Оптимизация Qwen3.5-9B на RTX 3070 Mobile с помощью ik_llama.cpp: Настройки конфигурации и тесты производительности

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 25 марта 2026 г.🔗 Source
Оптимизация Qwen3.5-9B на RTX 3070 Mobile с помощью ik_llama.cpp: Настройки конфигурации и тесты производительности
Ad

Аппаратное и программное обеспечение

Разработчик задокументировал свой опыт оптимизации локального вывода на ноутбуке с видеокартой RTX 3070 Mobile (8GB видеопамяти, фактически доступно ~7.7GB). Система работает на CachyOS (Arch-based Linux 6.19) с 32GB оперативной памяти и процессором Intel i7-10750H. Использовался ik_llama.cpp (оптимизированный форк llama.cpp от ikawrakow) с моделью Qwen3.5-9B Q4_K_M от Jackrong/Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-v2-GGUF.

Проблемы начальной конфигурации

Изначальная базовая конфигурация включала несколько проблем:

  • Флаги для MoE (--n-cpu-moe, -ger, -ser) были некорректно применены к не-MoE модели (n_expert = 0)
  • --mlock молча сбоил из-за ограничений выделения памяти (требуется ulimit -l unlimited или запись в limits.conf)
  • Размер батча -b 4096 потреблял чрезмерную видеопамять (2004 MiB вычислительного буфера), почти 2GB на карте 8GB

Эта конфигурация давала скорость генерации ~47.8 токенов/сек и оценку промптов ~82 токенов/сек при загрузке видеопамяти ~97%.

Результаты оптимизации

После исправления проблем конфигурации и настройки размеров батчей на -b 2048 -ub 512 (уменьшение вычислительного буфера до 501 MiB), разработчик протестировал разные конфигурации KV-кэша:

  • Исходная (q4_0/q4_0, b4096): 47.8 т/с генерация, 82.6 т/с промпт, ~97% видеопамяти
  • Исправленные флаги + b2048/ub512, q8_0K/q4_0V: 48.4 т/с генерация, 189.9 т/с промпт, ~80% видеопамяти
  • q8_0K/q8_0V: 50.0 т/с генерация, 213.0 т/с промпт, ~84% видеопамяти

Скорость оценки промптов резко возросла с ~82 до ~213 т/с, в основном за счёт уменьшения размера батча для освобождения памяти GPU. Хотя скорость генерации изменилась минимально (~2% разница между q4_0 и q8_0), конфигурация q8_0/q8_0 давала заметно более связные и полные ответы на длинные выводы, что стоило дополнительных ~256 MiB видеопамяти.

Ad

Финальная конфигурация

Оптимизированная команда для локального сервера с одним пользователем:

./build/bin/llama-server \
 -m ./models/Qwen3.5-9B.Q4_K_M.gguf \
 -ngl 999 \
 -fa on \
 -c 65536 \
 -b 2048 \
 -ub 512 \
 -ctk q8_0 \
 -ctv q8_0 \
 --threads 6 \
 --threads-batch 12

Открытые вопросы и будущие тесты

Разработчик определил несколько областей для дальнейшего исследования:

  • Настройка лимита мощности GPU на мобильных видеокартах (потенциальное снижение TGP с минимальной потерей скорости, так как вывод ограничен пропускной способностью памяти)
  • Другие модели, совместимые с 8GB, с хорошей производительностью в кодировании или рассуждениях
  • Сравнение ik_llama.cpp с основной версией llama.cpp (оптимизации ik включают слияние операций и повторное использование графов)
  • Советы по гибридной архитектуре SSM (предупреждения о сдвиге контекста вызывают жёсткие остановки при заполнении контекста, без скользящего окна)

Тестирование использовало промпт с запросом реализации программы Rust "Решето Эратосфена" с объяснением алгоритма, анализом сложности и примером вывода для N=50.

📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Opus 4.7 испортил 40% запросов; исправлением стало структурирование CLAUDE.md и навыков
Гайды

Opus 4.7 испортил 40% запросов; исправлением стало структурирование CLAUDE.md и навыков

После того как Opus 4.7 ухудшил ~40% промптов в 6 настройках, фракционный руководитель по ИИ исправил это, заменив ad-hoc промпты структурированными файлами Skill, иерархическим CLAUDE.md и отдельными файлами памяти — сократив использование токенов на 22% и количество итераций с 3–4 до 1–2.

OpenClawRadar
Как праздный агент сжигал 50 млн токенов в день – и как это исправить
Гайды

Как праздный агент сжигал 50 млн токенов в день – и как это исправить

Простаивающий агент OpenClaw сжег 50M токенов в день из-за heartbeat-пингов с раздутой сессией. Пользователь Reddit рассказывает, как отследил утечку и исправил её настройками конфигурации.

OpenClawRadar
Как запустить OpenClaw полностью локально с помощью Ollama
Гайды

Как запустить OpenClaw полностью локально с помощью Ollama

Пользователь Reddit описывает процесс запуска OpenClaw полностью локально без облачных API или помежуточной оплаты, используя Ollama и LLMFit для тестирования локальных моделей.

OpenClawRadar
Осваиваем навыки OpenClaw: пошаговое руководство
Гайды

Осваиваем навыки OpenClaw: пошаговое руководство

Раскройте полный потенциал OpenClaw с этим всесторонним руководством по созданию новых навыков. Узнайте ключевые стратегии для улучшения ваших проектов с помощью агентами ИИ-кодирования.

OpenClawRadar