本地多卡装机热:8+1 布局让 vLLM 占满 2 的幂,余卡跑图视频
TheZachMueller · x · 2026-09-28
gospaceport 分享本地 AI 装机经验:8+1、4+1、2+1 是很有效的多卡布局——vLLM 跑在 2 的幂数量的卡上,余下那张卡跑图像/视频等辅助任务,所有卡还能塞下大 GGUF 模型。TheZachMueller 表示终于明白为什么大家都用奇数张卡,并顺势把自己的 9 卡机架改成两层:工作站在顶层走 MCIO,max-q 卡在底层交错排布以理顺风道,顶层还能放下 6000 ADA 组成 8+1。
所属事件:本地多卡装机经验:vLLM 配 2 的幂卡数更高效(2 条相关)→
「Infra」频道最新
- llama.cpp Vulkan 融合 Qwen 激活链,推理再提速 — jacek2023 · 2026-09-28
- NVIDIA 开源 OpenShell:为自主 AI Agent 打造安全私有运行时 — MikkoH · 2026-09-28
- Reddit 复现 5060Ti 50+ tps 失败,实测 Blackwell 专用 llama fork 跑 20-35 t/s — Arany8 · 2026-09-28
- AI 电力悖论:数据中心耗电激增,AI 智能体反向优化电网 — ingliguori · 2026-09-28
- 超过2-4卡就没机箱可用:多GPU DIY的散热难题 — TheZachMueller · 2026-09-28
- 史上最大规模建设进行中:AI 数据中心正把智能变成制造业 — Dr_Singularity · 2026-09-28