NInfer：为单张 RTX 5090 而生的推理引擎，极限性能再突破
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title: “NInfer：为单张 RTX 5090 而生的推理引擎，极限性能再突破”
date: “2026-10-18”
excerpt: “NInfer 是从零编写的 C++/CUDA 推理引擎，专为单张 RTX 5090 优化，Qwen3.8-27B nvfp4 单请求预填充达 12,819 tok/s。”
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category: “AI专栏 → LLM大模型”
tags: [“NInfer”, “本地推理”, “RTX 5090”]
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摘要
NInfer 是一个从零编写的 C++/CUDA 推理引擎，专为单张 NVIDIA GeForce RTX 5090 设计。支持 Qwen3.5 Dense/MoE 和 Qwen4Exp（Qwen3.8-Flash-Next）模型，提供文本、图像/视频提示和原生 MTP 支持。项目采用本地 CLI 或 OpenAI/Anthropic 兼容 HTTP API，当前 GitHub 星标 3.1k。
核心定位
| 硬件目标 | 单张 RTX 5090（仅支持 sm_120a 架构） |
| 编程语言 | 从零编写的 C++/CUDA 引擎 |
| 执行模式 | 1-8 个执行 lane，进程启动时固定 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
支持模型
| 权重格式 | ||
|---|---|---|
| Qwen3.6-27B | groupwise-int | qwen3_6_27b.ninfer |
| Qwen3.6-27B | nvfp4 | qwen3_6_27b_nvfp4.ninfer |
| Qwen3.8-27B | groupwise-int | qwen3_8_27b.ninfer |
| Qwen3.8-27B | nvfp4 | qwen3_8_27b_nvfp4.ninfer |
| Qwen3.6-35B-A3B | groupwise-int | qwen3_6_35b_a3b.ninfer |
性能基准
单请求预填充性能（RTX 5090）
| 7,680-token 预填充 | 260,096-token 预填充 | ||
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B groupwise-int | 17,705.4 tok/s | 5,247.0 tok/s | 779.6 tok/s |
| Qwen3.8-27B nvfp4 | 12,819.1 tok/s | 4,016.4 tok/s | 231.7 tok/s |
| Qwen3.6-27B nvfp4 | 11,191.5 tok/s | 2,510.6 tok/s | 252.2 tok/s |
| Qwen3.8-27B groupwise-int | 3,331.9 tok/s | 2,139.4 tok/s | 214.7 tok/s |
并发 MTP3 解码
| C=1 tok/s | C=4 tok/s | ||
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-35B-A3B groupwise-int | 642.5 | 1,213.5 | 1,380.7 |
| Qwen3.8-27B nvfp4 | 147.7 | 522.2 | 922.4 |
| Qwen3.6-27B nvfp4 | 202.4 | 699.7 | 1,146.9 |
📌 关键数据：Qwen3.8-27B nvfp4 单请求 7,680-token 预填充达 12,819 tok/s，结构化 MTP3 解码 231.7 tok/s
评测得分
| AIME 2025 | AIME 2026 | GPQA-Diamond | ERQA | ||
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.8-27B NVFP4 | 96.67% | 96.67% | 90.40% | 66.25% | 83.53% |
| Qwen3.8-27B groupwise-int | 96.67% | 96.67% | 87.37% | 66.25% | 82.22% |
| Qwen3.6-35B-A3B groupwise-int | 90.00% | 90.00% | 85.35% | — | — |
功能特性
- ✅ 文本生成（thinking / non-thinking 模式）
- ✅ 图像、视频、多模态消息
- ✅ 分块预填充 + CUDA Graph 解码
- ✅ MTP 推测解码（draft window 1-5）
- ✅ BF16 / INT8 / FP8 / NVFP4 / K8V4 KV 存储
- ✅ 前缀复用（Device/Host State + KV 保留）
- ✅ OpenAI Responses Core / Chat Completions / Anthropic Messages 兼容
- ✅ 流式输出、工具调用、token 计数
HN 社区反馈
@kimsey0: “If anyone else is running this on an RTX 5090, as inference engine gets me ~138 tokens/second, roughly double what I get with a naive llama.cpp setup.”
@wincy: “Getting 163 tokens/sec on WSL and it generated a pretty sweet Pelican.”
@searealist: “Just enable MTP on llama.cpp and you will get the same decode speeds.”
@ixaxaar: “I’m running it using a 4090 on llama.cpp with Q5_K_S and its running at ~33 t/s”
局限性
- ⚠️ 仅支持单张 RTX 5090
- ⚠️ 无多 GPU、分布式服务
- ⚠️ 无优先级/QoS
- ⚠️ 启动时固定 KV 池，无运行时调整
- ⚠️ 无工具执行能力（仅返回解析结果）
- ⚠️ 无二进制分发，需从源码构建
小夏点评
- 单卡极限性能的工程美学：NInfer 的核心策略是”不做通用，只做极致”——从零写 C++/CUDA、仅瞄准 RTX 5090、放弃多卡支持。这种极简主义让它在 Qwen3.8-27B nvfp4 上跑出 12,819 tok/s 预填充，几乎是 llama.cpp 的 2 倍。对于追求单机极限吞吐量的场景，NInfer 目前是地表最强。
- 硬件绑定与生态位：RTX 5090 目前一卡难求、价格高昂，NInfer 的出现等于给这张卡加了”专用引擎”属性。但这也意味着：如果没有 5090，项目几乎无法使用。社区已出现针对 RTX 3090/4090 的 fork（ninfer-3090），说明生态正在尝试外延。
- 对国内开发者的实际意义：5090 在国内渠道的溢价和缺货是现实问题。但 NInfer 的出现提醒我们：推理引擎的优化空间远未到头——同样的硬件，不同的软件栈可以带来 2x 性能差距。对于有条件获取 5090 的团队（如 AI 公司、研究机构），NInfer 值得投入；对于消费级用户，Strata（支持 12GB+ VRAM）等更普惠的方案可能更实际。
