二手 8 GB RTX 3050 上跑 Gemma 4:单人 116 token/s,64 人合计 618
来源:dev.to — 2026-10-15
📋 概述
作者在一台 2014 年的 Haswell-E 台式机里插了一张二手 RTX 3050 OEM(eBay 上约 145 到 210 美元),把 Gemma 4 E2B 服务了起来:单人生成 116.14 token/s、读取提示 3860 token/s,64 个并发用户时合计 618 token/s,而模型完整的 131072 token 上下文只占 8 GB 显存里的 3.6 GB。同一个模型文件与同一套服务端参数在 GTX 1650 Ti 上是约 81.7 token/s,差距主要来自张量核心——读提示快了约 11 倍。文章逐项给出每个参数的测量依据:flash attention 提升 1.133 倍预填充与 1.071 倍解码;KV cache 换成 q8_0 会损失 7.4% 解码速度,所以保留 f16;per-layer 嵌入表被单独放到卡上。最后是一笔成本账:这张二手卡的价格,相当于按需租用 AWS T4 的 342 小时。
🔑 核心要点
- 核心数字:单用户 116.14 token/s、提示读取 3860 token/s,131072 token 完整上下文只占 3.6 GB 显存。
- 对比 GTX 1650 Ti 的约 81.7 token/s,生成快 1.42 倍,读提示快约 11 倍,因为 3050 有张量核心。
- 每个设置都有测量支撑:flash attention 提升 13.3% 预填充与 7.1% 解码;KV cache 用 q8_0 会损失 7.4% 解码速度,因此保持 f16。
- CPU 线程从 6 改成 4 几乎没有差别,因为所有层都在卡上,CPU 不参与模型计算。
- 成本账很直白:这张二手卡的价格相当于按需租 AWS T4 的 342 小时。
💡 金句
生成一个 token 要把所有权重读一遍,所以速度受显存带宽约束;而读提示是矩阵运算,这张卡有张量核心。
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