Inferenzoptimierung: TODO und Messvertrag

Stand: 20. September 2026. Modellfamilie bleibt Qwen3.8-27B.

1. Abgeschlossen (Textvergleich): ByteShape ShapeLearn GPU-5 (IQ4_XS, 3.84 bpw) mit MTP gegen Pure IQ4_XS vergleichen. Zuerst RTX 5080 allein, maximal praktisch nutzbaren Kontext bestimmen; danach beide GPUs mit Vorrang für die 5080. Qualität, kaltes Prefill, Generierung, Kontext und VRAM dokumentieren.
2. Beim besseren Kandidaten GPU-Verteilung und MTP-Parameter gezielt optimieren.
3. DFlash2 als separates Textprofil vergleichen, falls Speicher und verifizierte Laufzeitunterstützung ausreichen.
4. ExLlamaV3/EXL3 als alternative Laufzeit bewerten, einschließlich Funktionsgleichheit und Integrationsaufwand.

Verbindliche Kriterien

5080 zuerst ausnutzen, 3060 erst bei zusätzlichem Speicherbedarf. Ausschließlich Layer-Splitting; keine experimentelle Tensor-Parallelität.
Maximales getestetes Kontextfenster und nur hochgerechnete Grenzen getrennt nennen. Kontext umfasst Eingabe plus Ausgabe; Ausgaberreserve ausweisen.
Kleine VRAM-Reserve für Betriebs-/Rechenspitzen, keine absichtlichen OOM-Grenztests. Keine CPU-Auslagerung als vermeintlicher Single-GPU-Erfolg.
Vergleich mit identischer Laufzeit, KV-Quantisierung, MTP und Sampling. Ein Slot für den kontrollierten Modellvergleich; Produktionsprofil hat derzeit zwei Slots und Vision, deshalb getrennt ausweisen.
Text-only Single-GPU-Kapazität ist nicht automatisch die Kapazität mit Vision. TTS-Basislast auf der 3060 dokumentieren.
Prefill ohne Prompt-Cache messen, Decode bei kurzen und langen Eingaben. Cache-Treffer und wiederholte Zählfolgen nicht als allgemeine Geschwindigkeit verkaufen.
Identische Qualitätsaufgaben, identisches Reasoning-/Ausgabebudget; Deutsch, Logik, Code, evidenzbasiertes Arbeiten, Tool Calling und Long-Context-Recall. Kleine Tests können Qualitätsverluste entdecken, aber keine vollständige Gleichwertigkeit beweisen.
Keine Änderungen an Kernel, Treibern, Netzwerk, SSH oder Gateway. Bestehende Produktionscontainer und Images bleiben erhalten; nach Tests wiederherstellen. Isolierter Testcontainer mit Ressourcenlimits, Host-Gesundheit überwachen.

Kandidat

Quelle: https://huggingface.co/byteshape/Qwen3.8-27B-GGUF
Datei: Qwen3.8-27B-IQ4_XS-3.84bpw.gguf
Größe: 13,083,052,416 Bytes
SHA256 laut Hugging Face LFS: 89434f23dc89c5f990894e3fe9fdad19d88c370f0d3638a176f29933f218b78b
Benchmarkwerte des Anbieters sind keine Athena-Messungen.

Ergebnis und Wiederverwendung

Messbericht: mehr Single-GPU-Kontext mit ByteShape, aber kein allgemeiner Geschwindigkeitsgewinn und keine belegte Qualitätsgleichheit. Produktivmodelle bleiben unverändert. Punkte 2–4 sind offen.

Feste Qwen-Referenz für alle weiteren Kandidaten verwenden; Qwen nicht automatisch neu testen.

DFlash2-Kurztest

20.09.2026: Medium-Ladetest mit 160.000 Kontext/zwei Slots scheitert an zusätzlichem Draft-VRAM auf der 5080. Keine Durchsatz- oder Qualitätswerte. Bisheriges Medium wiederhergestellt; Punkt 3 bleibt offen und benötigt ein anderes Speicherlayout.

Ein-Slot-Folgeversuche: Bericht. Draft auf 5080 scheitert an Gerätezuordnung; Draft auf 3060 besteht kurze Texttests. Deutsch 37,8 tok/s, Code 75,5 tok/s: kein klarer Vorteil gegenüber gespeicherter MTP-Referenz. Dritter Rückfalltest nicht nötig. Vollständige Bewertung/Tuning in Punkt 3 bleibt offen.

Abschlussbewertung und nächste Priorität

Effizienzcheck: Pure/MIX bleiben produktiv. Medium fällt beim Start wegen fehlender Rechenpuffer auf Betrieb ohne Pipeline-Parallelisierung zurück. Ein späterer Punkt-2-Test sollte gezielt Microbatch/Speicherreserve und tatsächlichen Durchsatz vergleichen. Native NVIDIA-NVFP4-Dateien umfassen 20,42 GiB; nur Kapazität geprüft, kein neuer Inferenzversuch. Keine weiteren Tests automatisch eingeplant.

4.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape