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抡锤者

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新手入坑 R9700 真的行嗎?

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
r9700
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    5 离线
    566656661
    超凡大师
    发表于 最后由 566656661 编辑
    #7

    來自Reddit這個帖子

    這個是2張R9700的配置, vllm-openai-rocm 配合FP8

    | Model       | Test          | Tokens/sec      | Peak Tokens/sec | TTFR (ms)       | Est PPT (ms)    | E2E TTFT (ms)   |
    |:------------|--------------:|----------------:|----------------:|----------------:|----------------:|----------------:|
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d4096 | 2508.92 ± 11.57 | —               | 2529.74 ± 11.19 | 2449.58 ± 11.19 | 2529.74 ± 11.19 |
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d4096   | 72.94 ± 0.55    | 75.30 ± 0.57    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d8132 | 2402.38 ± 1.13  | —               | 4318.05 ± 1.99  | 4237.88 ± 1.99  | 4318.05 ± 1.99  |
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d8132   | 63.52 ± 3.35    | 65.58 ± 3.46    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d16000| 2197.86 ± 7.44  | —               | 8292.49 ± 28.04 | 8212.32 ± 28.04 | 8293.70 ± 28.04 |
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d16000  | 53.45 ± 2.63    | 55.18 ± 2.71    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d30000| 1899.63 ± 1.41  | —               | 16951.73 ± 13.21| 16871.56 ± 13.21| 16952.54 ± 14.22|
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d30000  | 53.23 ± 0.16    | 54.95 ± 0.17    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d60000| 1459.41 ± 0.62  | —               | 42596.49 ± 18.16| 42516.32 ± 18.16| 42598.65 ± 18.72|
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d60000  | 40.35 ± 0.04    | 41.66 ± 0.04    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d90000| 1181.78 ± 0.27  | —               | 77970.53 ± 16.71| 77890.36 ± 16.71| 77970.53 ± 16.71|
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d90000  | 28.89 ± 0.07    | 30.33 ± 0.47    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d120000| 991.43 ± 0.47  | —               | 123185.76 ± 58.07| 123103.97 ± 58.07| 123187.93 ± 60.50|
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d120000 | 25.20 ± 1.44    | 26.67 ± 0.94    | —               | —               | —               |
    | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d150000| 854.21 ± 0.17  | —               | 178081.59 ± 36.01| 177999.80 ± 36.01| 178088.15 ± 32.55|
    | Qwen3.6-27B | tg32 @ d150000 | 21.86 ± 1.19    | 24.33 ± 0.94    | —               | —               | —               |
    

    運行參數

     --model /app/models
    
    --served-model-name Qwen3.6-27B-FP8
    
    --host 192.168.1.224
    
    --port 5678
    
    --tool-call-parser qwen3_coder
    
    --enable-auto-tool-choice
    
    --reasoning-parser qwen3
    
    --language-model-only
    
    --tensor-parallel-size 2
    
    --max-num-seqs 4
    
    --max-model-len 200k
    
    --dtype auto
    
    --gpu-memory-utilization 0.95
    
    --attention-config.backend TRITON_ATTN
    
    --quantization fp8
    
    --enable-chunked-prefill
    
    --enable-prefix-caching
    
    --override-generation-config '{"temperature":0.6, "top_p":0.95, "top_k":20, "presence_penalty": 0.0 , "repetition_penalty":1.0}'
    
    --speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}' 
    

    就這個而言, 單卡估計要把上下文長度砍半變100K了, 然後TTFT如未意外應該也會大降

    估計要玩還是玩llama.cpp + Vulkan了

    rolex loR 1 条回复 最后回复
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    • kos orK kos or
      [[topic:post-is-deleted]]
      rolex loR 离线
      rolex loR 离线
      rolex lo
      发表于 最后由 编辑
      #8

      @kos-or 事實,比5060Ti好 介乎5070 。 看來買了真的要跟哥們調了。😧

      1 条回复 最后回复
      0
      • 5 566656661

        來自Reddit這個帖子

        這個是2張R9700的配置, vllm-openai-rocm 配合FP8

        | Model       | Test          | Tokens/sec      | Peak Tokens/sec | TTFR (ms)       | Est PPT (ms)    | E2E TTFT (ms)   |
        |:------------|--------------:|----------------:|----------------:|----------------:|----------------:|----------------:|
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d4096 | 2508.92 ± 11.57 | —               | 2529.74 ± 11.19 | 2449.58 ± 11.19 | 2529.74 ± 11.19 |
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d4096   | 72.94 ± 0.55    | 75.30 ± 0.57    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d8132 | 2402.38 ± 1.13  | —               | 4318.05 ± 1.99  | 4237.88 ± 1.99  | 4318.05 ± 1.99  |
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d8132   | 63.52 ± 3.35    | 65.58 ± 3.46    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d16000| 2197.86 ± 7.44  | —               | 8292.49 ± 28.04 | 8212.32 ± 28.04 | 8293.70 ± 28.04 |
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d16000  | 53.45 ± 2.63    | 55.18 ± 2.71    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d30000| 1899.63 ± 1.41  | —               | 16951.73 ± 13.21| 16871.56 ± 13.21| 16952.54 ± 14.22|
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d30000  | 53.23 ± 0.16    | 54.95 ± 0.17    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d60000| 1459.41 ± 0.62  | —               | 42596.49 ± 18.16| 42516.32 ± 18.16| 42598.65 ± 18.72|
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d60000  | 40.35 ± 0.04    | 41.66 ± 0.04    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d90000| 1181.78 ± 0.27  | —               | 77970.53 ± 16.71| 77890.36 ± 16.71| 77970.53 ± 16.71|
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d90000  | 28.89 ± 0.07    | 30.33 ± 0.47    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d120000| 991.43 ± 0.47  | —               | 123185.76 ± 58.07| 123103.97 ± 58.07| 123187.93 ± 60.50|
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d120000 | 25.20 ± 1.44    | 26.67 ± 0.94    | —               | —               | —               |
        | Qwen3.6-27B | pp2048 @ d150000| 854.21 ± 0.17  | —               | 178081.59 ± 36.01| 177999.80 ± 36.01| 178088.15 ± 32.55|
        | Qwen3.6-27B | tg32 @ d150000 | 21.86 ± 1.19    | 24.33 ± 0.94    | —               | —               | —               |
        

        運行參數

         --model /app/models
        
        --served-model-name Qwen3.6-27B-FP8
        
        --host 192.168.1.224
        
        --port 5678
        
        --tool-call-parser qwen3_coder
        
        --enable-auto-tool-choice
        
        --reasoning-parser qwen3
        
        --language-model-only
        
        --tensor-parallel-size 2
        
        --max-num-seqs 4
        
        --max-model-len 200k
        
        --dtype auto
        
        --gpu-memory-utilization 0.95
        
        --attention-config.backend TRITON_ATTN
        
        --quantization fp8
        
        --enable-chunked-prefill
        
        --enable-prefix-caching
        
        --override-generation-config '{"temperature":0.6, "top_p":0.95, "top_k":20, "presence_penalty": 0.0 , "repetition_penalty":1.0}'
        
        --speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}' 
        

        就這個而言, 單卡估計要把上下文長度砍半變100K了, 然後TTFT如未意外應該也會大降

        估計要玩還是玩llama.cpp + Vulkan了

        rolex loR 离线
        rolex loR 离线
        rolex lo
        发表于 最后由 rolex lo 编辑
        #9

        @566656661 我目標都只是100K 🥲 沒貨了
        機型所限沒法上雙卡。想過兩張7900 XTX 才2萬內 960GB 頻寬,好像總比兩張R9700來得化算。
        但 單卡就是沒有2萬內比R9700快

        還是謝過大哥,抄來的數據,很有用。

        現時小弟都是用wsl + lm studio...如果入手r9700 看似要全部搬到ubuntu....

        5 1 条回复 最后回复
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        • kop wangK kop wang

          @rolex-lo 是的,localLLM的甜点区(高显存带宽的32GB卡)原本是5090的位置,但现在他已经上天了。
          5090目前的价格比rtx pro 5000还要贵,我就很难理解……

          如果想爽跑LLM,显存带宽1T以上是基本要求,才会在不过分降低模型精度,稍大的上下文的前提下,有一个比较漂亮的prefill数据。在Agent工具流行的现在,系统提示词超过20k很轻松,prefill过慢会导致等待时间太长。

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          rolex lo
          发表于 最后由 编辑
          #10

          @kop-wang 有想過 直上mbp 16 m5 max 算....
          但看過測試數據,還是很普通....

          1 条回复 最后回复
          0
          • rolex loR rolex lo

            @566656661 我目標都只是100K 🥲 沒貨了
            機型所限沒法上雙卡。想過兩張7900 XTX 才2萬內 960GB 頻寬,好像總比兩張R9700來得化算。
            但 單卡就是沒有2萬內比R9700快

            還是謝過大哥,抄來的數據,很有用。

            現時小弟都是用wsl + lm studio...如果入手r9700 看似要全部搬到ubuntu....

            5 离线
            5 离线
            566656661
            超凡大师
            发表于 最后由 编辑
            #11

            @rolex-lo

            可以這樣說, AMD在原生的Linux内核會比WSL 2來得好, 畢竟WSL 2再怎麽貼近Linux 内核, 它的本質還是Hyper V, 不多不少都會有影響

            1 条回复 最后回复
            1
            • 5 离线
              5 离线
              566656661
              超凡大师
              发表于 最后由 编辑
              #12

              剛找到一個Vulkan的數據

              $: llama-bench-vulkan   -m 'Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf' 
              WARNING: radv is not a conformant Vulkan implementation, testing use only.
              ggml_vulkan: Found 1 Vulkan devices:
              ggml_vulkan: 0 = AMD Radeon AI PRO R9700 (RADV GFX1201) (radv) | uma: 0 | fp16: 1 | bf16: 1 | warp size: 64 | shared memory: 65536 | int dot: 1 | matrix cores: KHR_coopmat
              | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
              | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
              | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           pp512 |       1050.13 ± 0.54 |
              | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           tg128 |         31.26 ± 0.01 |
              
              build: 97895129e (8863)
              

              運行參數

              llama-server-vulkan   -m '/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf'   --mmproj '/mmproj-BF16(3).gguf'  -np 1 -ngl 99   --temp 0.6   --top-p 0.95   --top-k 20   --min-p 0.00 --presence_penalty 0.00 --jinja  --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking": true}' -ub 2048 -fa 1 --spec-type ngram-mod --spec-ngram-size-n 24 --draft-min 12 --draft-max 48 --host 0.0.0.0   --port 8180
              
              --- Prompt Processing (PPS) Statistics ---
              Mean:       549.60 t/s
              Median:     519.19 t/s
              P95:        936.60 t/s
              StdDev:     240.80 (Stability)
              Range:    64.18 - 1015.91 t/s
              
              --- Token Generation (Tok/s) Statistics ---
              Mean:        28.80 t/s
              Median:      28.20 t/s
              P95:         45.34 t/s
              StdDev:       6.78 (Stability)
              Range:    16.49 - 53.63   t/s
              
              Total Tokens Generated: 87840
              $:~/Documents/llama_perf$ python3 parse_performance_stats_full.py
              
              == Prompt Processing (PPS) Analysis ==
              Effective Avg:     549.60 t/s (Token-Weighted)
              Median (P50):      519.19 t/s
              Tail (P99):        958.31 t/s
              Stability(CV):       43.8% (JITTERY)
              Skewness:            0.04 (Symmetric)
              
              == Token Generation (Tok/s) Analysis ==
              Effective Avg:    1697.20 t/s (Token-Weighted)
              Median (P50):       28.20 t/s
              Tail (P99):         51.39 t/s
              Stability(CV):       23.5% (JITTERY)
              Skewness:            1.40 (Burst Heavy)
              

              看上去至少比vLLM好, 不過真的就只有一點

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                技术大牛 劳动模范
                发表于 最后由 kos or 编辑
                #13
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                  rolex lo
                  发表于 最后由 rolex lo 编辑
                  #14

                  那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說
                  是否值得?差多嗎?

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                    那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說
                    是否值得?差多嗎?

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                    发表于 最后由 编辑
                    #15

                    @rolex-lo coding 你還是訂 codex 或是 claude code 吧! 沒比較貴,目前我 R9700 單卡 coding 體驗很糟

                    rolex loR 1 条回复 最后回复
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                    • CS6C CS6

                      @rolex-lo coding 你還是訂 codex 或是 claude code 吧! 沒比較貴,目前我 R9700 單卡 coding 體驗很糟

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                      发表于 最后由 编辑
                      #16

                      @CS6 工作上要求是 邏輯思考工作流程及方式以及方法 從而尋找問題 當中要配合閱讀日誌 和 提供script 等等 所以上下文比較大需要。

                      那請問你是用他來寫code嗎?

                      CS6C 1 条回复 最后回复
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                      • rolex loR rolex lo

                        @CS6 工作上要求是 邏輯思考工作流程及方式以及方法 從而尋找問題 當中要配合閱讀日誌 和 提供script 等等 所以上下文比較大需要。

                        那請問你是用他來寫code嗎?

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                        #17

                        @rolex-lo
                        我是 opencode 搭配 liteLLM 跑 gamma4 / Qwne 3.6 3.7
                        主力是 codex max + claude code max 200 ,我的工作是移動端全棧開發+LLM devops
                        我平常常會把大量的裝置端 log直接喂進去做分析,也會讓AI直接去做E2E測試
                        還有配合 BDD 做 測試與開發

                        rolex loR 1 条回复 最后回复
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                        • CS6C CS6

                          @rolex-lo
                          我是 opencode 搭配 liteLLM 跑 gamma4 / Qwne 3.6 3.7
                          主力是 codex max + claude code max 200 ,我的工作是移動端全棧開發+LLM devops
                          我平常常會把大量的裝置端 log直接喂進去做分析,也會讓AI直接去做E2E測試
                          還有配合 BDD 做 測試與開發

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                          #18

                          @CS6 果然是大神🙏 那r9700對你來說真的雞肋,你cotext 開到多少>?

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                            发表于 最后由 编辑
                            #19
                            此主題已被删除!
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                            • 5 566656661

                              剛找到一個Vulkan的數據

                              $: llama-bench-vulkan   -m 'Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf' 
                              WARNING: radv is not a conformant Vulkan implementation, testing use only.
                              ggml_vulkan: Found 1 Vulkan devices:
                              ggml_vulkan: 0 = AMD Radeon AI PRO R9700 (RADV GFX1201) (radv) | uma: 0 | fp16: 1 | bf16: 1 | warp size: 64 | shared memory: 65536 | int dot: 1 | matrix cores: KHR_coopmat
                              | model                          |       size |     params | backend    | ngl |            test |                  t/s |
                              | ------------------------------ | ---------: | ---------: | ---------- | --: | --------------: | -------------------: |
                              | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           pp512 |       1050.13 ± 0.54 |
                              | qwen35 27B Q4_K - Medium       |  16.39 GiB |    26.90 B | Vulkan     |  99 |           tg128 |         31.26 ± 0.01 |
                              
                              build: 97895129e (8863)
                              

                              運行參數

                              llama-server-vulkan   -m '/Qwen3.6-27B-UD-Q4_K_XL.gguf'   --mmproj '/mmproj-BF16(3).gguf'  -np 1 -ngl 99   --temp 0.6   --top-p 0.95   --top-k 20   --min-p 0.00 --presence_penalty 0.00 --jinja  --chat-template-kwargs '{"preserve_thinking": true}' -ub 2048 -fa 1 --spec-type ngram-mod --spec-ngram-size-n 24 --draft-min 12 --draft-max 48 --host 0.0.0.0   --port 8180
                              
                              --- Prompt Processing (PPS) Statistics ---
                              Mean:       549.60 t/s
                              Median:     519.19 t/s
                              P95:        936.60 t/s
                              StdDev:     240.80 (Stability)
                              Range:    64.18 - 1015.91 t/s
                              
                              --- Token Generation (Tok/s) Statistics ---
                              Mean:        28.80 t/s
                              Median:      28.20 t/s
                              P95:         45.34 t/s
                              StdDev:       6.78 (Stability)
                              Range:    16.49 - 53.63   t/s
                              
                              Total Tokens Generated: 87840
                              $:~/Documents/llama_perf$ python3 parse_performance_stats_full.py
                              
                              == Prompt Processing (PPS) Analysis ==
                              Effective Avg:     549.60 t/s (Token-Weighted)
                              Median (P50):      519.19 t/s
                              Tail (P99):        958.31 t/s
                              Stability(CV):       43.8% (JITTERY)
                              Skewness:            0.04 (Symmetric)
                              
                              == Token Generation (Tok/s) Analysis ==
                              Effective Avg:    1697.20 t/s (Token-Weighted)
                              Median (P50):       28.20 t/s
                              Tail (P99):         51.39 t/s
                              Stability(CV):       23.5% (JITTERY)
                              Skewness:            1.40 (Burst Heavy)
                              

                              看上去至少比vLLM好, 不過真的就只有一點

                              rolex loR 离线
                              rolex loR 离线
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                              发表于 最后由 编辑
                              #20

                              @566656661 看了又看 那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說差多嗎?除了價錢外...

                              5 1 条回复 最后回复
                              0
                              • rolex loR rolex lo

                                @566656661 看了又看 那如果上 blackwell 4500 32GB vram 對比 R9700 來說差多嗎?除了價錢外...

                                5 离线
                                5 离线
                                566656661
                                超凡大师
                                发表于 最后由 566656661 编辑
                                #21

                                @rolex-lo

                                我現在就是用RTX Pro 4500, 也許晚上我發個文?

                                rolex loR CS6C 2 条回复 最后回复
                                1
                                • 5 566656661

                                  @rolex-lo

                                  我現在就是用RTX Pro 4500, 也許晚上我發個文?

                                  rolex loR 离线
                                  rolex loR 离线
                                  rolex lo
                                  发表于 最后由 编辑
                                  #22

                                  @566656661 謝過大哥. 都想了解 一倍價錢, 會否比r9700好一半,,,😵

                                  1 条回复 最后回复
                                  0
                                  • 5 566656661

                                    @rolex-lo

                                    我現在就是用RTX Pro 4500, 也許晚上我發個文?

                                    CS6C 离线
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                                    发表于 最后由 编辑
                                    #23

                                    @566656661 我也很期待,也許我們可以來測同一個指標?

                                    5 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • CS6C 离线
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                                      发表于 最后由 CS6 编辑
                                      #24

                                      @rolex-lo 你的 底座PCI 5.0 是 x16還是 x8 ?
                                      R9700 跟高階 N卡電源接頭不同喔!

                                      rolex loR 1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • CS6C CS6

                                        @566656661 我也很期待,也許我們可以來測同一個指標?

                                        5 离线
                                        5 离线
                                        566656661
                                        超凡大师
                                        发表于 最后由 编辑
                                        #25

                                        @CS6

                                        https://lcz.me/topic/431/对-m5-max-跑本地大模型有点失望/28

                                        我在這裏簡單用llama benchy測試了一下, 可以參考看看

                                        5000 Pro, 6000 Pro那些應該只會更快不會更慢

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                                        1
                                        • CS6C CS6

                                          @rolex-lo 你的 底座PCI 5.0 是 x16還是 x8 ?
                                          R9700 跟高階 N卡電源接頭不同喔!

                                          rolex loR 离线
                                          rolex loR 离线
                                          rolex lo
                                          发表于 最后由 rolex lo 编辑
                                          #26

                                          @CS6 我的版本是GTI 15 285h 是 Pci 5.0 x8
                                          底座有兩個 8pin , 兩條電線, 可以轉8+6

                                          https://www.notebookcheck-cn.com/Beelink-eGPU-OCuLink.882436.0.html

                                          1 条回复 最后回复
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                                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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