mirror of
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
synced 2026-11-05 01:07:28 +00:00
[GH-ISSUE #1794] DeepSeek V3.2 FP8/INT8 都会crash #1129
Labels
No milestone
No project
No assignees
1 participant
Notifications
Due date
No due date set.
Dependencies
No dependencies set.
Reference
kvcache-ai/ktransformers#1129
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue
No description provided.
Delete branch "%!s()"
Deleting a branch is permanent. Although the deleted branch may continue to exist for a short time before it actually gets removed, it CANNOT be undone in most cases. Continue?
Originally created by @SchenbergZY on GitHub (Jan 14, 2026).
Original GitHub issue: https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/issues/1794
Reminder
System Info
如题目所言,我运行如下命令:
的时候,系统会卡死。
看记录一般是在40层。
我在convert weight的时候,也会在34层的地方卡死。使用了resume-layer才转换完成。
我的系统配置如下(在jupyterlab中)
想问下卡死是不是因为我这个配置不够。
Reproduction
Others
No response
@CodeZ-Hao commented on GitHub (Jan 15, 2026):
--kt-threadpool-count 这个对应你的numa数,几numa就设置几,我估计是这个问题,如果确实是8 numa,BIOS里应该有设置可以修改,调到2或者4,对应你实际socket数量
@ErvinXie commented on GitHub (Jan 15, 2026):
Your environment is far good enough to run int8/fp8, please directly run v3.2, and put your error message.
@SchenbergZY commented on GitHub (Jan 15, 2026):
我的lscpu如下:
想请问下--kt-threadpool-count 该怎么设置呢,是24么,可是24不能被DS-V3.2的2048的intermediate_size整除。所以设16?
下面是我运行INT8_NUMA8的命令:
结果在loading第40层的时候卡死:
如果切换成FP8原生weight:
那么会出现eof错误:
@CodeZ-Hao commented on GitHub (Jan 16, 2026):
根据你上面的信息,大概率是numa的问题了,你的CPU是双路AMD,numa数达到24,说明ccd是相互独立没有合并的,需要设置NPS=1,这样应该会变成2numa,不过你的配置估计4numa也能跑起来。
但是我没有用过AMD的平台,所以具体设置方法不太清楚,你可以参考下这篇博文 https://blog.csdn.net/guganly/article/details/149828237
@SchenbergZY commented on GitHub (Jan 16, 2026):
好的谢谢。因为我只能访问这个jupyterlab container,所以无法直接改NPS到1,正在尝试和服务器管理员联系看他能否改。另外我的kt-cpuinfer-threads和threadpool-count在NPS=1后该如何修改?
@CodeZ-Hao commented on GitHub (Jan 16, 2026):
@SchenbergZY commented on GitHub (Jan 19, 2026):
在等待我的管理员回复的时候,我有另一个疑问:
我使用之前的配置(NUMA=8)测试在--kt-weight-path 设置为空文件夹的情况下,INT8能跑起来 (虽然输出结果肯定是循环字符了):
那么我有个问题:我之前59层layer能加载40层,那如果这个加载量化weights的过程是加载一层忘记一层的话(至少不要全部加载了再全部weight update的话)是不是就不会卡死了?
@CodeZ-Hao commented on GitHub (Jan 21, 2026):
应该是不行的,这个权重是要加载在内存中持续运行的,并不是加载完就可以卸载了,你的说法更像是逐层量化,但是kt的权重加载不是量化过程,量化倒是确实如你所说,是逐层加载量化的
@SchenbergZY commented on GitHub (Jan 21, 2026):
好的那就没办法了,谢谢