Aller directement au contenu
  • Catégories
  • Récent
  • Mots-clés
  • Populaire
  • Web
  • Utilisateurs
  • Groupes
Habillages
  • Clair
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • Sombre
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • Défaut (Aucun habillage)
  • Aucun habillage
Réduire

NodeBB

  1. Accueil
  2. General Discussion
  3. Linux
  4. Tuxedo 17 (en Ubuntu 24) + GIGABYTE AORUS RTX 5060 Ti AI Box Carte Graphique - 16GB GDDR7.

Tuxedo 17 (en Ubuntu 24) + GIGABYTE AORUS RTX 5060 Ti AI Box Carte Graphique - 16GB GDDR7.

Planifié Épinglé Verrouillé Déplacé Linux
67 Messages 2 Publieurs 1.1k Vues
  • Du plus ancien au plus récent
  • Du plus récent au plus ancien
  • Les plus votés
Répondre
  • Répondre à l'aide d'un nouveau sujet
Se connecter pour répondre
Ce sujet a été supprimé. Seuls les utilisateurs avec les droits d'administration peuvent le voir.
  • Tuxedo17T Hors-ligne
    Tuxedo17T Hors-ligne
    Tuxedo17
    écrit dernière édition par
    #61

    Nouveau test : Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf => crash.

    # llama-bench -m /models/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf 
    ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21656 MiB):
      Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15849 MiB
      Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5806 MiB
    | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
    | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
    /home/arias/Documents/llama.cpp/ggml/src/ggml-cuda/ggml-cuda.cu:104: CUDA error
    
    

    Modèle Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf : OK.

    # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf 
    ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21656 MiB):
      Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15849 MiB
      Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5806 MiB
    | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
    | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
    | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  15.65 GiB |    26.90 B | CUDA       |  -1 |           pp512 |        760.71 ± 4.35 |
    | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  15.65 GiB |    26.90 B | CUDA       |  -1 |           tg128 |         21.50 ± 0.01 |
    
    build: c3d47e696 (10030)
    
    1 réponse Dernière réponse
    0
    • Tuxedo17T Hors-ligne
      Tuxedo17T Hors-ligne
      Tuxedo17
      écrit dernière édition par Tuxedo17
      #62

      Test unitaire de carte :

      # llama-bench --list-devices 
      ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
        Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
        Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
      Available devices:
        CUDA0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti (15888 MiB, 15752 MiB free)
        CUDA1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU (5803 MiB, 5685 MiB free)
      
      
      # llama-bench -m /models/gemma-3-1b-it-q4_k_m.gguf -dev CUDA0
      ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
        Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
        Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
      | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
      | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           pp512 |   19952.89 ± 1896.43 |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           tg128 |        268.47 ± 0.43 |
      
      build: c3d47e696 (10030)
      # llama-bench -m /models/gemma-3-1b-it-q4_k_m.gguf -dev CUDA1
      ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
        Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
        Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
      | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
      | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA1        |           pp512 |    11023.49 ± 568.09 |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA1        |           tg128 |        229.36 ± 0.40 |
      
      build: c3d47e696 (10030)
      # llama-bench -m /models/gemma-3-1b-it-q4_k_m.gguf -dev CUDA0,CUDA1
      ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
        Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
        Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
      | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
      | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           pp512 |   19994.19 ± 1751.94 |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           tg128 |        268.49 ± 0.38 |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA1        |           pp512 |    11158.41 ± 527.54 |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 | CUDA1        |           tg128 |        229.10 ± 0.37 |
      
      build: c3d47e696 (10030)
      # llama-bench -m /models/gemma-3-1b-it-q4_k_m.gguf 
      ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
        Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
        Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
      | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
      | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 |           pp512 |   16582.32 ± 1005.41 |
      | gemma3 1B Q4_K - Medium        | 762.49 MiB |   999.89 M | CUDA       |  -1 |           tg128 |        261.64 ± 1.81 |
      
      build: c3d47e696 (10030)
      
      
      1 réponse Dernière réponse
      0
      • Tuxedo17T Hors-ligne
        Tuxedo17T Hors-ligne
        Tuxedo17
        écrit dernière édition par
        #63

        Test :

        # du -sh /models/*
        769M    /models/gemma-3-1b-it-q4_k_m.gguf
        889M    /models/mmproj-BF16(1).gguf
        862M    /models/mmproj-BF16.gguf
        885M    /models/mmproj-F16.gguf
        5,3G    /models/Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf
        16G     /models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf
        21G     /models/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf
        # llama-bench -m /models/Qwen3.5-9B-Q4_K_M.gguf -dev CUDA0
        ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
          Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
          Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
        | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
        | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
        | qwen35 9B Q4_K - Medium        |   5.28 GiB |     8.95 B | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           pp512 |      3041.38 ± 47.16 |
        | qwen35 9B Q4_K - Medium        |   5.28 GiB |     8.95 B | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           tg128 |         70.57 ± 0.04 |
        
        build: c3d47e696 (10030)
        # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf -dev CUDA0
        ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
          Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
          Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
        | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
        | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
        llama_bench: error: failed to create context with model '/models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M.gguf'
        
        
        1 réponse Dernière réponse
        0
        • Tuxedo17T Hors-ligne
          Tuxedo17T Hors-ligne
          Tuxedo17
          écrit dernière édition par
          #64

          Test à faire avec https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF/blob/main/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf

          1 réponse Dernière réponse
          0
          • Tuxedo17T Hors-ligne
            Tuxedo17T Hors-ligne
            Tuxedo17
            écrit dernière édition par
            #65

            Installation d’outils pour Hermes Agent IA :

            # apt-get install ripgrep
            # apt-get install chromium-browser
            # npx playwright install-deps chromium
            
            
            1 réponse Dernière réponse
            0
            • Tuxedo17T Hors-ligne
              Tuxedo17T Hors-ligne
              Tuxedo17
              écrit dernière édition par
              #66

              Nouveau test avec /models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf :

              # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf -dev CUDA1
              ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
                Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
                Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
              | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
              | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
              llama_bench: error: failed to load model '/models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf'
              
              # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf 
              ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
                Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
                Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
              | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
              | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
              | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       |  -1 |           pp512 |        707.38 ± 5.11 |
              | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       |  -1 |           tg128 |         18.31 ± 0.01 |
              
              build: c3d47e696 (10030)
              
              # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf -dev CUDA0
              ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
                Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
                Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
              | model                          |       size |     params | backend    | ngl | dev          |            test |                  t/s |
              | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
              | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           pp512 |        841.06 ± 9.58 |
              | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       |  -1 | CUDA0        |           tg128 |         20.50 ± 0.02 |
              
              build: c3d47e696 (10030)
              
              

              Pendant le test sur les deux cartes j’ai lancé gpustat , j’ai les deux cartes qui tournent :

              # gpustat 
              tuxedo-17                              Fri Jul 17 17:14:51 2026  610.43.03
              [0] NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU | 58°C,  40 % |  4156 /  6144 MB | root(4148M)
              [1] NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti         | 62°C,  60 % |  8916 / 16311 MB | root(8908M)
              
              

              Quand je suis sur CUDA0 :

               gpustat 
              tuxedo-17                              Fri Jul 17 17:15:48 2026  610.43.03
              [0] NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU | 49°C,   0 % |     2 /  6144 MB |
              [1] NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti         | 68°C, 100 % | 12882 / 16311 MB | root(12874M)
              
              
              1 réponse Dernière réponse
              1
              • Tuxedo17T Hors-ligne
                Tuxedo17T Hors-ligne
                Tuxedo17
                écrit dernière édition par
                #67

                Nouveau test :

                # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf -dev CUDA0 -fa on --threads 12 -ngl 999 --cache-type-v q8_0
                ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
                  Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
                  Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
                | model                          |       size |     params | backend    | ngl | threads | type_v |  fa | dev          |            test |                  t/s |
                | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------: | -----: | --: | ------------ | --------------: | -------------------: |
                | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       | 999 |      12 |   q8_0 |   1 | CUDA0        |           pp512 |        387.17 ± 2.25 |
                | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       | 999 |      12 |   q8_0 |   1 | CUDA0        |           tg128 |         18.31 ± 0.01 |
                
                # llama-bench -m /models/Qwen3.6-27B-Q3_K_M.gguf -fa on --threads 12 -ngl 999 --cache-type-v q8_0
                ggml_cuda_init: found 2 CUDA devices (Total VRAM: 21692 MiB):
                  Device 0: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti, compute capability 12.0, VMM: yes, VRAM: 15888 MiB
                  Device 1: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, compute capability 8.6, VMM: yes, VRAM: 5803 MiB
                | model                          |       size |     params | backend    | ngl | threads | type_v |  fa |            test |                  t/s |
                | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | ------: | -----: | --: | --------------: | -------------------: |
                | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       | 999 |      12 |   q8_0 |   1 |           pp512 |        367.28 ± 1.88 |
                | qwen35 27B Q3_K - Medium       |  12.64 GiB |    26.90 B | CUDA       | 999 |      12 |   q8_0 |   1 |           tg128 |         16.71 ± 0.03 |
                
                
                
                1 réponse Dernière réponse
                1

                Bonjour ! Vous semblez intéressé par cette conversation, mais vous n’avez pas encore de compte.

                Marre de refaire défiler les mêmes messages ? Créez un compte pour retrouver votre position, recevoir des notifications des nouvelles réponses, sauvegarder vos favoris et voter pour les messages que vous appréciez.

                Grâce à votre participation, ce message peut devenir encore meilleur 💗

                S'inscrire Se connecter
                Répondre
                • Répondre à l'aide d'un nouveau sujet
                Se connecter pour répondre
                • Du plus ancien au plus récent
                • Du plus récent au plus ancien
                • Les plus votés


                • Se connecter

                • Vous n'avez pas de compte ? S'inscrire

                • Connectez-vous ou inscrivez-vous pour faire une recherche.
                Powered by NodeBB Contributors
                • Premier message
                  Dernier message
                0
                • Catégories
                • Récent
                • Mots-clés
                • Populaire
                • Web
                • Utilisateurs
                • Groupes