RTX 6000 Pro 跑 Qwen3.8 性能实测：96GB 显存达 109 tok/s
FantasticNature7590 · reddit · 2026-09-01
用户在 RTX 6000 Pro (96GB VRAM) 上对 Qwen3.8-Flash-Next-GGUF 模型进行了详尽的 llama.cpp 部署与性能测试，量化方案为 UD-IQ4XS。
核心发现
- 吞吐量差异巨大：CPU 解码仅 8.34 tok/s；利用全部 96GB 显存时达 109.07 tok/s。
- 长上下文收敛：在 2K 提示词下，96GB 比 24GB 快 2.8 倍；但在 245K 超长上下文下，优势缩减至 1.45 倍（24GB 为 14.89 tok/s，96GB 为 21.61 tok/s）。
- PLE 表位置陷阱：将 27.2GB 的 PLE (Per-Layer Embedding) 表强放入 CUDA 显存导致解码速度暴跌 55.6 倍（从 108.5 降至 1.95 tok/s），置于内存反而最快。
实测数据表 (2K Prompt)
| 显存 | 预填充 | 解码 |
| :--- | :--- | :--- |
| CPU Only | 182.64 | 8.34 |
| 24GB | 260 | 39.01 |
| 48GB | 746.7 | 51.73 |
| 96GB | 1,955 | 109.07 |
测试指出，显存瓶颈主要限制模型加载层�数，而 Gated DeltaNet 架构虽节省了部分显存，并未使长上下文解码免费。
所属事件:单卡96GB实测Qwen3.8 跑通17万上下文(2 条相关)→
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