2x3090でCPUオフロードを使用したMiniMax M2.7 Q8_0 128Kの実行 – 実世界のベンチマークと設定

最近のr/LocalLLaMAの投稿で、あるユーザーがMiniMax M2.7モデル（Q8_0量子化）を2x3090構成、256GB DDR4、中古の10900X CPUで128Kコンテキストまで動作させた経験を共有しています。主な課題は、量子化されていないKVキャッシュを持つ大規模MoEモデルを、そのクラスとしては比較的低スペックなハードウェアで実行することでした。

パフォーマンス数値

ユーザーは次のように報告しています：

• プロンプト処理：毎秒約50トークン
• トークン生成：毎秒約10トークン
• 「非常に遅いが、コーディングエージェントのワークフローには使える」と説明

設定

彼らはik-llama-cuda（llama.cppのフォーク）を以下のフラグで使用しています（NixOS設定より）：

${ik-llama-cuda}/bin/llama-server \
  -m ${modelPath} \
  --host 0.0.0.0 \
  --port ${toString cfg.port} \
  -c ${toString cfg.contextLength} \
  -ngl 999 \
  --cpu-moe \
  -sm graph \
  -fa on \
  -t 16 \
  -tb 16 \
  -b 4096 \
  -ub 4096 \
  -np 1 \
  -muge \
  -ger \
  --jinja \
  --metrics \
  --temp 1.0 \
  --top-p 0.95 \
  --top-k 40 \
  --min-p 0.01

注目すべきフラグ：

• --cpu-moe – MoEエキスパート計算をCPUにオフロード
• -sm graph – グラフベースのスケジューリングを有効化
• -fa on – フラッシュアテンション
• -t 16 / -tb 16 – 計算とバッチそれぞれに16スレッド
• -b 4096 / -ub 4096 – バッチサイズとubatchサイズ
• -muge – メモリ使用量に基づくエキスパート読み込み（おそらく）
• -ger – GPUエキスパートルーティング

背景と動機

ユーザーは、低量子化で見られた「奇妙な動作」を軽減するためにQ8_0を選択したと報告しています。また、M2.7向けの投機的復号化用ドラフトモデルがリリースされておらず、これがあれば速度が向上したかもしれないと述べています。彼らは、生成に「文字通り一日中」かからない限り、速度よりも正確性を重視しています。

開発者への示唆

これは、マルチGPU構成でシステムRAMを活用して大規模MoEモデルを実行する人々にとって実用的なデータポイントです。--cpu-moeアプローチにより、VRAMの制限をはるかに超えてコンテキストを拡張できますが、速度は低下します。レイテンシがそれほど重要でないコーディングエージェントのワークフローでは、このトレードオフは許容できるかもしれません。