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标签：低配硬件

最近 7 天，共 5 条

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    双卡7900xtx vs 170hx vs 5090d32gb vs 4090 48gb vs 5080视频生成深度 10实用 5

    hardwarebenchmarkgenerate

    六张卡跑同一个 MiniMax-H3 视频工作流，差多少？ 机群里攒了几张不同世代的卡，一直想知道同一套 H3 Ref2VA 工作流跑下来到底差多少。 花两天把 5090 / 4090 / 5080 / 170HX / 双 7900 XTX 全跑了一遍，记录冷热启动、显存、内存、功耗。 数据都是实测，不是跑分软件估算。 测试条件 项目 设置 模型 minimax_h3_ref2va_pruned_int8_convrot 文本编码器 qwen3vl_32b_minimax_h3_nvfp4_awq 加速 LoRA dmad_minimax_h3_8step_full_critic 步数 8 （与 LoRA 训练步数一致） 采样器 euler / simple 分辨率 1344×768 （16:9，1.032 MP） ref_image_size match ComfyUI 显存策略 全部 --lowvram 提示词 同一套三条（5s / 10s / 15s），带台词与音色参考 5 秒档 显卡 热启动 冷启动 显存峰值 功耗均值 RTX 5090 75 s 75 s 30.9 GB 544 W RTX 4090 88 s 98 s 42.4 GB 420 W RTX 5080 124 s 134 s 15.2 GB 353 W CMP 170HX 219 s 239 s 42.3 GB 226 W 7900 XTX ×2 (TP2) 273 s 625 s 32.5 GB 500 W 7900 XTX 单卡 490 s 717 s 17.7 GB 270 W 10 秒档 显卡 热启动 冷启动 显存峰值 功耗均值 RTX 5090 220 s 224 s 30.9 GB 555 W RTX 4090 261 s 264 s 46.5 GB 427 W RTX 5080 362 s 367 s 15.2 GB 355 W CMP 170HX 710 s 722 s 46.5 GB 235 W 7900 XTX ×2 (TP2) 812 s 1170 s 37.9 GB 50…

    0 抡锤者 AI 音视频画图2026-11-09 评论 原文 4 分 · 21 评论

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    16G 5070Ti把用Strata的flash next换成Basalt，实测快1.4倍！白拿的性能！深度 12实用 4

    benchmarkhardwarelocal

    背景：一直对Strata的在5070Ti 16G 跑的8030 端口之前跑的Strata 0.2.9（IQ3_XXS，204800 上下文）的速度不太满意，今天突然发现一个青出于蓝而胜于蓝的选项。直接开测。 Basalt 是 Strata 的 fork，改动集中在 CPU 调度层：更细的 row-range 任务切分、i-quant 走 AVX-VNNI、单文件 .basalt 格式。社区里常见 2 倍的说法，所以拿同机同模型做了对比。 结论： 确实更快，但没有 2 倍，实测 1.26 到 1.42 倍 。 一、前后对比 同一台机器、同一个模型（Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO IQ3_XXS）、同一张卡（250 W 锁功耗），basalt-bench 固定 seed： 指标 Strata 0.2.9 Basalt 0.3.0 倍率 prefill 64K 1960 tok/s 2725 tok/s 1.39 decode（MTP 接受率 65-70%） 58 tok/s 73 tok/s 1.26 decode（接受率 97-98%） 104 tok/s 148 tok/s 1.42 decode 的差异主要来自 MTP 接受率：接受率高时窗口里挤进更多 token，固定开销被摊薄。两个引擎都是这个规律。 二、为什么不是 2 倍 社区里 2 倍的数据基本出自 5 GHz、带 AVX-VNNI 的桌面 CPU（9950X、285K 之类）。这台是 Xeon Gold 6252，2019 年的 Cascade Lake，2.1 GHz。 从三个 fixture 反推窗口开销，能拟合出： 每个 decode 窗口约 19 ms 固定 + 4.1 ms/token 。48 层摊下来每层约 0.4 ms，花在 CPU 侧串行的专家点积和主机与卡之间的握手上，不在显卡算力。 几个直接证据： 引擎启动日志自己写了： this CPU has no AVX-512: the expert kernels run on AVX-2 。这颗 U 有 AVX512-V…

    0 抡锤者 模型部署讨论2026-11-09 评论 原文 4 分 · 18 评论

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    双11准备入手7900xtx，配置大神指点HOT深度 8实用 5

    hardwarelocalgenerate

    按用途分开看，别用一套配置硬套： 文生图（ComfyUI）：单卡最省事。ComfyUI 默认一条工作流只吃一张卡，双卡要自己拆节点或并行采样，收益不稳定；先单卡，不够再加。 本地 LLM（Qwen 27B / Flash Next）：单路双卡最有性价比。TP2 把模型切到两张卡，decode 大约能到单卡的 1.6–1.8 倍；双路双卡跨 CPU socket 的 P2P 会退化，除非确定要四卡，不建议。 MiniMax H3：别拿 7900XTX 做基准。2920 帖实测单卡 15 秒 OOM 是音频 VAE 单次申请 3–10GiB，不是 24G 容量不够；5080 16G 反而能跑。H3 是刚需就单独配 N 卡。 结论：单路…

    0 抡锤者 AI硬件2026-11-09 评论 原文 2 评论

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    【实测分享】单张 RTX 5080 16GB 本地跑 MiniMax H3 视频：16GB 显存够用，FastH3 一条 10 秒镜头约 3 分钟（附官方 8 步 / Pika 6 步 / 三种输入对比）深度 8实用 4

    lowspecbenchmarkgenerate

    很赞，看了你的帖子，我把7900xtx退了，现在要转投N卡，我的主要用途是跑文生图，图生视频。不跑本本地LLM。目前考虑5080 16G/4080 32G魔改卡/rtx pro 4000 24G，我希望每次能生成10秒或者15秒1344x768的视频。请楼主给一些意见，谢谢 标签：rtx5080 / minimax / 视频生成

    0 抡锤者 AI硬件2026-11-09 评论 原文 1 分 · 4 评论

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    shanselman/gputaskman深度 9

    lowspec

    A GPU task manager for Windows, Linux, and WSL: per-process VRAM, GPU activity, and LLM model/KV-cache insights (Windows AMD and NVIDIA). (★ 1103 · Python)

    0 GitHub 新晋 AI 项目2026-11-09 评论 原文 ★ 1103