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  4. X99 + 双 AMD Radeon AI PRO R9700 跑通跨 Root Port P2P:从内核、RCCL 到 SGLang Qwen3.8 实战

X99 + 双 AMD Radeon AI PRO R9700 跑通跨 Root Port P2P:从内核、RCCL 到 SGLang Qwen3.8 实战

已定时 已固定 已锁定 已移动 精华 热议 AI硬件
r9700x99多卡部署
64 帖子 14 发布者 2.3k 浏览 7 关注中
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  • terryT terry

    @fcme 很多人都搞起来了,双7900XTX 4路并发长上下文都跑了,这对AMD用户太重要了。现在就是DDR4平台的板子太贵,大家想要解决X99这样的DDR3平台双卡TP的问题,这真的是非常重要。

    fcmeF
    fcmeF
    fcme
    超凡大师
    编写于 最后由 编辑
    #23

    @terry
    DDR3太老了,需要更多的折腾是可预期的一个事情。我记得你之前视频里也不推荐大家搞双卡,问题太多了,何况DDR3的老平台。
    从钱的角度说9700的32G对于90%本地玩家来说都够了,尤其是你最近视频里也说AMD生态有点支棱起来了。都是1万左右,单卡9700明显比7900XTX双卡容易折腾,当然双卡48G的大显存池对于多开的场景还是有绝对优势的。牛人们加油,我们等着抄作业吧😂

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    • fcmeF fcme

      对啊,2%不到的差距没啥可担心的,Agent时代验收一下就可以了,也就可能是有时候需要多做个一步两步的。我现在发现搭配的agent某种程度上更重要,dsh明显比Hermes干活的效率要高。

      kos orK
      kos orK
      kos or
      超凡大师
      编写于 最后由 编辑
      #24

      @fcme said:

      我现在发现搭配的agent某种程度上更重要,dsh明显比Hermes干活的效率要高。

      謝謝分享, 還沒研究到這一個層面, 有沒有可能 Hermes這種AIO多功能型的Agent system prompt, skills, memory.md, user.md 在一開始注入太多上下文
      而降低了hermes agent的開發效率?

      1 条回复 最后回复
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      • 张光璞张 张光璞

        我已经跑起来了,4并发160k ,现在单会话在58t/s 双会话 就是55 x 2

        suboyangS
        suboyangS
        suboyang
        劳动模范
        编写于 最后由 suboyang 编辑
        #25

        @张光璞 双路吗?58t/s 有点慢

        张光璞张 1 条回复 最后回复
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        • fcmeF fcme

          @terry
          这我完全同意,sglang对amd的支持始终就挺屎的。
          牛人太多了,要是有人能完全搞定AMD民用卡在sglang上面的生态那就太牛了,加油。

          suboyangS
          suboyangS
          suboyang
          劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #26

          @fcme

          现在最大的问题是,Qwen3.8-27B-MXFP4 这类模型,我还没有看到双卡 R9700 可以稳定100t/s 以上的,尤其是250K上下文的测试,如果在250K 还能保持80~100t/s,本地模型部署才有意义,要不然干活太慢了,这个时间等不起。

          张光璞张 1 条回复 最后回复
          0
          • suboyangS suboyang

            @fcme

            现在最大的问题是,Qwen3.8-27B-MXFP4 这类模型,我还没有看到双卡 R9700 可以稳定100t/s 以上的,尤其是250K上下文的测试,如果在250K 还能保持80~100t/s,本地模型部署才有意义,要不然干活太慢了,这个时间等不起。

            张光璞张
            张光璞张
            张光璞
            技术大牛 劳动模范
            编写于 最后由 编辑
            #27

            @suboyang 说:

            @fcme

            现在最大的问题是,Qwen3.8-27B-MXFP4 这类模型,我还没有看到双卡 R9700 可以稳定100t/s 以上的,尤其是250K上下文的测试,如果在250K 还能保持80~100t/s,本地模型部署才有意义,要不然干活太慢了,这个时间等不起。

            MXFP4 单9700 能跑在80~90 t/s 很稳定。

            1 条回复 最后回复
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            • suboyangS suboyang

              @张光璞 双路吗?58t/s 有点慢

              张光璞张
              张光璞张
              张光璞
              技术大牛 劳动模范
              编写于 最后由 编辑
              #28

              @suboyang 说:

              @张光璞 双路吗?58t/s 有点慢

              现双R9700 单流58 双并发100多。

              suboyangS 1 条回复 最后回复
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              • 张光璞张 张光璞

                @suboyang 说:

                @张光璞 双路吗?58t/s 有点慢

                现双R9700 单流58 双并发100多。

                suboyangS
                suboyangS
                suboyang
                劳动模范
                编写于 最后由 suboyang 编辑
                #29

                @张光璞
                MXFP4 这个模型 双卡吗?双卡 MXFP4 单流58 ?

                如果MXFP4 单9700 能跑在80~90 t/s 很稳定。 那么双卡至少150t/s ,双卡的方案才成立。

                张光璞张 1 条回复 最后回复
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                • suboyangS suboyang

                  @张光璞
                  MXFP4 这个模型 双卡吗?双卡 MXFP4 单流58 ?

                  如果MXFP4 单9700 能跑在80~90 t/s 很稳定。 那么双卡至少150t/s ,双卡的方案才成立。

                  张光璞张
                  张光璞张
                  张光璞
                  技术大牛 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #30

                  @suboyang 说:

                  @张光璞
                  MXFP4 这个模型 双卡吗?双卡 MXFP4 单流58 ?

                  现在感觉双卡更多的是高并发

                  suboyangS 1 条回复 最后回复
                  0
                  • 张光璞张 张光璞

                    @suboyang 说:

                    @张光璞
                    MXFP4 这个模型 双卡吗?双卡 MXFP4 单流58 ?

                    现在感觉双卡更多的是高并发

                    suboyangS
                    suboyangS
                    suboyang
                    劳动模范
                    编写于 最后由 suboyang 编辑
                    #31

                    @张光璞

                    双卡性能最大的问题就在这。我是用本地模型写过代码,58t/s 这个速度我最后是放弃了。这个时间根本等不起,一个脚本的输出,很多需要1小时以上。换成deepseek大模型10分钟搞定。

                    如果在长上下文,双卡单流58t/s,那折腾双卡TP意义就不大。这也是我一直不敢搞的原因,双卡TP必须有绝对性能优势单流 150t/s 以上,做这个方案才可以真的干活。

                    Deepseek 是250t/s, 本地模型速度虽然不能完全去比,但是至少得有50%的效率,才有折腾的意义。做项目,本地模型双卡TP如果需要5倍以上的时间,那意义不大。

                    L 1 条回复 最后回复
                    0
                    • suboyangS suboyang

                      @张光璞

                      双卡性能最大的问题就在这。我是用本地模型写过代码,58t/s 这个速度我最后是放弃了。这个时间根本等不起,一个脚本的输出,很多需要1小时以上。换成deepseek大模型10分钟搞定。

                      如果在长上下文,双卡单流58t/s,那折腾双卡TP意义就不大。这也是我一直不敢搞的原因,双卡TP必须有绝对性能优势单流 150t/s 以上,做这个方案才可以真的干活。

                      Deepseek 是250t/s, 本地模型速度虽然不能完全去比,但是至少得有50%的效率,才有折腾的意义。做项目,本地模型双卡TP如果需要5倍以上的时间,那意义不大。

                      L
                      L
                      laobenxiong
                      德高望重 劳动模范
                      编写于 最后由 编辑
                      #32

                      @suboyang 说:

                      @张光璞

                      双卡性能最大的问题就在这。我是用本地模型写过代码,58t/s 这个速度我最后是放弃了。这个时间根本等不起,一个脚本的输出,很多需要1小时以上。换成deepseek大模型10分钟搞定。

                      如果在长上下文,双卡单流58t/s,那折腾双卡TP意义就不大。这也是我一直不敢搞的原因,双卡TP必须有绝对性能优势单流 150t/s 以上,做这个方案才可以真的干活。

                      Deepseek 是250t/s, 本地模型速度虽然不能完全去比,但是至少得有50%的效率,才有折腾的意义。做项目,本地模型双卡TP如果需要5倍以上的时间,那意义不大。

                      确实. 只能把一些优先级比较低的任务, 而且边界/需求描述的比较明确的任务, 在睡觉前交给它, 第二天起床再看看结果. 不过现在线上模型价格好像也没那么贵, 所以就有点尴尬了.

                      对不能上外网的场景, 一般都是正式的工作内容, 还是有那么一点点意义; 不过既然是正式的工作内容, 太慢了对老板来讲也是不划算的;

                      对于爱折腾的人来讲, 就是一个不断学习的过程...能达到这一个目标就很好了. 呵呵

                      suboyangS kos orK 2 条回复 最后回复
                      0
                      • L laobenxiong

                        @suboyang 说:

                        @张光璞

                        双卡性能最大的问题就在这。我是用本地模型写过代码,58t/s 这个速度我最后是放弃了。这个时间根本等不起,一个脚本的输出,很多需要1小时以上。换成deepseek大模型10分钟搞定。

                        如果在长上下文,双卡单流58t/s,那折腾双卡TP意义就不大。这也是我一直不敢搞的原因,双卡TP必须有绝对性能优势单流 150t/s 以上,做这个方案才可以真的干活。

                        Deepseek 是250t/s, 本地模型速度虽然不能完全去比,但是至少得有50%的效率,才有折腾的意义。做项目,本地模型双卡TP如果需要5倍以上的时间,那意义不大。

                        确实. 只能把一些优先级比较低的任务, 而且边界/需求描述的比较明确的任务, 在睡觉前交给它, 第二天起床再看看结果. 不过现在线上模型价格好像也没那么贵, 所以就有点尴尬了.

                        对不能上外网的场景, 一般都是正式的工作内容, 还是有那么一点点意义; 不过既然是正式的工作内容, 太慢了对老板来讲也是不划算的;

                        对于爱折腾的人来讲, 就是一个不断学习的过程...能达到这一个目标就很好了. 呵呵

                        suboyangS
                        suboyangS
                        suboyang
                        劳动模范
                        编写于 最后由 suboyang 编辑
                        #33

                        @laobenxiong

                        对,本地模型要能普及,先不提智商程度,必须是真的可以让本地模型的使用者,有一个较为流畅的体验,如果只是跑起来,意义不大。

                        不过用R9700做做图还行,但是如果这样的话,还不如直接买7900xtx.

                        L 1 条回复 最后回复
                        0
                        • suboyangS suboyang

                          @laobenxiong

                          对,本地模型要能普及,先不提智商程度,必须是真的可以让本地模型的使用者,有一个较为流畅的体验,如果只是跑起来,意义不大。

                          不过用R9700做做图还行,但是如果这样的话,还不如直接买7900xtx.

                          L
                          L
                          laobenxiong
                          德高望重 劳动模范
                          编写于 最后由 编辑
                          #34

                          @suboyang 说:

                          @laobenxiong

                          对,本地模型要能普及,先不提智商程度,必须是真的可以让本地模型的使用者,有一个较为流畅的体验,如果只是跑起来,意义不大。

                          不过用R9700做做图还行,但是如果这样的话,还不如直接买7900xtx.

                          现在出行很方便, 共享单车,公交,出租,高铁,飞机...都可以选择. 这也不妨碍自己买小车/电驴/自行车...个人折腾个本地小模型, 就算给自己捣鼓一辆单车玩玩吧.

                          suboyangS 张光璞张 2 条回复 最后回复
                          0
                          • L laobenxiong

                            @suboyang 说:

                            @张光璞

                            双卡性能最大的问题就在这。我是用本地模型写过代码,58t/s 这个速度我最后是放弃了。这个时间根本等不起,一个脚本的输出,很多需要1小时以上。换成deepseek大模型10分钟搞定。

                            如果在长上下文,双卡单流58t/s,那折腾双卡TP意义就不大。这也是我一直不敢搞的原因,双卡TP必须有绝对性能优势单流 150t/s 以上,做这个方案才可以真的干活。

                            Deepseek 是250t/s, 本地模型速度虽然不能完全去比,但是至少得有50%的效率,才有折腾的意义。做项目,本地模型双卡TP如果需要5倍以上的时间,那意义不大。

                            确实. 只能把一些优先级比较低的任务, 而且边界/需求描述的比较明确的任务, 在睡觉前交给它, 第二天起床再看看结果. 不过现在线上模型价格好像也没那么贵, 所以就有点尴尬了.

                            对不能上外网的场景, 一般都是正式的工作内容, 还是有那么一点点意义; 不过既然是正式的工作内容, 太慢了对老板来讲也是不划算的;

                            对于爱折腾的人来讲, 就是一个不断学习的过程...能达到这一个目标就很好了. 呵呵

                            kos orK
                            kos orK
                            kos or
                            超凡大师
                            编写于 最后由 编辑
                            #35

                            @laobenxiong said:

                            不过现在线上模型价格好像也没那么贵, 所以就有点尴尬了.

                            我Codex Luna Max 每個月20美元方案 根本用不完

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • L laobenxiong

                              @suboyang 说:

                              @laobenxiong

                              对,本地模型要能普及,先不提智商程度,必须是真的可以让本地模型的使用者,有一个较为流畅的体验,如果只是跑起来,意义不大。

                              不过用R9700做做图还行,但是如果这样的话,还不如直接买7900xtx.

                              现在出行很方便, 共享单车,公交,出租,高铁,飞机...都可以选择. 这也不妨碍自己买小车/电驴/自行车...个人折腾个本地小模型, 就算给自己捣鼓一辆单车玩玩吧.

                              suboyangS
                              suboyangS
                              suboyang
                              劳动模范
                              编写于 最后由 编辑
                              #36

                              @laobenxiong

                              这一套下来30000起步,可不是单车成本哦

                              1 条回复 最后回复
                              -1
                              • L laobenxiong

                                @suboyang 说:

                                @laobenxiong

                                对,本地模型要能普及,先不提智商程度,必须是真的可以让本地模型的使用者,有一个较为流畅的体验,如果只是跑起来,意义不大。

                                不过用R9700做做图还行,但是如果这样的话,还不如直接买7900xtx.

                                现在出行很方便, 共享单车,公交,出租,高铁,飞机...都可以选择. 这也不妨碍自己买小车/电驴/自行车...个人折腾个本地小模型, 就算给自己捣鼓一辆单车玩玩吧.

                                张光璞张
                                张光璞张
                                张光璞
                                技术大牛 劳动模范
                                编写于 最后由 编辑
                                #37

                                @laobenxiong 说:

                                @suboyang 说:

                                @laobenxiong

                                对,本地模型要能普及,先不提智商程度,必须是真的可以让本地模型的使用者,有一个较为流畅的体验,如果只是跑起来,意义不大。

                                不过用R9700做做图还行,但是如果这样的话,还不如直接买7900xtx.

                                现在出行很方便, 共享单车,公交,出租,高铁,飞机...都可以选择. 这也不妨碍自己买小车/电驴/自行车...个人折腾个本地小模型, 就算给自己捣鼓一辆单车玩玩吧.

                                免费的自行车蹬起来不心疼

                                1 条回复 最后回复
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                                • A
                                  A
                                  applejuice
                                  技术大牛 劳动模范
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #38

                                  @suboyang 用线上模型怎样都比本地模型值得

                                  suboyangS 1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • A applejuice

                                    @suboyang 用线上模型怎样都比本地模型值得

                                    suboyangS
                                    suboyangS
                                    suboyang
                                    劳动模范
                                    编写于 最后由 suboyang 编辑
                                    #39

                                    @applejuice 说:

                                    线上模型怎样都比本地模型值得

                                    不谈comfyUI 和其他语音视频生成模型这类模型。

                                    本地模型的重要性:

                                    第一,如果纯编程,是那种逻辑很清晰的情况下,下线模型qwen3.8-27B是可以做大量工作的,并且可以反复测试demo脚本。

                                    第二,本地模型最大的优势是可以弥补API焦虑。例如,有一次去客户现场,我把agent 登录到问题服务器检查问题。事后,我想简单问题还好,如果用量大了,token限流了怎么办?这个时候有个本地模型作为补充,就安心很多了。但是前提是本地模型首先速度得跟得上,
                                    100 token/s 以下基本就做不了这样的工作了。

                                    第三,本地模型几乎没有限制,很多渗透爬虫的工作,线上模型有安全模块,不给你做。只有本地模型可以做,而且比较私密。

                                    第四,很多股票分析,大量数据分析那种算MA均线,画量化图那种,你写好pipeline,一个job就十几万token。 线上模型几天就用完了。

                                    当然,所有前提是本地模式的速度得跟得上,准确率可以慢慢等。我现在经常处于这样的状态:
                                    image.jpeg

                                    A 1 条回复 最后回复
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                                    • PhoenixRise2026P PhoenixRise2026

                                      @fcme 说:

                                      但是看起来好像你这个运行速度也不是太好啊,Pp才1000左右。看看https://github.com/Eliovp-BV/paiton-vllm-plugin。 单卡运行速度就炸裂,昨天刚配置好的

                                      Screenshot_20260925_081952_com_android_chrome_ChromeTabbedActivity.jpg

                                      Paiton 单卡确实很强,这个后面有时间我也会测。
                                      我这篇主要验证的是 X99 双 R9700 的 P2P 可行性和双卡 scaling,SGLang 只是目前先跑通的 serving stack。现在这些 PP/TG 数据主要看单卡→双卡提升,不是在做 SGLang vs vLLM 横评。
                                      后续会补 vLLM/Paiton,同模型同参数下再比较。

                                      fcmeF
                                      fcmeF
                                      fcme
                                      超凡大师
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #40

                                      @PhoenixRise2026
                                      又看了一遍这个帖子,老哥牛逼了。看来RDNA4的驱动你在sglang里面搞定了,就像版主说的,由于SGlang优秀的缓存机制,其实pp这一块重要性没有那么高,那你可以考虑把dflash2给加进去吗?这样的话,这个蛋疼的tg速度就可以解决了。SGlang本身是支持的。
                                      你要是把这个也搞定的话,那你基本上功德无量了😃😂

                                      suboyangS PhoenixRise2026P 2 条回复 最后回复
                                      1
                                      • suboyangS suboyang

                                        @applejuice 说:

                                        线上模型怎样都比本地模型值得

                                        不谈comfyUI 和其他语音视频生成模型这类模型。

                                        本地模型的重要性:

                                        第一,如果纯编程,是那种逻辑很清晰的情况下,下线模型qwen3.8-27B是可以做大量工作的,并且可以反复测试demo脚本。

                                        第二,本地模型最大的优势是可以弥补API焦虑。例如,有一次去客户现场,我把agent 登录到问题服务器检查问题。事后,我想简单问题还好,如果用量大了,token限流了怎么办?这个时候有个本地模型作为补充,就安心很多了。但是前提是本地模型首先速度得跟得上,
                                        100 token/s 以下基本就做不了这样的工作了。

                                        第三,本地模型几乎没有限制,很多渗透爬虫的工作,线上模型有安全模块,不给你做。只有本地模型可以做,而且比较私密。

                                        第四,很多股票分析,大量数据分析那种算MA均线,画量化图那种,你写好pipeline,一个job就十几万token。 线上模型几天就用完了。

                                        当然,所有前提是本地模式的速度得跟得上,准确率可以慢慢等。我现在经常处于这样的状态:
                                        image.jpeg

                                        A
                                        A
                                        applejuice
                                        技术大牛 劳动模范
                                        编写于 最后由 applejuice 编辑
                                        #41

                                        @suboyang 你这种需求 上rtx6000也不亏

                                        最低都要两块5090

                                        suboyangS 1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • fcmeF fcme

                                          @PhoenixRise2026
                                          又看了一遍这个帖子,老哥牛逼了。看来RDNA4的驱动你在sglang里面搞定了,就像版主说的,由于SGlang优秀的缓存机制,其实pp这一块重要性没有那么高,那你可以考虑把dflash2给加进去吗?这样的话,这个蛋疼的tg速度就可以解决了。SGlang本身是支持的。
                                          你要是把这个也搞定的话,那你基本上功德无量了😃😂

                                          suboyangS
                                          suboyangS
                                          suboyang
                                          劳动模范
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #42

                                          @fcme

                                          你说的是这个帖子吗?
                                          https://github.com/mattbucci/2x-R9700-RDNA4-GFX1201-sglang-inference

                                          速度很慢啊

                                          1 条回复 最后回复
                                          0

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