关于vLLM部署qwen3.6-27B的推理加速优化问题

降精度？kv量化？dflash？这些手段试试？

想要增大 context，其实就是要预留更多的显存给到 kv cache，gpu-memory-utilization 视情况尽量开大。受限硬件资源（单卡），并且模型权重已经是 FP8 低精度了，再加上一些 KV cache 的压缩策略，也确实应该也没啥其他好的优化策略了。

佬友，dflash应该只能做投机解码吧，也能优化显存占用么，而且我看楼主已经用了 MTP 策略了

1. 换nvfp4 pro6000应该是支持nvfp4


2. 再整张卡


3. vllm启动参数上扣
   
   3.1 去除vision encoder
   
   3.2 量化kv cache
   
   3.3 调高vllm可以用的显存比例


4. mtp会占用显存 去掉或者更小的解码长度给kv cache让空间

优化核心全在 KV 缓存显存管控，精简工具调用 prompt、精细配置批处理参数，就能在 50 并发下拓展上下文上限

试试 SGLang + DFlash

vllm 可以开 TurboQuant

SGLang+NVFP4+fp8_e5m2 kv，两张5090（32gx2）部署的情况下大概有600K的KV Cache size，Pro 6000 的话估计 kv cache size 可以到1M左右。目标是50并发的话，1M/50=20K，也不是很长。

主要是看部署的场景，如果是普遍不太长的请求，应该是够用的。如果是面向 Agent 场景的话，并发是不够的，平均 64K 输入的情况下大概只能赛下 16 并发。