我做了个工具让 8GB 显卡跑 30B 模型从 3 tok/s 提到 21 tok/s，记录一下技术发现

最近在折腾本地大模型，发现一个核心问题：Ollama 和 LM Studio 能让模型跑起来，但参数全靠猜——上下文长度、KV cache 类型、MoE expert 放哪、ubatch 多大……用默认参数基本是在浪费显卡。

于是做了个工具自动找最优配置，过程中踩了不少坑，记录一下。

核心发现

1. MoE 模型的 offload 策略决定了一切

Qwen3-30B-A3B 是 MoE 架构，在 8GB 显卡上：

• LM Studio 默认把所有层塞进显存 → 7549MB （ 93%），3 tok/s
• 只把 attention 层放 GPU ，MoE expert 层走 CPU → 2603MB （ 32%），21 tok/s

快了 7 倍，显存反而省了 65%。关键是 llama.cpp 支持这个，但你得自己识别哪些 tensor 是 MoE expert （.ffn_.*_exps. 这类命名），然后手动配。

2. KV cache 类型影响比大多数人想的大

同一张 8GB 显卡跑 Llama 3.1 8B ，不同 KV cache 配置速度差异：

f16 比 iso3 快将近 3 倍。但 f16 显存占用更大，所以正确策略是：先算 f16 KV cache 占多少显存，装得下就用 f16 ，装不下再降级。

公式：KV_MB = 2 × layers × kv_heads × head_dim × ctx × bytes / 1024²

3. oobabooga 公式用来预测 ctx 上限

社区里流传的 oobabooga 显存估算公式，原本用来预测装载模型后剩余显存能支持多大 ctx 。但这个公式是基于 q8_0/f16 拟合的，用 iso3 的时候会严重高估显存需求，导致 ctx 只算出 4K 。

最后放弃公式预测，改成二分探测：从 min(nativeCtx, 65536) 开始，OOM 就减半，最多探 5 次，让 llama-server 自己告诉我能跑多少。Llama 3.1 8B 的 ctx 从 4K 直接到 64K 。

4. parallel slot 数量对单用户场景影响巨大

llama.cpp 默认开 4 个并行 slot （为了多用户并发），但单用户场景下这会把 VRAM 分成 4 份。

关掉多余 slot （--parallel 1）之后：18.5 → 38.2 tok/s ，直接翻倍。

5. ubatch 实测比理论更可靠

ubatch 128 vs 512 的性能差异跟模型和显卡都有关系，没有通用最优值。实测结论：

• 8K ctx：ubatch 512 比 128 快 7.6%
• 64K ctx：ubatch 512 比 128 快 21.6%

直接 benchmark 两个值取快的，比查文档猜靠谱。

6. 对话压缩不要用模型生成摘要

最初方案是上下文满了之后调本地模型生成摘要——结果单 slot 阻塞，直接超时。

改成纯算法提取：保留头部（ system prompt + 首轮对话）和尾部（最近 8K tokens ），中间部分提取代码路径、函数名、文件名、TODO 等关键信息。压缩率 73%，耗时 <1ms 。

用了哪些技术，实现了什么功能

llama.cpp — 推理引擎核心

直接调用 llama.cpp 的 llama-server ，所有参数（ ctx 、KV cache 类型、线程数、ubatch 、mlock 、tensor split ）都通过启动参数注入。Kaiwu 本质上是一个参数决策层，不改推理引擎本身。

IsoQuant / TurboQuant — 3-bit KV cache 压缩

集成了 johndpope 的 turboquant fork （feature/planarquant-kv-cache），支持 -ctk iso3 -ctv iso3 参数。iso3 的压缩系数实测 0.73 ，理论值 0.75 ，在 VRAM 紧张的设备（ 8GB ）上可以把 KV cache 占用压缩到 q8_0 的一半。但有约 600MB 固定解码 buffer 开销，VRAM 充裕时反而比 f16 慢 8%，所以策略是 VRAM > 16GB 才默认开 iso3 。

oobabooga 显存估算公式 — ctx 上限预测（已放弃）

社区流传的公式用来预测剩余显存能支持多大 ctx ，基于 q8_0/f16 拟合。iso3 场景下高估显存需求，导致 ctx 只算出 4K 。最终改成二分探测代替公式，让 llama-server 自己决定能跑多少。

GQA 架构识别 — KV cache 精准估算

Qwen3 等新模型用 GQA （ Grouped Query Attention ），kv_heads 远小于 attention_heads 。KV cache 大小公式里用的是 kv_heads 而不是 heads ，不识别这一点会高估 3-4 倍。通过读 GGUF metadata 拿到准确的 kv_heads 值再做计算。

MoE tensor 识别 — 自动 expert offload

读取模型的 tensor 名称列表，匹配 .ffn_.*_exps. 模式识别出 MoE expert 层，自动决定把这部分路由到 CPU 。不需要用户手动指定，也不需要提前知道模型架构。

Extractive Summary — 零延迟对话压缩

上下文到 75% 时触发，纯算法提取：保留 system prompt 、首轮对话、最近 8K tokens ，中间部分按关键词权重保留（代码路径、函数名、文件名、TODO 、命令行等）。不调用任何模型，压缩耗时 <1ms ，73% 压缩率。最初试过调本地模型生成摘要，单 slot 阻塞直接超时，这条路走不通。

GitHub Actions CI — 跨平台自动编译

turboquant fork 需要自己编译带 iso3 支持的 llama-server 。用 GitHub Actions 同时编译 Windows （ MSVC ）和 Linux （ GCC ）版本，CUDA 12.4 ，覆盖 sm_75/80/86/89 架构，RTX 50 系列通过 PTX JIT 运行时支持。踩了三个 MSVC 编译坑（ extern "C" 声明改定义、M_PI 未定义、全局符号缺失），记录在 PROGRESS.md 里。

工具

把上面这些逻辑都自动化了，叫开物（ Kaiwu ）。一行命令启动，参数全部自动找，结果缓存起来，第二次 2 秒启动。

GitHub： https://github.com/val1813/kaiwu

OpenAI 兼容 API ，Continue / Cursor / Claude Code 直接接。

有遇到类似问题的欢迎交流，尤其是 MoE offload 和 KV cache 这块踩坑挺深的。