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24GB显存仍是刚需？RTX 3090到2026年还值得买吗

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05-23 12:32

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双卡 48G 显存！最省钱的多卡大显存选择 Arc Pro B60

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14. 开源项目VideoRAG 让“观看视频”升级为“与视频对话”，使数百小时的视频内容变成可随时提问、可深度理解的智能知识库。 1、从“搜索视频”到“对话视频” VideoRAG不是关键词检索，而是支持自然语言提问的智能对话系统。视频不再是被动播放的媒介，而是可以像专家一样被反复追问、追溯和推理的知识体。 2、极端长视频处理能力真正落地 VideoRAG可处理数百小时的超长视频内容，并且长视频仅需一张消费级 RTX 3090 显卡即可完成分析，极大降低了深度视频理解的硬件门槛。 3、关键技术在于“图谱 + 分层理解” 其双通道架构通过知识图谱索引、多模态理解、分层上下文编码和自适应检索，使模型既能把握整体脉络，又能精确定位细节，甚至支持跨视频对比理解。 4、Vimo 将前沿技术交到普通人手中 Vimo 桌面应用让普通用户也能通过拖拽方式与长视频对话，同时为专业用户和研究者提供多视频分析、高级检索和完全开源的研究框架。项目：github.com/HKUDS/VideoRAG #ai创造营# #程序员#

15. 我无法从这件事中恢复过来。一块售价 900 美元的 RTX 3090 显卡，在全精度下，处理 2700 亿像素的密集渲染，性能竟然超过了一块售价 7 万美元、采用双 H200 NVL 芯片的量产节点显卡，处理 1200 亿像素的 MoE 渲染。这很难理解。它改变了我们为任何任务选择模型的方式。如果你是一家人工智能初创公司，正在运行一个 1200 亿 MoE 的推理模型来处理智能体工作流程，而一个在单个消费级 GPU 上运行的 270 亿全密集模型（所有参数均已激活）效果更好，那么你的计算成本可能解决错了问题。我正在撰写一篇完整的深度分析文章，记录这里的一切，并与大家分享，以便我们能够重现和验证。首先进行复现测试。同样的 3090 显卡，同样的 27B 密集型 Q4 处理器，同样的提示符，同样的测试平台。如果两次测试都成功，那就不是偶然现象，而是架构问题。根据 VRAM 调查结果来看，你们大多数人使用的硬件正是这场战斗中已经获胜的那款。文章将于本周发布。

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24. 首次体验 qwen 3.5 27B dense 在单张 RTX 3090 显卡上的表现。35 tok/s。从 4K 到 300K+ 上下文，速度没有下降。Hermes 4.3 初始速度为 35 tok/s，随着上下文填充，速度降至 15 tok/s。Qwen 密集型保持稳定。MoE 保持 112 tok/s 稳定。速度提升了 3 倍，但每个代币只有 30 亿活跃用户（总用户数为 350 亿）。架构权衡。Q4_K_M 内存占用 16.7GB，原生上下文 262K。在 24GB 显存下，训练时缓存大小突破 376K 后达到上限。尝试使用 262K 的 q8 键值缓存，速度骤降至 11 tok/s。q4_0 键值缓存是最佳选择。必须启用闪存注意力机制。内置推理模式。模型会逐步思考后再给出答案。完整的思维链经受住了第四季度量化分析的考验。超过 1799 条带有自我纠错循环的思维链。仅需一块消费级 GPU 即可运行。只给了它一个提示：“用一个 HTML 文件构建一个实时粒子星系模拟”。3340 个令牌。95 秒。一次性运行。首次加载时运行。完整的推理和代码请见下方视频。如果您想省去数小时的测试时间，以下是最佳配置：llama-server -ngl 99 -c 262144 -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0这只是热身。接下来是章鱼入侵者：10 个文件，3400 多行代码，完全没有控制。提示符 hermes 在 22% 处退出。比预期更令人印象深刻。完整结果即将公布。

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