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抡锤者

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  3. LLM讨论区
  4. 【交作业】双 7900 XTX跑Strata IQ3_S:262K实测,Prefill 5,147 tok/s 可抄作业

【交作业】双 7900 XTX跑Strata IQ3_S:262K实测,Prefill 5,147 tok/s 可抄作业

已定时 已固定 已锁定 已移动 热议 LLM讨论区
7900xtxstrata多卡部署
74 帖子 13 发布者 2.2k 浏览 2 关注中
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  • Hackner WeinlandH Hackner Weinland

    希望能有单卡优化的方法

    懒人烘培懒
    懒人烘培懒
    懒人烘培
    王侯将相
    编写于 最后由 编辑
    #6

    @Hackner-Weinland 单卡就得找时间来做了,这个需要等等

    双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

    1 条回复 最后回复
    1
    • terryT terry

      这数字绝对啊,XTX你不是双卡吗我弟,你去测试下这个帖子啊:https://lcz.me/topic/2582
      我就等着你的数据水视频了。

      懒人烘培懒
      懒人烘培懒
      懒人烘培
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #7

      @terry 看你视频的时候我看到这个帖子了,现在就是ubuntu预留空间不足,只剩下15G空间了,正在想解决办法,是加硬盘还是别的办法。

      双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

      terryT 1 条回复 最后回复
      1
      • 懒人烘培懒 懒人烘培

        @terry 看你视频的时候我看到这个帖子了,现在就是ubuntu预留空间不足,只剩下15G空间了,正在想解决办法,是加硬盘还是别的办法。

        terryT
        terryT
        terry
        易有太极
        编写于 最后由 编辑
        #8

        @懒人烘培 赶紧的,就等你和 @xiongjie-gao 了,我先水一期,留个悬念。😂

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

        懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
        0
        • terryT terry

          @懒人烘培 赶紧的,就等你和 @xiongjie-gao 了,我先水一期,留个悬念。😂

          懒人烘培懒
          懒人烘培懒
          懒人烘培
          王侯将相
          编写于 最后由 懒人烘培 编辑
          #9

          @terry 刚刚又研究了一下博主文章他这个用得是Radiance 只支持RDNA4,不支持RDNA3,问了gpt也是这样的结论。如果一定要用,需要自行补齐 RDNA3 内核支持。我也开始尝试移植,看能否成功

          双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

          terryT 1 条回复 最后回复
          0
          • 懒人烘培懒
            懒人烘培懒
            懒人烘培
            王侯将相
            编写于 最后由 编辑
            #10

            @xiongjie-gao 你也来看看~在召唤你呢

            双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

            1 条回复 最后回复
            0
            • E
              E
              Enigma
              体面乡绅 硕果累累
              编写于 最后由 编辑
              #11

              看得心动了,第二张7900XTX已经在路上,准备抄作业

              懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
              0
              • E Enigma

                看得心动了,第二张7900XTX已经在路上,准备抄作业

                懒人烘培懒
                懒人烘培懒
                懒人烘培
                王侯将相
                编写于 最后由 懒人烘培 编辑
                #12

                @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                E xiongjie gaoX 2 条回复 最后回复
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                • 懒人烘培懒 懒人烘培

                  @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                  E
                  E
                  Enigma
                  体面乡绅 硕果累累
                  编写于 最后由 编辑
                  #13

                  @懒人烘培 说:

                  @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                  明天到货啊

                  懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                  0
                  • E Enigma

                    @懒人烘培 说:

                    @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                    明天到货啊

                    懒人烘培懒
                    懒人烘培懒
                    懒人烘培
                    王侯将相
                    编写于 最后由 编辑
                    #14

                    @Enigma 这么快,等待你发作业,看能复现不。

                    双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                    1 条回复 最后回复
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                    • 懒人烘培懒 懒人烘培

                      @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                      xiongjie gaoX
                      xiongjie gaoX
                      xiongjie gao
                      王侯将相
                      编写于 最后由 编辑
                      #15

                      @懒人烘培 你把我的预设打破了,你这双并发的数据比我两组两槽四并发的方案好太多,我都怀疑我这边的调教空间了。

                      所以多做了几组方案的优化,事实证明是我贪了。超预期那波提升是你的CPU承担了部分MOE的计算工作。但你这数据是有干货的。

                      image.jpeg

                      image.jpeg

                      基本结论是以15%左右的TTFT延时,取得40%左右的关键数据提升。这生意是挣的
                      日子也是好起来,从最初未优化40token/s到现在90+,仍觉得还有优化的空间。

                      https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
                      https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

                      懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                      2
                      • xiongjie gaoX xiongjie gao

                        @懒人烘培 你把我的预设打破了,你这双并发的数据比我两组两槽四并发的方案好太多,我都怀疑我这边的调教空间了。

                        所以多做了几组方案的优化,事实证明是我贪了。超预期那波提升是你的CPU承担了部分MOE的计算工作。但你这数据是有干货的。

                        image.jpeg

                        image.jpeg

                        基本结论是以15%左右的TTFT延时,取得40%左右的关键数据提升。这生意是挣的
                        日子也是好起来,从最初未优化40token/s到现在90+,仍觉得还有优化的空间。

                        懒人烘培懒
                        懒人烘培懒
                        懒人烘培
                        王侯将相
                        编写于 最后由 编辑
                        #16

                        @xiongjie-gao 嗯嗯,复现成功了,我也觉得后期还是有优化空间

                        双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                        1 条回复 最后回复
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                        • 懒人烘培懒 懒人烘培

                          @terry 刚刚又研究了一下博主文章他这个用得是Radiance 只支持RDNA4,不支持RDNA3,问了gpt也是这样的结论。如果一定要用,需要自行补齐 RDNA3 内核支持。我也开始尝试移植,看能否成功

                          terryT
                          terryT
                          terry
                          易有太极
                          编写于 最后由 terry 编辑
                          #17

                          @懒人烘培 可以跑,W7900已经跑通了,它实际上就是7900XTX 48G,你让Agent研究下。主要不是跑起来,而是整个流程的效率提升。目前看测试是单步提升很大,但是总体上只快了一半。

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

                          懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                          0
                          • terryT terry

                            @懒人烘培 可以跑,W7900已经跑通了,它实际上就是7900XTX 48G,你让Agent研究下。主要不是跑起来,而是整个流程的效率提升。目前看测试是单步提升很大,但是总体上只快了一半。

                            懒人烘培懒
                            懒人烘培懒
                            懒人烘培
                            王侯将相
                            编写于 最后由 编辑
                            #18

                            @terry 好的,收到老特

                            双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                            1 条回复 最后回复
                            1
                            • yin mengY
                              yin mengY
                              yin meng
                              编写于 最后由 编辑
                              #19

                              github上看到了这个https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3,作者好像就是AMD的人,双7900xtx prefill能干到6000+了

                              J IJ 懒人烘培懒 2 条回复 最后回复
                              1
                              • yin mengY yin meng

                                github上看到了这个https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3,作者好像就是AMD的人,双7900xtx prefill能干到6000+了

                                J IJ
                                J IJ
                                J I
                                体面乡绅
                                编写于 最后由 编辑
                                #20

                                @yin-meng 我测试过了,贼强,他的master只支持avx512 cpu, avx2的cpu要用这个分支 https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3/pull/1

                                yin mengY 懒人烘培懒 2 条回复 最后回复
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                                • J IJ J I

                                  @yin-meng 我测试过了,贼强,他的master只支持avx512 cpu, avx2的cpu要用这个分支 https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3/pull/1

                                  yin mengY
                                  yin mengY
                                  yin meng
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #21

                                  @J-I 对的,我是原版装的确实遇到这个问题,不过deepseek给我打了补丁就跑起来了。AMD也是吃上细糠了😂

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • yin mengY yin meng

                                    github上看到了这个https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3,作者好像就是AMD的人,双7900xtx prefill能干到6000+了

                                    懒人烘培懒
                                    懒人烘培懒
                                    懒人烘培
                                    王侯将相
                                    编写于 最后由 编辑
                                    #22

                                    @yin-meng 这么猛的,看来还有进一步优化空间

                                    双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                                    J IJ 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • J IJ J I

                                      @yin-meng 我测试过了,贼强,他的master只支持avx512 cpu, avx2的cpu要用这个分支 https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3/pull/1

                                      懒人烘培懒
                                      懒人烘培懒
                                      懒人烘培
                                      王侯将相
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #23

                                      @J-I 我那7500F可以测试看看,支持avx512。

                                      双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                                      1 条回复 最后回复
                                      1
                                      • 懒人烘培懒 懒人烘培

                                        @yin-meng 这么猛的,看来还有进一步优化空间

                                        J IJ
                                        J IJ
                                        J I
                                        体面乡绅
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #24

                                        @懒人烘培

                                        @yin-meng 双卡strata 接近5090了?😊 我的测试结果是avx2 最快能顶到6000 pp 大部分是5100~5500, decode也非常牛,dsh 跑一个session下来平均117~120

                                        懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
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                                        • J IJ J I

                                          @懒人烘培

                                          @yin-meng 双卡strata 接近5090了?😊 我的测试结果是avx2 最快能顶到6000 pp 大部分是5100~5500, decode也非常牛,dsh 跑一个session下来平均117~120

                                          懒人烘培懒
                                          懒人烘培懒
                                          懒人烘培
                                          王侯将相
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #25

                                          @J-I 对比成绩来看接近5090的80%多的性能,如果进一步优化能prefill能到6000,那双7900XTX那就更香了。

                                          双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                                          yin mengY 1 条回复 最后回复
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