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  3. LLM讨论区
  4. 升级后单卡7900xtx,strata 可以跑 100token/s 了!!

升级后单卡7900xtx,strata 可以跑 100token/s 了!!

已定时 已固定 已锁定 已移动 LLM讨论区
7900xtxstrata
27 帖子 9 发布者 1.5k 浏览
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  • farmer nodeF
    farmer nodeF
    farmer node
    体面乡绅 硕果累累
    编写于 最后由 farmer node 编辑
    #7

    图上的是真实生产跑的速度 能到100, 测试跑的矩阵 的速度是这样的:
    已测的是 2K、16K、64K、128K、220K 输入,每档分别测单路和双路,输出上限 1024 token。下面是已完成格的实测速度;双路数字是“每路”,不是相加后的吞吐:

    2K:单路 Decode 109.4 tok/s;双路各 109.7、114.1 tok/s;整批约 16 秒。
    16K:单路 104.3;双路各 104.6、103.1 tok/s;整批约 26 秒。
    64K:单路 97.9;双路各 96.2、96.8 tok/s;整批约 72 秒。
    128K:单路 94.1;双路各 94.7、94.4 tok/s;整批约 138 秒。
    220K:单路 90.3 tok/s,Prefill 约 226 秒,整次约 238 秒;
    测试容器是 ROCm 10.1.0 + Strata 0.1.44.1、双单卡 replicas

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    1
    • K
      K
      kenshin
      体面乡绅
      编写于 最后由 编辑
      #8

      模型量化版本是什么?IQ3_S?

      farmer nodeF 1 条回复 最后回复
      0
      • E
        E
        exllm
        体面乡绅
        编写于 最后由 编辑
        #9

        估计是rocm10.1的功劳,我rocm10.0.0 strata 1.44.1 没到100t/s

        farmer nodeF 1 条回复 最后回复
        0
        • Hackner WeinlandH
          Hackner WeinlandH
          Hackner Weinland
          编写于 最后由 编辑
          #10

          prefill有多少?

          farmer nodeF 1 条回复 最后回复
          0
          • terryT
            terryT
            terry
            易有太极
            编写于 最后由 terry 编辑
            #11

            不错,我又可以水一期视频。现在完全靠论坛网友养活着。

            油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

            1 条回复 最后回复
            1
            • farmer nodeF farmer node

              如图:
              image.jpeg
              image.jpeg

              刚升级了最新的 rom 10.1 ,strata 版本 v0.1.44 , 一起升级的,这是什么奇妙的化学反应!!!

              J Z 0J
              J Z 0J
              J Z 0
              体面乡绅
              编写于 最后由 编辑
              #12

              @farmer-node 我也升了, 速度没升也没降, 但SSD疯狂读盘, 只要agent干活, 就在读ssd。 好奇怪, 我看你的ssd几乎是不动的

              farmer nodeF 1 条回复 最后回复
              1
              • 9
                9
                909
                编写于 最后由 编辑
                #13

                我很好奇你的显卡电源线怎么这么少,我得7900xtx 每个要插3个8pin,6跟线一堆乱麻

                farmer nodeF 1 条回复 最后回复
                0
                • C
                  C
                  coin1860
                  编写于 最后由 编辑
                  #14

                  楼主用的什么量化的模型iq3 s 还是xss , 我用iq3 s pp 1800 , tg 75 左右, 根本没有100 +

                  farmer nodeF 1 条回复 最后回复
                  0
                  • J Z 0J J Z 0

                    @farmer-node 我也升了, 速度没升也没降, 但SSD疯狂读盘, 只要agent干活, 就在读ssd。 好奇怪, 我看你的ssd几乎是不动的

                    farmer nodeF
                    farmer nodeF
                    farmer node
                    体面乡绅 硕果累累
                    编写于 最后由 编辑
                    #15

                    @J-Z-0 https://lcz.me/topic/2317/33 , 这个是我设备的硬件,我想的是之前贴了,这里就不贴了,EYPC 的平台, 参数这里都有, 唯一改了的就是 这个参数 --ple-io mmap

                    J Z 0J 1 条回复 最后回复
                    1
                    • C coin1860

                      楼主用的什么量化的模型iq3 s 还是xss , 我用iq3 s pp 1800 , tg 75 左右, 根本没有100 +

                      farmer nodeF
                      farmer nodeF
                      farmer node
                      体面乡绅 硕果累累
                      编写于 最后由 编辑
                      #16

                      @coin1860 https://lcz.me/topic/2317 这个帖子有详细参数信息,
                      唯一改了的就是 这个参数 --ple-io mmap,模型用的Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ3_S-proj

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • 9 909

                        我很好奇你的显卡电源线怎么这么少,我得7900xtx 每个要插3个8pin,6跟线一堆乱麻

                        farmer nodeF
                        farmer nodeF
                        farmer node
                        体面乡绅 硕果累累
                        编写于 最后由 编辑
                        #17

                        @909 3个8 PIN 线就是你看到的,下面一个PCIE 延长线连起来就好了呀

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • Hackner WeinlandH Hackner Weinland

                          prefill有多少?

                          farmer nodeF
                          farmer nodeF
                          farmer node
                          体面乡绅 硕果累累
                          编写于 最后由 编辑
                          #18

                          @Hackner-Weinland 最高2000左右,单卡

                          1 条回复 最后回复
                          1
                          • farmer nodeF farmer node

                            @J-Z-0 https://lcz.me/topic/2317/33 , 这个是我设备的硬件,我想的是之前贴了,这里就不贴了,EYPC 的平台, 参数这里都有, 唯一改了的就是 这个参数 --ple-io mmap

                            J Z 0J
                            J Z 0J
                            J Z 0
                            体面乡绅
                            编写于 最后由 编辑
                            #19

                            @farmer-node 我在另一个帖子贴了我的问题, 44和43的某些行为肯定不一样, 但我不明白为什么。 打算换个nvme硬盘, 然后再试试

                            farmer nodeF 1 条回复 最后回复
                            0
                            • J Z 0J J Z 0

                              @farmer-node 我在另一个帖子贴了我的问题, 44和43的某些行为肯定不一样, 但我不明白为什么。 打算换个nvme硬盘, 然后再试试

                              farmer nodeF
                              farmer nodeF
                              farmer node
                              体面乡绅 硕果累累
                              编写于 最后由 编辑
                              #20

                              @J-Z-0 嗯,我在那边恢复你了,你 --ple-io ram 这个设置错了, 要设置 --ple-io mmap

                              J Z 0J 1 条回复 最后回复
                              0
                              • E exllm

                                估计是rocm10.1的功劳,我rocm10.0.0 strata 1.44.1 没到100t/s

                                farmer nodeF
                                farmer nodeF
                                farmer node
                                体面乡绅 硕果累累
                                编写于 最后由 编辑
                                #21

                                @exllm 峰值是100+ , 平时还是在80左右。

                                1 条回复 最后回复
                                0
                                • K kenshin

                                  模型量化版本是什么?IQ3_S?

                                  farmer nodeF
                                  farmer nodeF
                                  farmer node
                                  体面乡绅 硕果累累
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #22

                                  @kenshin 对的, GSQ 的IQ3_S

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • farmer nodeF farmer node

                                    @J-Z-0 嗯,我在那边恢复你了,你 --ple-io ram 这个设置错了, 要设置 --ple-io mmap

                                    J Z 0J
                                    J Z 0J
                                    J Z 0
                                    体面乡绅
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #23

                                    @farmer-node 一开始默认是mmap, 但ssd太慢了,吐字速度只有10几tks/s,所以把ngram塞进ram。不过不重要了,我买了个杂牌nvme,周末到了试试

                                    farmer nodeF 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • J Z 0J J Z 0

                                      @farmer-node 一开始默认是mmap, 但ssd太慢了,吐字速度只有10几tks/s,所以把ngram塞进ram。不过不重要了,我买了个杂牌nvme,周末到了试试

                                      farmer nodeF
                                      farmer nodeF
                                      farmer node
                                      体面乡绅 硕果累累
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #24

                                      @J-Z-0 你这个ssd ,怎么会速度这么低呢? 我这边ngram 冷专家 ,也就5M/s 到 1M/s 在波动,应该一般ssd 都能正常才对。

                                      1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • K
                                        K
                                        kenshin
                                        体面乡绅
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #25

                                        我是让Hermes抄作业。调优出答案是tier自适应后提速了。但我的是pcie3,达不到楼主的100t/s。

                                        改完并验证,保留这个配置(效果明显,不改回去)。
                                        
                                           改动:--adapt-every 0 → --adapt-every 2,加 --adapt-async 1(原配置备份在
                                           strata-orca-iq3_xxs.json.bak-pre-adapt)
                                        
                                               指标                 改前         改后
                                               解码显存命中率        35.8%       93.6-94.3%
                                               2K/1024 解码         41.0 tok/s  66.5-67.7 tok/s   (+63%)
                                               9.3K 提示词解码        42.2        58.0 冷 / 78.4 热
                                               端到端(含预填充)       37.0        66-67
                                               预填充 15K           1476.5      1632.9            (没受损,略快)
                                               常驻/显存余量         30.18 GiB / 902 MiB  不变
                                        
                                           引擎自己确认自适应已生效:
                                        
                                               adaptive swaps exchange them with the GPU cache (no file reads)
                                               adaptive tier asynchronous (--adapt-async 1): up to 96 swaps per round, a round every 2
                                           windows
                                               asynchronous adaptive tier: 430 rounds, 17745 experts swapped in, ~101 ms per round
                                        
                                           每轮 ~100ms 跑在解码窗口之间,所以预填充没被拖累。热得很快 —— 重启后第一个请求就
                                           90.6%,不需要预热跑一堆。
                                        
                                           还差的一段
                                           他要 100+,我们在 67。剩下的差距不在 ROCm、也不在这个开关了,主要是:他的 pack
                                           量化档(专家更小 → 24G 装得下更多,我们只有 8780/24576 = 35.7% 能进显存)、以及 host
                                           内存带宽/CPU。我们的 24G 卡在这套 IQ3_S 上,67 tok/s 已经接近这套配置的天花板。
                                        
                                           一个可选小改进
                                           加 --expert-profile-save,把学到的路由频次存下来,以后重启直接从你的真实流量热启动(现在重启
                                           后会退回仓库自带那个不匹配的 profile,第一请求 60.6 而不是
                                           67)。要的话我加上,需要再重启一次。
                                        
                                           顺带:这个坑和官方文档推荐的 7900 XTX 配置(写的是 --adapt-every 0)是冲突的 —— 已写进 strata
                                           skill,附带诊断方法(看 decode expert cache hit rate 是否≈显存槽位占比)。
                                        
                                        farmer nodeF 1 条回复 最后回复
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                                        • K kenshin

                                          我是让Hermes抄作业。调优出答案是tier自适应后提速了。但我的是pcie3,达不到楼主的100t/s。

                                          改完并验证,保留这个配置(效果明显,不改回去)。
                                          
                                             改动:--adapt-every 0 → --adapt-every 2,加 --adapt-async 1(原配置备份在
                                             strata-orca-iq3_xxs.json.bak-pre-adapt)
                                          
                                                 指标                 改前         改后
                                                 解码显存命中率        35.8%       93.6-94.3%
                                                 2K/1024 解码         41.0 tok/s  66.5-67.7 tok/s   (+63%)
                                                 9.3K 提示词解码        42.2        58.0 冷 / 78.4 热
                                                 端到端(含预填充)       37.0        66-67
                                                 预填充 15K           1476.5      1632.9            (没受损,略快)
                                                 常驻/显存余量         30.18 GiB / 902 MiB  不变
                                          
                                             引擎自己确认自适应已生效:
                                          
                                                 adaptive swaps exchange them with the GPU cache (no file reads)
                                                 adaptive tier asynchronous (--adapt-async 1): up to 96 swaps per round, a round every 2
                                             windows
                                                 asynchronous adaptive tier: 430 rounds, 17745 experts swapped in, ~101 ms per round
                                          
                                             每轮 ~100ms 跑在解码窗口之间,所以预填充没被拖累。热得很快 —— 重启后第一个请求就
                                             90.6%,不需要预热跑一堆。
                                          
                                             还差的一段
                                             他要 100+,我们在 67。剩下的差距不在 ROCm、也不在这个开关了,主要是:他的 pack
                                             量化档(专家更小 → 24G 装得下更多,我们只有 8780/24576 = 35.7% 能进显存)、以及 host
                                             内存带宽/CPU。我们的 24G 卡在这套 IQ3_S 上,67 tok/s 已经接近这套配置的天花板。
                                          
                                             一个可选小改进
                                             加 --expert-profile-save,把学到的路由频次存下来,以后重启直接从你的真实流量热启动(现在重启
                                             后会退回仓库自带那个不匹配的 profile,第一请求 60.6 而不是
                                             67)。要的话我加上,需要再重启一次。
                                          
                                             顺带:这个坑和官方文档推荐的 7900 XTX 配置(写的是 --adapt-every 0)是冲突的 —— 已写进 strata
                                             skill,附带诊断方法(看 decode expert cache hit rate 是否≈显存槽位占比)。
                                          
                                          farmer nodeF
                                          farmer nodeF
                                          farmer node
                                          体面乡绅 硕果累累
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #26

                                          @kenshin 可以呀, 60-70 token/s 已经非常可用了,这个模型智商现在,做执行子agent 能完成的很好

                                          K 1 条回复 最后回复
                                          1

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