双机 DGX Spark 上跑 DeepSeek-V4.1-Flash,解码速度约为 vLLM 的两倍
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Fork10
Issue17
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
这是一个把 DeepSeek-V4.1-Flash 模型跑在两台 NVIDIA DGX Spark(GB10)上的推理部署方案,核心是作者自己改的 TensorFold 引擎分支,用 2.9bpw 量化加双机张量并行,实测解码速度约为标准 vLLM 部署的 2.1-2.3 倍:散文 57 tok/s、代码 92 tok/s,32K 长提示的预填充速度约 2,200 tok/s,还把上下文窗口拉到 1M token 并通过了百万级大海捞针测试。它面向需要长上下文和低延迟的场景,比如让 Agent 高频调用工具、对同一份长文档反复追问(前缀缓存让第二次提问的首字延迟从 13 秒降到 1 秒),支持强制工具调用、结构化输出和 4 路并发。适合手里有 DGX Spark 硬件、正在为本地大模型部署做性能选型的推理工程师和基础设施负责人参考;README 也注明完整硬件验证尚在进行中。如果你不打算在双机 GB10 上部署 DeepSeek,这个项目和多数人关系不大。
上手成本:中
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话题标签
deepseekdgx-sparkexl3gb10llm-inferencenvidiatensor-paralleltensorfold
仓库信息
| License | Apache-2.0 |
| 创建时间 | 2026-10-18 |
| 最后推送 | 13 小时前 |
| 热度分 | 13.0 |