第八十二篇-V100-32G+llama-cpp运行+Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_XL-多模态
在CentOS-7系统上部署了Qwen3.5-35B大模型,硬件配置为Tesla V100-32G显卡、64GB内存和14核CPU。使用llama-server运行35B参数的量化模型(Q4_K_XL),加载999层到GPU,上下文长度32k。非思考模式下,模型推理速度达到80.65 token/s,GPU利用率100%,显存占用22GB+,CPU仅需单核。该配置支持多模态输入,响应速度快,适合高
·
环境
系统:CentOS-7
CPU : E5-2680V4 14核28线程
内存:DDR4 2133 32G * 2
显卡:Tesla V100-32G【PG503】 (水冷)
驱动: 535
CUDA: 12.2
参考
第八十一篇-V100-32G+llama-cpp编译运行+Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_XL-CSDN博客
使用最新版本
版本
(base) [root@ai-server build]# ./bin/llama-server --version
ggml_cuda_init: found 1 CUDA devices:
Device 0: Tesla PG503-216, compute capability 7.0, VMM: yes
version: 8175 (d903f30)
built with GNU 11.2.1 for Linux x86_64
运行
非思考模式
./bin/llama-server -m /models/Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_XL/Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_XL.gguf \
--host 0.0.0.0 \
--port 28000 \
--gpu-layers 999 \
--ctx-size 32000 \
--threads 28 \
--temp 0.7 \
--top-p 0.8 \
--top-k 20 \
--min-p 0.00 \
--chat-template-kwargs "{\"enable_thinking\": false}" \
--mmproj /models/Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q4_K_XL/mmproj-F16.gguf
访问
http://192.168.31.222:28000/
效果


GPU
Fri Feb 27 22:43:21 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.2 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 Tesla PG503-216 On | 00000000:05:00.0 Off | 0 |
| N/A 30C P0 140W / 250W | 21386MiB / 32768MiB | 94% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
速度
80.65 token/s
GPU 消耗 22G+
GPU 利用率 100%
CPU 1核心
速度还是非常快的,多模态
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