識延遲上升；二是若走「一台雙卡」方案會更糟（兩張卡約 450W 的熱都往 CPU 吹），這是評估「一台雙卡 vs 兩台分工」時的扣分項。

待辦：確認機殼風道（CPU 散熱器出風是否對準後排風扇）、BIOS 調高機殼風扇曲線。

服務層實測（換上 2080 Ti 22GB 後）

服務	3060 Ti 8G（舊）	2080 Ti 22G（新）
TTS RTF（n=50）	0.24	0.25（幾乎持平，差異 <5%）
TTS 串流首包	1.27 s	1.23–1.27 s
TTS 顯存（frac 0.15）	4,753 MiB	5,000 MiB
文生圖 klein / schnell	13.6 s / 28.9 s（2026-09-05 記錄）	5.6 s / 12.8 s
本地 LLM 27B（qwen38）	放不下	39.7 tok/s（8K ctx、GPU 獨佔）

文生圖快了約 2.3 倍。最大的買點是：本地 LLM 27B 終於放得下，GPU 獨佔下 39.7 tok/s。對照雲端模型 TTFT 中位數約 428ms——本地合規率較高但延遲慢約 5 倍，適合批次任務，即時語音場景仍建議雲端。

num_ctx 對生成速度測試（GPU 獨佔，Qwen3.8-27B，2026-09-17）

num_ctx	生成速度	建議
8,192	39.7 tok/s	✅ 最快
16,384	37.5 tok/s	✅ 建議值
32,768	30.3 tok/s	✅ 仍可用
65,536	18.9 tok/s	⚠️ 掉 40%
131,072	7.9 tok/s	🔴 掉 79%
262,144	6.0 tok/s	🔴 掉 84%

規律：超過 32K 後大約每翻倍就砍半。

整體效能（2026-09-16）

生成速度範圍	27.8–39.7 tok/s
首 token（/no_think）	約 2.4 s
首 token（思考開啟）	約 4.8 s

另外記錄兩點：2080 Ti（Turing, SM 7.5）上 vLLM 0.9.0 會自動降級（bf16→fp16、V1→V0、FlashAttention→XFormers），CUDA Graph 照常擷取，速度與 3060 Ti 相當；唯一硬限制是 TTS 容器的 vLLM 不可升級到已移除 V0 的版本，否則 Turing 無路可退。TTS 佔用 5,000 MiB 是 COSY_VLLM_GPU_FRAC=0.40 比例式配置的結果，不是模型變小。

結論

這張卡目前判定留用：顯存全數可用、零錯誤、運算正確，功耗牆與溫度牆都正常。要盯的是改裝卡特有的「熱機頻寬 -1% 後持平」現象——日後重測若持續走低即為劣化徵兆。散熱餘裕 8°C 偏緊，建議換膏保養，並留意 GPU 滿載時 CPU 會被烤到 86°C 的風道問題。

訂製卡的本質是「用出廠品質的變異換 CP 值」：省下的錢買的是需要自己驗證、自己追蹤的健康度。驗收關卡（尤其顯存正確性）不能省，頻寬曲線與溫度餘裕留個紀錄，三個月後重測一次做對照，就能看出這張卡值不值得長期服役。

Qwen3.8-27B 本地測試計畫 in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Tue, 15 Sep 2026 21:06:41 +0800

前言
本文整理 RTX 2080 Ti 22GB（改裝版）本地運行 Qwen3.8-27B 的測試計畫，包含環境配置、效能優化與進階加速（DFlash2 / 推測解碼）說明。文中亦補充我們查證的模型背景與部署建議，供有興趣在消費級硬體上運行 27B 級模型的讀者參考。

聲明：本文撰寫時，我們訂購的 2080 Ti 22GB 魔改卡仍在運送途中，所有效能數字皆為理論估算與既有社群回報，尚未經我們本機實測。待到貨完成壓力測試後，將另行補充實測結果。

---

一、模型與硬體摘要

Qwen3.8-27B（官方資料，2026-08-14 開源）

27B 稠密模型，Apache 2.0 開源授權。

原生 262K 上下文窗口（可擴展至 1M），相較前代大幅提升。

原生視覺能力（影像與影片理解），具備多模態潛力。

預設啟用思考模式，支援 reasoning_effort 三檔（xhigh / medium / low）。

官方標示 16GB+ 顯存即可本地運行（量化後）。

測試硬體：RTX 2080 Ti 22GB（改裝版）

TU102 核心、4352 CUDA、352-bit 匯流排（~616GB/s 記憶體頻寬）。

顯存自原廠 11GB 改裝為 22GB（11 顆 2GB 顆粒）。

模型權重（IQ4_XS）約 14.6GB，可 100% 載入 GPU VRAM，剩餘約 7.4GB 供 KV Cache 使用。

二、基準數據參考（官方與第三方測評）

| 指標 | Qwen3.8-27B | 前代 Qwen3.6-27B |
| DeepSWE 1.1 | 42.2 | 13.3 |
| Terminal Bench 2.1 | 73.0 | 63.4 |

代理能力（Agentic）較前代大幅躍進，第三方測評於 SWE-bench Pro、OSWorld、AndroidWorld 等亦有亮眼表現。

意涵：27B 規模足以承擔「工具呼叫」型工作負載，適合用於本機自動化任務。

三、環境配置與啟動參數

建議使用 llama-server 建立獨立推論服務，並啟用 Flash Attention 與 KV Cache 4-bit 量化：

llama-server \
  -m qwen3.8-27b-iq4_xs.gguf \
  --n-gpu-layers 99 \
  --ctx-size 32768 \
  --cache-type-k q4_0 \
  --cache-type-v q4_0 \
  --flash-attn

四、效能優化設定

預設配置下估算吐字速度為 12~18+ t/s；極限調優有機會推升至 22~28+ t/s。四個優化維度：

1. 鎖定 Pinned Memory（--mlock）
預設 llama.cpp 以 mmap 讀取模型，可能觸發分頁調度開銷。加上 --mlock 可將模型鎖定於實體記憶體，避免被換出至 Swap，維持 GPU 顯存補給穩定。

2. 精準搭配 FlashAttention 與 CUDA Kernels
Turing 架構（CC 7.5）處理非對稱量化開銷較大，指定 --flash-attn；KV Cache 量化建議選用原生 CUDA 加速格式（q4_0 / q8_0 / f16），避免非原生格式拖慢運算。

3. 開啟推測解碼（Speculative Decoding / MTP）
Qwen3.8 原生支援 Multi-Token Prediction（MTP）。掛載小 Draft 模型或啟用 --spec-draft-n-max 2，由小模型預測 2~3 個 token、主模型一次驗證，可將生成速度提升 25%~40%。

4. 針對任務調整 Context 與 Thinking
將 Context 自極限 64K 下調至實用的 16K~32K，能釋放 3~4GB VRAM 給 CUDA 動態批次；程式碼等專一任務可收斂思考預算（Reasoning Budget），改善長文本「前快後慢」現象。

極限效能啟動範例（挑戰 20+ t/s）

llama-server \
  -m qwen3.8-27b-iq4_xs.gguf \
  --n-gpu-layers 99 \
  --ctx-size 32768 \
  --cache-type-k q4_0 \
  --cache-type-v q4_0 \
  --flash-attn \
  --mlock \
  --spec-draft-n-max 2

五、進階加速：DFlash2 / 推測解碼

核心邏輯：以極低計算開銷預測 token，減少主模型讀取顯存權重的次數。

未啟用：GPU 每生成 1 token 需將 14.6GB 權重完整搬入核心一次（頻寬瓶頸）。

啟用後：猜中 3 個 tokens 時，讀取一次權重即可同時輸出 3 個 tokens，顯存頻寬利用效率實質提升 2~3 倍。

速度預估對比：

模式/設定	預估速度	說明
原生 llama.cpp / MLX（無推測）	12 ~ 18 t/s	標準解碼，每次輸出 1 token
掛載 DFlash2 / MTP（2 Draft）	25 ~ 38+ t/s	猜中率約 60%~75%，速度翻倍
極致順暢（High Acceptance）	40+ t/s	結構化程式碼等高猜中率情境逼近極限

部署注意事項

Draft 模型僅佔 0.5~1.5GB VRAM，22GB 下完全不構成壓力。

Mac 環境以 MLX 框架整合；NVIDIA（Linux/Windows）透過 llama.cpp --spec-draft、或 vLLM / TensorRT-LLM / SGLang 啟動。

六、我們的補充建議（上線前）

魔改卡到貨先測再上線：建議先以 GPU-Z 確認 22528MB 顯存辨識正確，再跑 24 小時 VRAM 壓力測試，確認散熱與穩定性後，才正式投入推論服務。

雙卡分工（若同時有第二張卡）：可讓 2080 Ti 22GB 專責 LLM 推論，將語音（TTS/ASR）等輕量任務導向另一張低功耗卡，避免互相干擾，整體服務更穩定。

任務分流選用模型：本機 27B 模型適合例行性、固定流程的巡檢維運任務；重視正確性與文采的任務（如財經數據整理、對外文章）仍建議交由雲端較大模型處理，以兼顧成本與品質。

七、總結
在 RTX 2080 Ti 22GB 上啟用推測解碼，有機會在保有 100% 無損精確度的前提下，享受 30+ tokens/sec 的本機推論速度。對想以有限預算踏入本地 LLM 的讀者而言，此組合具備相當高的成本效益。

本文為整理與規劃性質；實際硬體表現可能因賣家批次與韌體而異，歡迎讀者補充實測數據。

淘寶 2080 Ti「22GB 魔改卡」採購指南 in 創客天堂 : 硬體及網路技術綜合討論區

Sun, 13 Sep 2026 00:22:08 +0800

前言
近年台灣技術圈對「淘寶上的 RTX 2080 Ti 22GB 魔改卡」討論度上升，主因是本地 AI 需求（LLM 推理、Stable Diffusion / Flux 生圖）對 VRAM 的胃口愈來愈大，而消費級新卡的顯存規格普遍停滯而且價格因 AI 熱度也跟著水漲船高。本文整理採購前應先搞懂的關鍵事實，供有意入手的讀者參考。

注意：本文撰寫時，我們訂購的 2080 Ti 22GB 魔改卡仍在運送途中，文中所有性能與溫度數據皆引用社群既有回報，尚未經我們本機實測驗證；待顯示卡到貨並完成壓力測試後，將另行補充實測章節。

一、魔改卡的本質：顯存翻倍，而非效能升級

RTX 2080 Ti 原廠規格為 11GB（TU102-300A 核心、4352 CUDA 核心、352-bit 匯流排、11 顆 1GB GDDR6）。所謂魔改，是將 11 顆 1GB 顆粒更換為 11 顆 2GB 顆粒，使總顯存達 22GB。此作業需進行 BGA 拆焊、植球，並刷寫對應的 VBIOS。
關鍵在於：記憶體匯流排寬度維持不變（352-bit，約 616GB/s）。因此，這張卡的定位是「裝得下較大的模型」，而非「運算更快」。
以量化推理為例：第三方社群回報使用者以 LM Studio 執行 Qwen3.6 27B Q4，約 18~22 token/s、GPU 溫度約 70°C（此數據尚未經我們實測，待到手後補充第一手結果）。

二、保固與品質：二手改裝品，風險自負

魔改卡以二手拆機的 2080 Ti 為基礎改裝，沒有原廠保固，多由賣家提供店保一年，退換條件差異極大。
建議選購要點：

優先選擇三風扇版本（渦輪版散熱較差，實測常達 85~90°C 且噪音明顯）。

要求賣家提供 GPU-Z 截圖，確認系統辨識為 22528MB 顯存。

確認供電規格（「滿供電」款較穩定）、VBIOS 版本。

到貨後務必先進行 24 小時 VRAM 壓力測試，再投入正式使用。

三、22GB 的 VRAM 恰好對應常見 AI 工作負載

任務	約需 VRAM
7B Q4 對話	~5GB
13B Q4	~8GB
27B Q4（Qwen3.6 等）	~15.7GB
32B Q2~Q4	~16-18GB
Flux dev 生圖（20 步）	~16-18GB

由表可見，22GB 可涵蓋 27B Q4 本地推理與 Flux dev 生圖兩大常見需求。消費級新卡在 16~24GB 區間幾乎無選項（該區段多由工作站卡佔據），魔改卡因此填補了價格與容量之間的空隙。

四、風險清單

散熱：渦輪版高溫高噪，需三風扇或良好機殼通風。

VBIOS：若未正確刷寫，可能無法辨識完整顯存，甚至無法開機。

顆粒品質：二手顆粒之長期壽命無保證。

供電：建議確認賣家供電規格，避免不穩。

保固：僅店保，需自行確認條件。

結論

若目標是「在約一萬五千元台幣預算內，於本機運行 27B LLM 推理與 Flux 生圖」，則 RTX 2080 Ti 22GB 魔改卡是目前 CP 值較高的選項之一——同等 VRAM 的 NVIDIA 專業卡價格高出數倍。選擇三風扇、滿供電之版本，到貨後完成壓力測試再上線，即可投入日常使用。

本文為資料整理性質，實際硬體表現可能因賣家批次而異，歡迎讀者補充實測數據。

小米配蕃茄!? 小米路由器 R1D 首刷中文 Tomato in 數位天堂 : Tomato firmware 討論區

Tue, 04 Aug 2026 06:19:00 +0800

感謝中文化，值得收藏，謝謝分享!

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Mon, 20 Jul 2026 21:28:36 +0800

AMB82 Mini 版本小智 Demo in 創客天堂 : DIY創客專區

Sun, 26 Apr 2026 15:28:42 +0800

沒有語音喚醒
音量也太小還需要音源放大
還有許多問題尚待解決，完整度約 87%

但是使用國產 MCU 就是爽!!

#realtek #amb82mini #xiaozhi #xiaozhi-esp32

大改謎謎蝦🦐（MimiClaw） in 創客天堂 : DIY創客專區

Tue, 31 Mar 2026 11:55:02 +0800

大改謎謎蝦🦐（MimiClaw）

基於 ESP32-S3 的本地 AI 助理，主要新增修改：

支援 OpenRouter 多模型路由（Claude、Gemini、MiniMax...隨時切換）

狀態列顯示目前使用 Model、Provider、IP 等資訊

新增 320×480 TFT LCD 支援，WeChat 風格即時對話泡泡

支援中文、日文顯示（思源黑體 CJK 字型）

維持原有功能：Telegram 對話、排程提醒、Web 搜尋、GPIO 控制

開源在 GitHub，歡迎試試看或給個 ⭐
https://github.com/twtomato/mimiclaw-lcd

#MimiClaw

ESP32 ESP-NOW SyncDraw 同步繪圖 in 創客天堂 : DIY創客專區

Thu, 12 Mar 2026 16:43:33 +0800

這是兩年前做的專案，當時沉迷於 ESP-NOW 技術，所以常常腦動大開，想一些奇奇怪怪的應用，這是其中之一種應用。

利用 ESP-NOW 傳輸技術，能夠同時在多個裝置上顯示手寫或繪製內容的系統。

A system that synchronizes handwritten or drawn content across multiple devices using ESP-NOW.

Github連結: https://github.com/twtomato/SyncDraw

其他應用: ESP32 ESP-NOW 搖桿