Lokale KI · Rezept · 8× DGX Spark

GLM-5.3 NVFP4 mit SparkRing auf 8× DGX Spark

GLM-5.3 NVFP4 mit SparkRing auf 8× DGX Spark: 46 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von fujitsupolycom

46tok/sAlltag

1 Anfrage, Generierung bei 32K Kontext (Speed-Tabelle, Ring aus acht, TP8/DCP4), Thinking immer an (gemessen vor dem Profil-Standard high, also mit Template-Standard max), mit MTP2 (laut Rezept); experimentelles Profil

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis45mit Denken

Engine

Engine
vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (SIRCL-Collectives, switchless RDMA ueber ConnectX-7), Image Release 2026.10.2
Quantisierung
NVFP4-Experten/BF16 (Local Inference Lab; Dense-Linears beim Laden MXFP8)
Modellfamilie
GLM-5.3
Kontext
1.048.576
Parameter
744B MoE (GLM-5.3 laut Profil-README); 464,9 GB Safetensors (432,9 GiB)
Kreator
fujitsupolycom
GitHub-Sterne
102
Repo-Stand
2. Nov. 2026

Messwerte

Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.

Decode · 1 Anfrage

  • Alltag (Decode)46 tok/sKontext 32K · 1 Stream, 32K Kontext, Ring aus acht Sparks (TP8/DCP4), Release-Image 2026.10.2, GPU-Takt fest 2.418 MHz, ein Start; Thinking immer an, Template-Standard max; MTP2 Quelle 

Decode · parallele Anfragen

Summe über alle Streams ist markiert; pro Anfrage ist es entsprechend weniger.

  • Summe über 8 Streams129 tok/sSpitze (Decode) · Kontext 32K · Aggregate of 8 streams at 32K context, ring of eight; thinking always on, template default max Quelle 

Prefill je Kontext

  • 32K1.387 tok/sEin Prompt mit ca. 32.200 Tokens (Client-Messung bis zum ersten Token) Quelle 

Was brauche ich

Hardware
8 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
vLLM (local-inference-lab Fork) via SparkRing (SIRCL-Collectives, switchless RDMA ueber ConnectX-7), Image Release 2026.10.2
Kontext
1.048.576 Token

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