llama.cpp: RTX 5090 schneller als H100 bei 31B-Modell-Inferenz
Warum es zählt
Für lokale Inferenz mit llama.cpp kann eine Consumer-GPU wie die RTX 5090 bei kleinen Prompts und mittleren Modellgrößen schneller sein als Data-Center-Hardware. Mögliche Ursachen sind CUDA-Treiber-Tuning, PCIe-Overhead oder fehlende HPC-Optimierungen in llama.cpp für H100/H200.
— Lumeric Redaktion
llama.cpp Inferenz-Speed (31B Q6, <100 Token Prompt) · Spitzenwert
57%
RTX 5090
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