【直播】二次开发R9700单卡用SGLang跑Qwen3.8-27B成功！ TTFT0.9s/PP2000/TG100tps(代码)！体验丝滑
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@dardeaw-feng
所以AI时代即使小众的硬件也能优化出不错的速度，小众生态的表现也会越来越好的。再等个原生的mxfp4内核替换现在的PP速度就能到4000级别了，到那时SGlang在9700上就可以完爆paiton/vLLM方案了，现在还是互有胜负。 -
@dardeaw-feng
所以AI时代即使小众的硬件也能优化出不错的速度，小众生态的表现也会越来越好的。再等个原生的mxfp4内核替换现在的PP速度就能到4000级别了，到那时SGlang在9700上就可以完爆paiton/vLLM方案了，现在还是互有胜负。MAC M5 Ultra 256g 现在也被优化的速度不错了。 有ai帮助都可以慢慢的优化到极致
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@张光璞
哦，那使用体验也相当不错了，只不过相比价格，性价比不高。如果看中体积的话，那就没办法了，只有迈克。
我的5070ti现在跑起来应该是在一千四五的pp速度，然后生成是在55~60的样子。 -
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@applejuice
IQ3_XXS，IQ3_S我的RAM太少，我只有32G，我是把整個N-GARM都放在SSD才能跑IQ3_XXS，PP的速度有個地方要優化AI查詢做過的優化，27XX就是個峰值，幾乎都保持在249X~251X之間。
DECODE 50~130之間，DSH上的均值是80左右。已啟用的 prefill 優化（iq3_xxs 與 swift-iq3_xxs 兩個 config 的 env 區塊一致）
- STRATA_HIPBLASLT_TUNING → tools/hip/gfx1201-hipblaslt-100200.txt（34 行 = 32 個 geometry 標頭）— log 實際確認 hipBLASLt tuning enabled (32 rows, gfx1201, version 100200)
- STRATA_HIP_WMMA=1 — log 確認 prompt attention on matrix cores on (gfx1201)
- STRATA_PREFILL_MMQ=1 — prompt experts 走矩陣核心
- STRATA_SELECT_WMMA=1 — prefill-only 路徑選擇（+1.5%）
- STRATA_PF_FUSED=1 — log 確認 prompt experts on the fused int8 kernels (STRATA_PF_FUSED=1, #136)
- STRATA_IO_THREADS=32 — expert 讀取並行
- STRATA_GFX12_CHUNK=0 — 關掉 0.1.43 的 16384 chunk 預設（避免釘住 RAM 導致 OOM）
- engine 0.1.43.1，--prefill auto、--kv int8、--kv-resident 32768、--resident-experts（mlock 被拒，pageable fallback 正常）
未啟用（刻意避開）：STRATA_PREFILL_RING=96（A/B 較慢）、STRATA_SH_STREAM、STRATA_STAGE_PIN、STRATA_GDN_CHUNKED（此卡無收益）。
上次實測的冷啟動 prefill 吞吐（serial、無緩存）：59.6K tokens → 2,728.8 / 2,758.5 tok/s，比 skill 記錄的 96.6K→1616 參考值高很多（fused 核心 + tuning 表的效果）。decode 約 67-86 tok/s，drafts 接受率 ~80-90%（893/1163 這筆偏低，屬正常波動）
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看了都想把3090 卖掉
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@Charly-Cheng
感谢捧场，看我的签名档吧，已经发布了，希望你可以顺利复现。 -
@Charly-Cheng
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@Charly-Cheng
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@fcme 终于等到了! 所以现在楼主会选SGLANG还是paiton当主力？
@alan.lgv60
Paiton, 因为我用了一段我的那个方案,那个响应确实是快，但是跑起长一点的任务来讲，还是整体上要慢一些。等有人做出像paiton的这么牛逼的kernal以后再移植过去的话，就可以全面超越原版Paiton并秒杀毛坯SGlang了。 -
@alan.lgv60
Paiton, 因为我用了一段我的那个方案,那个响应确实是快，但是跑起长一点的任务来讲，还是整体上要慢一些。等有人做出像paiton的这么牛逼的kernal以后再移植过去的话，就可以全面超越原版Paiton并秒杀毛坯SGlang了。
