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BENCH.bat report for Windows 11, RTX5080, 128GB RAM, i9-14900K

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Valutazione

Difficoltà
1/5
Tempo stimato
Meno di un'ora
Idoneità per principianti
75/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
cpp, python
Ambito
machine-learning, performance

Direzione di ricerca

Il report descrive un'esecuzione del benchmark su Windows 11 con una RTX 5080 e python tools/strata_bench.py; inizia controllando i file di output del benchmark results.json e engine-log-excerpt.txt menzionati nel report. Conferma che la configurazione registrata e le misurazioni sono presentate come risultati di velocità senza una verifica della correttezza. Il lavoro è completato quando il report registra accuratamente l'esecuzione fornita e i suoi limiti.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Community benchmark on NVIDIA GeForce RTX 5080

Measured on 2026-10-18 with tools/strata_bench.py (suite 1, 3 runs per test, medians with ranges). Speeds are the engine's own timings; first-token times are measured by the client over HTTP. Speed only: no correctness check was run.

Hardware and software

  • GPU and VRAM: NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GiB VRAM
  • CPU: Intel(R) Core(TM) i9-14900K (24 cores, 32 threads); installed RAM: 127.8 GiB; storage: not measured
  • OS: Windows 11 (10.0.26200); GPU driver: 617.42; CUDA: not read
  • Strata: project 0.1.45, commit 477ac13c; engine 0.1.45
  • Background workloads and power limits: not recorded

Model and configuration

  • Model and quantization: qwen3.8-flash-next-unsloth-ud-q4_k_xl
  • Context: 131072 tokens; parallel slots: 1
  • Settings: the install's own configuration, unchanged; thinking off for the suite; temperature 0
strata.exe --pack unsloth-ud-q4_k_xl --native Qwen3.8-Flash-Next-UD-Q4_K_XL-00001-of-00004.gguf --expert-profile expert-profile.bin --expert-cache auto --prefill auto --spec 4 --mtp rt --max-context 131072 --kv int8 --kv-resident 32768 --vision --vram-reserve-mib 700 --pcie-frac 0.00 --spec-min-p 0.70 --pool-workers 7 --adapt-every 1 --adapt-swaps 160 --adapt-decay 0.97

Environment of the config: STRATA_HC_Q8=1, STRATA_ROUTE_TAIL_SKIP=0

Method

Run by python tools/strata_bench.py against the HTTP API of a Strata server (started by the benchmark from the install configuration); model loading is not timed. One warm-up chat and a 1K prompt are discarded first. Every prompt starts with a unique tag, so the conversation cache cannot help the fresh-prompt tests.

  • short chat: the three questions of tools/ab_engine.py, up to 100 new tokens, 3 runs
  • 4K / 16K prompts: generated word lists sized by a calibration request, 24 new tokens, 3 fresh prompts each
  • agent session: system prompt and four tools, then 5 turns that each add about 1500 words of a project file and continue from the model's own earlier answers (the way agent clients resend a conversation), 64 new tokens per turn, 3 sessions; the cache numbers come from the answer's usage (cached_tokens) and timings (prompt_n)
  • concurrency (when run): N requests sent at the same moment, total tokens over the wall time of the burst, latency over all requests

Results

Configuration Actual prompt tokens Reused tokens Generated tokens Runs Prompt tok/s median and range Decode tok/s median and range TTFT seconds median and range
short chat 46 (43-51) 0 100 (100-100) 9 not measured 43.8 (39.3-52.6) 0.84 (0.72-1.03)
4K prompt, fresh 4019 (4019-4019) 0 (0-0) 24 cap 3 1359.0 (1347.7-1360.7) not measured 3.01 (3.00-3.04)
16K prompt, fresh 16058 (16058-16058) 0 (0-0) 24 cap 3 2428.0 (2414.7-2436.2) not measured 6.65 (6.63-6.69)
agent session, follow-up turns 14579 (14571-14588) at the last turn see below up to 64 3 see below 42.1 (35.2-60.0) 3.31 (3.03-3.66)

Ranges are the lowest and highest of the runs; Runs counts requests that returned a token.

Agent session (conversation cache)

Cache hit over the follow-up turns: 68.6 % (68.6-68.6); earlier-turn tokens read again per session: 73 (72-73) (earlier turns that the cache did not hold; the 13718 (13717-13718) new tokens of the files are read once); first turn (nothing cached) first token: 1.76 s (1.71-1.84).

Turn (run 1) Prompt tokens Reused Read Prompt tok/s First token (s) Decode tok/s
0 609 0 609 361.0 1.711 28.7
1 3741 620 3121 863.1 3.664 35.6
2 5274 3734 1540 486.1 3.194 38.6
3 8707 5338 3369 963.9 3.546 50.1
4 11625 8763 2862 856.2 3.413 41.3
5 14588 11690 2898 812.2 3.608 42.1

Per-request data: results.json. Engine log lines from the start: engine-log-excerpt.txt (when this run started the server).

Correctness and limitations

Not measured: this is a speed suite. The conversation uses the model's own replies, so token counts differ a little between runs. Machine details come from the server, nvidia-smi/rocm-smi and the OS; background load and power limits are not recorded. Total time of the suite: 142 s.

Lingua principale
C++
Stelle
11.6k
Fork
1k
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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