Vulkan-Backend im Multi-GPU-Setup: 10× langsamer als CUDA bei llama.cpp
Warum es zählt
Wer llama.cpp für lokale Inferenz mit gemischten GPU-Herstellern nutzen will, sollte auf Vulkan verzichten – der Speicher-Overhead macht Multi-GPU-Setups mit verschiedenen Backends praktisch unbrauchbar. Einzel-Vendor-Setups (CUDA, ROCm oder oneAPI) sind die einzig sinnvolle Option.
— Lumeric Redaktion
llama.cpp Multi-GPU Inference (Qwen 3.6 27B Q8_K_XL) · Spitzenwert
30%
2× RTX 3090 – CUDA
Frag die KI zum Artikel
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