king-2386/tsc-miner 0.10.4

on GitHub

27B MTP 模型与多卡运行说明

中文：
部分显卡可通过加载 MTP 模型提升 27B 运行效率。实测 RTX 5090 在启用 MTP 后，算力可提升接近 50%；但部分显卡，例如 Pro 5000，未必需要启用 MTP。建议矿工根据自身显卡和实际运行数据进行测试。

一般建议如下：显存较紧张的设备可尝试开启 MTP；显存较充足、并发能力较高的设备，可分别测试开启与关闭 MTP 后的实际表现，选择收益更优的配置。

MTP 参数示例：

--tensorcash-mtp-model /实际路径/mtp-q4.gguf

双卡运行示例：

./racer -a tensorcash -o "$POOL_URL" -u "$POOL_LOGIN" \
  --tensorcash-model /path/to/Qwen3.8-27B-Q8_0-GDN_F16.gguf \
  --tensorcash-mtp-model /path/to/mtp-q4.gguf \
  --tensorcash-inference=false --gpu 0,1 --tensorcash-gpu-groups 0,1

目前测试显示，两张 16GB 显卡组合运行 27B 时，算力可高于 8B。不同硬件和配置的结果会有差异，请先小范围测试后再批量部署。

27B MTP Model and Multi-GPU Guide

English:
Some GPUs can improve 27B performance by loading the MTP model. Testing on the RTX 5090 shows that enabling MTP can increase hash rate by nearly 50%. However, some GPUs, such as the Pro 5000, may not require MTP. Miners should test according to their own hardware and real-world performance.

As a general guideline, GPUs with limited VRAM may benefit from enabling MTP. For GPUs with sufficient VRAM and strong parallel capability, test both configurations and use the one that delivers better actual earnings.

MTP parameter example:

--tensorcash-mtp-model /path/to/mtp-q4.gguf

Multi-GPU example:

./racer -a tensorcash -o "$POOL_URL" -u "$POOL_LOGIN" \
  --tensorcash-model /path/to/Qwen3.8-27B-Q8_0-GDN_F16.gguf \
  --tensorcash-mtp-model /path/to/mtp-q4.gguf \
  --tensorcash-inference=false --gpu 0,1 --tensorcash-gpu-groups 0,1

Current testing shows that two 16 GB GPUs running 27B together can achieve a higher hash rate than 8B. Results vary by hardware and configuration; please test on a small number of devices before wider deployment.

MTP-модель 27B и работа с несколькими GPU

Русский:
Некоторые GPU могут повысить производительность 27B при загрузке MTP-модели. Тесты на RTX 5090 показывают, что включение MTP может увеличить хешрейт почти на 50%. Однако для некоторых GPU, например Pro 5000, MTP может не требоваться. Рекомендуется тестировать настройки на собственном оборудовании.

В общем случае устройства с ограниченным объёмом VRAM могут выиграть от включения MTP. Для GPU с достаточным объёмом памяти и высокой параллельной производительностью рекомендуется сравнить оба режима и выбрать вариант с лучшим фактическим доходом.

Пример параметра MTP:

--tensorcash-mtp-model /путь/mtp-q4.gguf

Пример работы на двух GPU:

./racer -a tensorcash -o "$POOL_URL" -u "$POOL_LOGIN" \
  --tensorcash-model /path/to/Qwen3.8-27B-Q8_0-GDN_F16.gguf \
  --tensorcash-mtp-model /path/to/mtp-q4.gguf \
  --tensorcash-inference=false --gpu 0,1 --tensorcash-gpu-groups 0,1

Текущие тесты показывают, что две GPU с 16 ГБ памяти при совместной работе с 27B могут обеспечить более высокий хешрейт, чем 8B. Результаты зависят от оборудования и конфигурации, поэтому сначала проведите тест на небольшом количестве устройств.