Was passiert ist: PD Serving of Qwen3.8-2.4T

vLLM achieved 5000 tokens per GPU throughput and 180 generated tokens per user latency serving Qwen3.8-2.4T on GB300 clusters.

Warum es zählt: PD Serving of Qwen3.8-2.4T

Engineers optimizing large language model serving performance need reproducible tuning methodologies for disaggregated serving configurations.

Results are specific to Qwen3.8-2.4T on GB300 hardware; CUDA graph memory estimation often overallocates, reducing actual KV cache availability.

In den Nachrichten

vLLM · vLLM Team · Veröffentlicht am 21. September 2026 · 3 Min. Lesezeit

Was passiert ist: vLLM achieved 5000 tokens per GPU throughput and 180 generated tokens per user latency serving Qwen3.8-2.4T on GB300 clusters.
Warum es zählt: Engineers optimizing large language model serving performance need reproducible tuning methodologies for disaggregated serving configurations.
Achtung: Results are specific to Qwen3.8-2.4T on GB300 hardware; CUDA graph memory estimation often overallocates, reducing actual KV cache availability.

Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.

Ein Pattern, ein Tradeoff, eine Produktionspanne. Ein kurzes wöchentliches Briefing für alle, die agentische Systeme bauen.

Wöchentliche E-Mail, Abmeldung mit einem Klick. Ihre Adresse wird nur für das Briefing verwendet.