Kimi-Inference auf schwacher Hardware: T4 VRAM + RAM-Offloading im Test
Warum es zählt
Praktischer Datenpoint für Inference-Optimierung: Zeigt, dass Q8-Quantisierung auf NUMA-Systemen schneller sein kann als erwartet, während RAM-Offloading bei dieser Hardware-Kombination erhebliche Performance-Einbußen mit sich bringt — relevant für Deployment auf kostengünstigen/älteren GPUs.
— Lumeric Redaktion
Nutzer teilt Erfahrungen beim Betrieb des Kimi-Modells auf einer Tesla T4 (12 GB VRAM) mit RAM-Offloading auf Dual-Xeon-CPUs (48 Cores, 1,5 TB RAM). Output-Geschwindigkeit liegt bei ~1,6 Token/s, CPU-only deutlich darunter, Q8-Quantisierung läuft überraschend schneller als Q4.
Was wir noch wissen
- Benchmark: ~1,6 Token/s Output mit T4 + RAM-Offloading; CPU-only deutlich langsamer
- Hardware: Dual Intel Xeon Platinum 24c (insgesamt 48 Cores/96 Threads), 1,5 TB RAM
- Überraschungsfund: Un-Sloth Q8-Quantisierung läuft schneller als Q4-Variante auf diesem System
- NUMA-Architektur wird genutzt, deutet auf Optimierungspotential durch bessere Memory-Locality
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- Benchmark: ~1,6 Token/s Output mit T4 + RAM-Offloading; CPU-only deutlich langsamer
- Hardware: Dual Intel Xeon Platinum 24c (insgesamt 48 Cores/96 Threads), 1,5 TB RAM
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