3
Qwen
K100_AI实际显存带宽、芯片算力到底是多少
2025-06-26 16:28:38
228

已知:
女大 3090 显存带宽 *936GB,
海光 K100_AI 显存带宽 *896GB
同等上下文:8000 Tokens 输入

FP16算力:192 TFLOPS**

实际运行时:
两张卡,都初始化后,相同模型、首轮执行、First Token输出:
3090 耗时:30s
K100_AI耗时:320s

:yiwen::yiwen::yiwen::yiwen::yiwen::yiwen:

全部评论(7)
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W
wangs
3楼
可以用vllm测试,性能更好,目前是支持qwen2.5-32b的
2025/6/30
W
wangs
回复 @wangs
ollama推理框架在DCU上没有做相关的优化,其算力没有发挥出来
2025/6/30
网
网友TxGDSQ
楼主
2楼

最近一次测试结果,如下:

```json

{

"model": "qwen2.5:32b",

"created_at": "2025-06-26T10:57:07.852627361Z",

"message": {

"role": "assistant",

"content": ""

},

"done_reason": "stop",

"done": true,

"total_duration": 403245188370,

"load_duration": 59457076,

"prompt_eval_count": 2048,

"prompt_eval_duration": 281971000000,

"eval_count": 305,

"eval_duration": 120591000000

}

```
2025/6/26
W
wangs
1楼
麻烦提供一下具体的测试步骤和环境,已知的情况下在K100-ai的性能不会这么差
2025/6/26
网
网友TxGDSQ
回复 @wangs

环境用的是:这个Docker镜像

jupyterlab-ollama:0.5.7-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
2025/6/26
网
网友TxGDSQ
回复 @wangs

物理机是

8卡K100_AI

内存:1T
2025/6/26
网
网友TxGDSQ
回复 @wangs

环境用的是:这个Docker镜像

jupyterlab-ollama:0.5.7-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04

物理机:8卡K100_AI

内存:1T
2025/6/26
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