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从部署教程、模型评测到行业观察，把复杂问题整理成可执行的路径。

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26老平台双卡 P2P 的解法：PCIe Switch两块 9700 想跑 P2P 但主板不支持——老平台双卡最头疼的问题。一张 PCIe Switch 卡 + 台达 1500W，让显卡间数据走 Switch 直接转发，绕过 CPU 中转。27双卡 SGLang 多并发：TTFT < 1s双卡 TP 跑多并发，90% 情况首 token 延迟 <1s，80K 上下文 80-100 t/s，比 llama.cpp 和 vLLM 都丝滑。核心是把 VLLM kernel port 到 SGLang 支持 gfx1100。2824G 显卡跑 512K 上下文：KVMem 内存分页24G 显存跑 512K 上下文，不是显存变多，是 KVMem 把'全部历史驻留显存'改了——GPU 只留有限工作集，大的放 Host RAM。单卡 64K→512K decode 全程不衰减。29Resizable BAR 让老平台速度翻 3 倍X99 + 7900XTX 在 Windows 下跑 27B 只有 12 t/s、首 token 卡 4 分钟。根因是主板默认把显卡锁死在 256MB Small BAR。注入 ReBarDxe 后 decode 12→37 t/s，+195%。30TurboQuant：显存减半，速度翻倍同样的 24G 显卡跑同一模型，TurboQuant 比传统 Q4 多塞约 2 倍上下文，速度反而更快——省显存的同时省带宽。7900XTX 实测 256K prefill 970 t/s。31我用一张 32G 的 AMD 显卡跑本地大模型：风扇、功耗、量化全部调到位后的最终答案一张 32GB 显存的 AMD 工作站卡（R9700）+ 普通主机跑本地大模型：逐路停转实测风扇映射、锁 250W 降温 8°C 且更安静、量化对撞证明瓶颈不在带宽、前缀缓存 32 倍加速，外加一张"别再折腾"负面清单——所有数字都是反复实测的终版答案。32NInfer 深度解析：专为单张 5090 而生的 C++/CUDA 推理引擎NInfer 是从头用 C++/CUDA 写的单 GPU 推理引擎，定位明确——榨干单张 RTX 5090 上的 Qwen 系列推理（Qwen3.6/3.8，文/图/视频）。本文对比它与 vLLM/SGLang 通用引擎的根本区别，拆解"单卡+单模型"为何能榨出性能，给出选型建议、与 Strata 的上下游关系与踩坑记录。33Strata 实测：一张消费级显卡 + 64G 内存，怎么把 125B 大模型跑通125B MoE 模型（24576 个专家）正常得几百 GB 显存才跑得动，Strata 把它落到一张 12-24GB N 卡 + 64GB 内存的普通主机上，一键安装，写出答案 60-95 tok/s、读 prompt 2000+ tok/s。本文整理官方 README 一手实测表、量化档位 vs 内存需求、整机分摊原理、双卡/AMD/长上下文进阶玩法与踩坑记录。342026 主流 LLM 推理引擎选型：vLLM / SGLang / LMDeploy / KTransformers / TensorRT-LLM 到底怎么选没有最快的推理引擎，只有最适合你场景的引擎。本文拆解 5 大主流推理引擎的核心技术（PagedAttention、RadixAttention、TurboMind 双引擎、CPU 极致优化、NVIDIA 内核融合），整理社区实测吞吐 / 延迟 / 显存数据，给出选型决策树与 6 个踩坑记录，帮你把"选引擎"这笔账算明白。35L40S 24GB：数据中心卡下放家用，跑大模型实测与选型L40S 与 4090 同代架构、同显存，但无游戏限制、ECC 可选、PCIe 满速。本文整理规格对比、社区实测、买 L40S 的决策框架与买前必知。36Tesla P40 24GB 性价比之王：实测数据与买前必知的坑2016 年上市的数据中心卡，2026 年二手 ¥1500 上下，"每 GB 显存成本"几乎无人能敌。本文整理 P40 性能底细、双卡跑 70B 可行性、买前必知的坑与决策框架。37RTX 5090 32GB FP16 推理：14B 全精度 vs 4090 量化的实测对比32GB 显存让 14B 模型从"勉强跑"变成"从容跑全精度"。本文整理 5090 与 4090 在 14B 全精度推理上的公开实测：显存账、速度差、坑位与升级决策框架。