RTX Pro 5000 72G 跑 27B 慢 / 是卡的锅吗 / 换 SGLang 前先分清显存和解码瓶颈

27B 放在 RTX Pro 5000 72G 上跑得慢，先别急着把锅扣在显卡上。按参数量乘位宽估算，fp16 的 27B 权重大概在 54GB 量级，4bit 量化在 15GB 上下，72G 显存通常装得下；真正拖速度的，往往是解码阶段的逐 token 速度，或者上下文拉长后 KV 缓存把显存吃满、并发一开就排队。把显存占用、KV 缓存增长、解码吞吐拆成三个可测点，就能判断该继续调 llama.cpp 参数，还是值得换 SGLang。每一步只改一件事，结论以你机器上的实际读数为准。

判断方向：72G 显存跑 27B 多半不是容量不够，慢更可能出在解码吞吐或 KV 缓存增长。先采样显存确认权重完整驻留，再把加载耗时和逐 token 耗时分开看，然后只动上下文长度或并发数观察速度变化；只有同一段请求在 SGLang 上确实更快，换引擎才有意义。验证以日志字段和返回里的用量字段为准，不靠感觉。

用 nvidia-smi 采样模型加载前后的显存占用

先确认权重是不是真的进了显存，而不是被换出到内存或被 mmap 读得慢。开两个终端，一个跑采样，一个跑模型：

# 终端 A：每秒采一次，持续观察
nvidia-smi `--query-gpu`=timestamp,memory.used,memory.total,utilization.gpu \
  `--format`=csv -l 1

# 需要看是哪个进程占的显存（-l 同样支持）
nvidia-smi `--query-compute-apps`=pid,process_name,used_memory `--format`=csv

采样时机建议取四个点：加载前的空载基线、加载完成后静置约 30 秒、首次请求正在生成输出时、生成结束后。加载完成后的读数用于判断权重是否完整驻留；生成中的读数用于判断 KV 缓存和计算缓冲又吃掉多少。

区分“权重占用”和“本进程其他占用”，可以先用参数量乘位宽估算权重体积（例如 27B fp16、4bit 各自的理论量级），再和 `--query-compute-apps` 里对应 pid 的 used_memory 对比。CUDA context 本身还会额外占几百 MB 到 1GB 左右，这部分是固定的。如果进程显存明显小于权重估算值，常见原因是 -ngl 层数没拉满、部分层留在 CPU，或者用的是 mmap 加载、权重按需读入。此时瓶颈在数据搬运，不在显卡算力。

在 llama.cpp 日志里定位慢发生在哪一步

llama.cpp 启动和推理日志里，需要盯住的字段包括：llm_load_tensors: offloaded N/N layers to GPU（判断是否全部 offload）、load time（加载耗时，一次性）、KV self size（KV 缓存占用）、prompt eval time = ... ms / N tokens（预填充）、eval time = ... ms / N tokens ( ... ms per token, ... tokens/s )（逐 token 解码）。加载慢和逐 token 慢是两个问题，前者只影响第一次，后者才是持续体验。

RTX Pro 5000 72G 跑 27B 慢 / 是卡的锅吗 / 换 SGLang 前先分清显存和解码瓶颈

要复现同一次请求，固定变量：把提示词写进文件，固定生成长度、随机种子和采样温度，禁用会让结果漂移的采样项。

./llama-cli -m /models/your-27b.gguf \
  -ngl 999 -c 8192 -n 256 \
  -p "$(cat prompt.txt)" \
  `--temp` 0 -s 42

# 需要走服务时
./llama-server -m /models/your-27b.gguf -ngl 999 \
  -c 8192 -np 1 `--host` 0.0.0.0 `--port` 8080

注意 prompt 缓存：同一条 prompt 连打两次，第二次的 prompt eval 会明显变短，比较时要么每次换一段等长 prompt，要么明确记录缓存命中的情况，否则会把缓存效果误读成引擎变快。

只改一个变量：上下文长度或并发请求数

KV 缓存和上下文长度近似线性相关，可按下面这个关系估算量级：KV ≈ 2 × n_layer × n_kv_head × head_dim × ctx_len × 每元素字节数。其中 2 对应 K 和 V，n_kv_head 在 GQA 模型里比注意力头数小得多，这也是很多 27B 模型上下文能开较大的原因。并发（-np）则是每个请求各自带一份 KV 和计算缓冲，显存按并发数叠加。

做法是从较小上下文起步，每次只改一个值，把下面几项抄成一行记录：

上下文长度 -c
并发请求数 -np
生成过程中显存峰值（nvidia-smi 读数）
prompt eval 耗时与每 token 解码耗时
每秒输出 token 数（日志里的 tokens/s）

如果加大上下文后显存接近上限、但逐 token 速度基本不变，说明是容量被占满，属于需要控制长度或换更大卡的问题；如果显存没满而并发一上来速度就掉，瓶颈更可能在调度和批处理方式，而不是显存容量。

用同一段请求打到 SGLang 服务上

这一步的目的不是证明谁更好，而是拿到能和 llama.cpp 直接对齐的数据。服务启动骨架如下，模型路径、上下文长度、显存比例按实际环境替换：

python -m sglang.launch_server \
  `--model-path` /models/your-27b \
  `--host` 0.0.0.0 `--port` 30000 \
  `--context-length` 8192 \
  `--mem-fraction-static` 0.85 \
  `--tp` 1

然后用与前面完全相同的一段 prompt、相同的最大输出长度和温度发一次请求：

curl -s http://127.0.0.1:30000/v1/chat/completions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "your-27b",
    "messages": [{"role":"user","content":"<粘贴同一段 prompt>"}],
    "max_tokens": 256,
    "temperature": 0,
    "stream": false
  }'

返回体里的用量字段（prompt_tokens、completion_tokens）要拿来核对：它必须和 llama.cpp 那次请求的输入输出长度一致，否则两次对比的不是同一件事。耗时用客户端侧计时，或使用官方附带的测试客户端，保持两边同样的并发数和输出长度。

一个容易踩的坑：两个引擎对量化格式的支持并不完全重合，同一份权重未必两边都能加载。如果只能换用不同精度的权重做对比，结论要打折，最好统一到同一份 fp16/bf16 或双方都支持的量化文件上。另外 SGLang 默认带前缀缓存，同一条 prompt 反复打会偏快，比较时应更换 prompt 或关注缓存命中情况。

按对照结果决定继续调参还是换引擎

把两次结果并排放在一张表里，需要比较的指标是：加载后静态显存、KV 随上下文增长的幅度、单请求每 token 解码耗时、每秒输出 token、以及并发下的总吞吐。判定顺序建议固定下来，避免被单点数据带偏：

先看显存是否装得下。若权重本身就没完整驻留，先解决 offload 和加载方式，此时换引擎没有意义。
再看单请求逐 token 速度。两边接近，说明解码本身不是引擎差异造成的，换引擎收益有限。
然后看并发。若同一批请求下 SGLang 的总吞吐明显更高，而单请求速度相当，说明差距来自批处理和 KV 调度，这才是考虑迁移的合理理由。
最后看上下文。若长上下文下 llama.cpp 显存先撑不住，而 SGLang 能通过显存比例控制稳住，迁移方向才更明确。

反过来，如果对照下来两边每 token 耗时相差不大、显存也没吃满，那继续在 llama.cpp 上调 offload 层数、上下文长度和线程数，通常比换一套服务栈更省事。换引擎之后参数调度、量化支持、日志格式都会变，这些成本要在决定之前就计入。