零刻GTI15+显卡坞+蓝宝石9700XTX从组装开始求帮助
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@张鑫磊 烤机过了就没问题啊，你不会用到比烤机还夸张的负载的。烤个半小时就差不多了，监控下温度。我的xtx TDP只有355w，系统限制在了303w，最高跑到304w，满载几个小时没问题，风扇噪音被CPU风扇压制，完全听不到。
@terry 最终烤机30分钟，功率保持在417w,温度70，没有波动过，豆包说的还是很靠谱，显卡峰值420w，零刻的扩展坞方式是直插PCIE卡的，所以能发挥出来显卡的性能，显卡满载风扇的声音还是盖过了CPU的风扇生。
- 7900XTX三个口功耗分配：1号≈180W，2+3号各≈120W，上面接法完美均衡负载
- 总供电600W＞显卡峰值420W，可以100%满血，不降频、不黑屏、不重启
下午一直在下载软件，装软件了，还有有些晕晕的，让hermes进咱们论坛看帖子了，给我的完整方案贴上来，请大神们给与指正，争取明天就能在windows上跑起来。刘悦的懒人包也下载了，400多G。
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AMD 7900XTX 双系统 AI 工作站安装清单
来源：抡锤者论坛 (lcz.me) 实测数据 + David Zhang、CHIA AN YANG、terry、ken huang 等用户经验
更新日期：2026-05-17
硬件：AMD RX 7900 XTX 24GB + AMD Ryzen 9 7950X / Intel i9-13900HK
目录
- 系统规划
- Part 1: Ubuntu 26.04 — 大模型 + ComfyUI
- Part 2: Windows Server 2025 — llama.cpp + ComfyUI
- 关键参数速查
- 踩坑与故障排除
- 性能基准参考
1. 系统规划
系统 用途 磁盘建议 Ubuntu 26.04 ROCm 大模型 + ComfyUI FLUX/LTX NVMe SSD 500GB+ Windows Server 2025 llama.cpp Vulkan + ComfyUI DirectML/ROCm-Windows NVMe SSD 500GB+ 共享 模型文件、数据集 独立数据盘 2TB+ 双系统切换：重启切换。模型文件放在共享数据盘，两边都挂载。
2. Part 1: Ubuntu 26.04 — 大模型 + ComfyUI
2.1 系统安装
# 1. 安装 Ubuntu 26.04 Desktop/Server # 2. 更新系统 sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 3. 安装必要工具 sudo apt install -y git curl wget build-essential cmake python3-pip python3-venv2.2 安装 AMD ROCm 驱动
# 1. 添加 AMD 仓库 wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/rocm/6.2/ubuntu/amdgpu-install_6.2.60200-1_all.deb sudo dpkg -i amdgpu-install_6.2.60200-1_all.deb sudo apt update # 2. 安装 ROCm sudo amdgpu-install --usecase=rocm --open # 3. 重启并验证 reboot rocminfo | grep "Name" # 应看到: Name: gfx1100 (AMD Radeon RX 7900 XTX)2.3 安装 PyTorch ROCm
# 创建虚拟环境 python3 -m venv ~/ai-env source ~/ai-env/bin/activate # 安装 PyTorch ROCm pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2 # 验证 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))" # 应输出: True 和 AMD Radeon RX 7900 XTX2.4 安装 ComfyUI
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git ~/ComfyUI cd ~/ComfyUI source ~/ai-env/bin/activate pip install -r requirements.txt # 安装 ComfyUI Manager cd custom_nodes git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI-Manager.git # 启动 cd ~/ComfyUI python main.py --listen --port 8188 # 浏览器访问: http://localhost:81882.5 下载 ComfyUI 模型
mkdir -p ~/ComfyUI/models/checkpoints mkdir -p ~/ComfyUI/models/unet mkdir -p ~/ComfyUI/models/vae mkdir -p ~/ComfyUI/models/clip # FLUX.1-schnell (快速出图 ~12GB) # 从 HuggingFace 下载: black-forest-labs/FLUX.1-schnell # FLUX.1-dev (高质量 ~23GB) # 从 HuggingFace 下载: black-forest-labs/FLUX.1-dev # LTX-Video 2B (视频生成 ~4.5GB) # 从 HuggingFace 下载: Lightricks/LTX-Video # LTX-Video 2B-distilled (快速视频 ~4.5GB) # 从 HuggingFace 下载: Lightricks/LTX-Video-2B-Distilled2.6 安装 llama.cpp (ROCm)
# 1. 安装依赖 sudo apt install -y clang lld # 2. 克隆并编译 llama.cpp git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git ~/llama.cpp cd ~/llama.cpp # 3. 编译 ROCm 版本 cmake -B build -DGGML_HIP=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cmake --build build --config Release -j$(nproc) # 4. 验证 ~/llama.cpp/build/bin/llama-cli -m ~/models/test.gguf -n 10 -ngl 9992.7 安装 llama.cpp TurboQuant (ROCm)
# 1. 克隆 TurboQuant HIP 版本 git clone https://github.com/domvox/llama.cpp-turboquant-hip.git ~/llama.cpp-turboquant-hip cd ~/llama.cpp-turboquant-hip # 2. 编译 cmake -B build -DGGML_HIP=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cmake --build build --config Release -j$(nproc) # 3. 启动服务器 ~/llama.cpp-turboquant-hip/build/bin/llama-server \ -m ~/models/Qwen3.6-27B-Q4_K_P.gguf \ --host 0.0.0.0 --port 8080 \ --n-gpu-layers 999 \ --ctx-size 65536 \ --batch-size 512 \ --ubatch-size 128 \ --threads 8 \ --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 \ --cache-type-k turbo3 --cache-type-v turbo32.8 安装 llama.cpp MTP (ROCm)
# 1. 切换到 MTP PR 分支 cd ~/llama.cpp git fetch origin pull/22673/head:mtp-branch git checkout mtp-branch # 2. 重新编译 cmake -B build-mtp -DGGML_HIP=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cmake --build build-mtp --config Release -j$(nproc) # 3. 启动（注意：ROCm + MTP 有 VRAM 暴涨 bug，上下文限制 8k） ~/llama.cpp/build-mtp/bin/llama-server \ -m ~/models/Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf \ --spec-type mtp --spec-draft-n-max 3 \ --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \ -np 1 -c 4096 \ --temp 0.7 --top-k 20 -ngl 99 \ --port 8080 --host 0.0.0.0 -fa 1 -ub 2562.9 下载 Qwen3.6-27B 模型
# 非 MTP 模型 (17GB) # HuggingFace: HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive # 下载: Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4_K_P.gguf # MTP 模型 (15.8GB) # HuggingFace: froggeric/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF # 下载: Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf # 多模态投影文件 (f16) # HuggingFace: HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive # 下载: mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf
3. Part 2: Windows Server 2025 — llama.cpp + ComfyUI
3.1 系统安装
- 安装 Windows Server 2025
- 安装 AMD 显卡驱动：AMD Software: Adrenalin Edition 26.x（或 PRO 驱动）
- 安装 Visual Studio Build Tools：
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools- 必须勾选："使用 C++ 的桌面开发"
3.2 安装 Vulkan SDK
# 1. 安装 Vulkan SDK # https://vulkan.lunarg.com/sdk/home/windows # 2. 设置环境变量 setx VULKAN_SDK "C:\VulkanSDK\1.4.350.0"3.3 编译 llama.cpp Vulkan (MTP)
# 1. 安装 CMake winget install Kitware.CMake # 2. 克隆源码 git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git C:\llama.cpp cd C:\llama.cpp # 3. 切换到 MTP PR 分支 git fetch origin pull/22673/head:mtp-branch git checkout mtp-branch # 4. 编译 Vulkan 版本 cmake -B build -DGGML_VULKAN=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cmake --build build --config Release -j # 编译输出: C:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-server.exe3.4 配置启动脚本
run-mtp.bat(测试用)@echo off C:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-server.exe ^ -m C:\models\Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf ^ --device Vulkan0 -ngl 999 -c 65536 ^ -ctk q4_0 -ctv q4_0 -np 1 ^ --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3 ^ --reasoning off -fa 1 ^ --port 8080 --host 0.0.0.0 pausestart-all-mtp.bat(生产用：llama-server + Hermes + 暖机)@echo off set "H_EXE=C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\hermes\hermes-agent\venv\Scripts\hermes.exe" set "L_EXE=C:\llama.cpp\build\bin\Release\llama-server.exe" set "M_PATH=C:\models\Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf" set "H_HOME=C:\Users\%USERNAME%\AppData\Local\hermes" set PATH=C:\llama.cpp\build\bin\Release;%PATH% echo [STEP 1] Launching llama-server (MTP)... start "llama-server-mtp" cmd /k "%L_EXE% -m %M_PATH% --device Vulkan0 -ngl 999 -c 64000 -ctk q4_0 -ctv q4_0 -np 1 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3 -fa 1 --reasoning off --port 8080 --host 127.0.0.1" timeout /t 8 echo [STEP 2] Launching Hermes Gateway... start "hermes-gateway" cmd /k "set HERMES_HOME=%H_HOME%&& set HERMES_GIT_BASH_PATH=C:\Program Files\Git\bin\bash.exe&& %H_EXE% gateway run --replace" timeout /t 5 echo [STEP 3] Running Warmup Script... powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "%H_HOME%\scripts\warmup.ps1" echo. echo ======================================================= echo SYSTEM READY [MTP Mode: draft-mtp, n-max 3] echo ======================================================= pause3.5 设置 GPU 性能模式
# 在 AMD 驱动设置中： # 1. 打开 AMD Software # 2. 显卡 → 调整 → GPU 性能模式 → 设置为"高效"或"高性能" # # 或在命令行： # amdctl gpu set power_dpm=high3.6 安装 ComfyUI for Windows
# 方案 A: DirectML (最简单) git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git C:\ComfyUI cd C:\ComfyUI python -m venv venv .\venv\Scripts\Activate.ps1 pip install -r requirements.txt python main.py --listen --port 8188 # 方案 B: ROCm for Windows (性能更好) # 1. 安装 ROCm for Windows: https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-windows/latest/ # 2. pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2 # 3. 同上启动 ComfyUI3.7 下载模型
C:\models\ ├── Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf # MTP 模型 15.8GB ├── Qwen3.6-27B-Q4_K_P.gguf # 非 MTP 模型 17GB ├── mmproj-*.f16.gguf # 多模态投影 ├── flux1-schnell.safetensors # FLUX 快速出图 ├── flux1-dev.safetensors # FLUX 高质量出图 ├── ltx-video-2b.safetensors # LTX 视频生成 └── ltx-video-2b-distilled.safetensors # LTX 快速视频
4. 关键参数速查
4.1 llama.cpp 启动参数
参数 值 作用 --device Vulkan0Vulkan0 使用 Vulkan 后端 -ngl 999999 所有层卸载到 GPU -c 6553665536 上下文 64k（24GB 安全值） -ctk q4_0 -ctv q4_0q4_0 KV Cache q4_0 量化（最关键优化） --spec-type draft-mtpdraft-mtp 多令牌预测（新版 PR 参数名） --spec-draft-n-max 33 每次预测 3 个 token --reasoning offoff 必加！防止 Qwen3 thinking 卡死 -fa 11 Flash Attention 加速 -np 11 单并行（MTP 限制） --ubatch-size 128128 微批次大小（OOM 时减小） 4.2 模型选择
模型 大小 后端 推荐场景 froggeric/Qwen3.6-27B-MTP Q4_K_M 15.8GB Vulkan + MTP 
结构化输出最佳HauhauCS/Qwen3.6-27B Q4_K_P 17GB ROCm + TurboQuant 最大上下文 (256k) omnicoder-9B ~6GB 任意 快速编码任务
5. 踩坑与故障排除
5.1 常见问题
问题 原因 解决方案 24GB 显存 OOM 上下文太大 降到 -c 65536Qwen3 卡死 thinking 模式无限生成 加 --reasoning offROCm + MTP VRAM 暴涨 已知 bug 上下文限制 8k 以内 Vulkan TurboQuant 速度慢 GPU 利用率仅 30% 不用 TurboQuant，用标准 Vulkan MTP 参数报错 参数名已改 用 draft-mtp不是mtpVulkan SDK 找不到 环境变量未设置 set VULKAN_SDK=C:\VulkanSDK\1.4.350.0llama-common.dll被锁server 占用中 先关 server 再重新编译 LTX 视频 2-3 次后爆显存 碎片化问题 加 --low-vram或重启5.2 显存优化
# 如果显存不够，调整这些参数： --ctx-size 65536 # 降到 64k --batch-size 512 # 降到 512 --ubatch-size 128 # 降到 128 -np 1 # MTP 只能单并发5.3 性能调优
# ROCm 性能优化 export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 # 如果驱动不支持 # Windows GPU 性能模式 # AMD Software → 显卡 → 调整 → GPU 性能模式 → 高性能
6. 性能基准参考
6.1 大模型性能 (Qwen3.6-27B on 7900XTX)
配置 Prefill TG 速度 后端 ROCm f16 904 t/s 29 t/s 基线 ROCm q4_0 898 t/s 29 t/s 几乎不变 Vulkan f16 766 t/s 37 t/s 基线 Vulkan q4_0 770 t/s 37 t/s 几乎不变 Vulkan + MTP q4_0 730 t/s 81 t/s +106% TGVulkan + MTP q8_0 730 t/s 77 t/s +96% TG ROCm + MTP q4_0 730 t/s 54 t/s +82% TG 6.2 ComfyUI 性能 (FLUX/LTX on 7900XTX)
模型 出图速度 视频生成速度 备注 FLUX.1-schnell ~3-5s/张 — 快速 FLUX.1-dev ~8-12s/张 — 高质量 LTX-Video 2B — ~15-20s/段 1280x720 LTX-Video 2B-distilled — ~8-12s/段 快速 terry 实测：7900XTX 可批量跑几十个 ComfyUI 任务
6.3 ken huang 的 eGPU 测试 (TB3 → PCIe 对比)
升级路径 预期 TG mean 当前 (TB3 eGPU) 37-45 t/s OCuLink 改装 (~$80) 52-55 t/s 直接 PCIe 3.0 x16 58-62 t/s AM5 + PCIe 4.0 x16 ~67 t/s
附录 A: 模型下载链接
模型 HuggingFace 地址 Qwen3.6-27B MTP Q4_K_M https://huggingface.co/froggeric/Qwen3.6-27B-MTP-GGUF Qwen3.6-27B Q4_K_P https://huggingface.co/HauhauCS/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive FLUX.1-schnell https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell FLUX.1-dev https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev LTX-Video 2B https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video LTX-Video 2B-distilled https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video-2B-Distilled 附录 B: 关键 GitHub PR
项目 地址 llama.cpp MTP PR #22673 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/22673 llama.cpp TurboQuant HIP https://github.com/domvox/llama.cpp-turboquant-hip llama.cpp TurboQuant https://github.com/TheTom/llama-cpp-turboquant llama.cpp MTP 多模态修复 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/issues/22867 llama.cpp NVFP4 https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/22196 Hipfire (DFlash) https://github.com/Kaden-Schutt/hipfire 附录
论坛来源- 抡锤者论坛：https://lcz.me/
- David Zhang 的 Benchmark 帖：https://lcz.me/topic/100 (50 条回复)
- CHIA AN YANG 的优化报告：https://lcz.me/topic/151 (13 条回复)
- Ubuntu 26.04 + ComfyUI 问题帖：https://lcz.me/topic/40
- ComfyUI 整合包 V8 中文版｜2026 最新版 开箱即用｜零门槛 AI 绘画 AI 视频｜新手到进阶全流程教程 https://blog.csdn.net/qq_30501863/article/details/161055759
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实在怕炸就再买一个电源 单独给显卡供电。只买一个电源就行。这个省钱。但是不能和电脑统一管理了。
短接后 电源就工作了。
需要和主板连通一起控制需要动手能力。不建议。或不采纳。 -
@terry @xiaote @david-zhang 求助，已经full install 了，pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2.3执行不了，C:\Program Files\AMD\ROCm\7.1\bin\下面没有这个文件
rocm-smi.exe
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@terry @xiaote @david-zhang 求助，已经full install 了，pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2.3执行不了，C:\Program Files\AMD\ROCm\7.1\bin\下面没有这个文件
rocm-smi.exe
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@张鑫磊 这个问题问Gemini，多半是环境变量的问题，设置下就好了。还有你安装的这是个什么东西？我安装HIP的时候，怎么没有这个界面，版本7.1太老了，你安装7.2系列啊。让Gemini给你最新的HIP安装包下载地址，记得勒令它先搜索再回答。
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@张鑫磊 大哥我安装的7.2，秋叶包直接就能跑。你安装的驱动肯定有问题，自己去找7.2版本的，我还是春节期间调试的。还有，你可以去下载cmfyui官方的AMD Portable版本，那个版本兼容性没有秋叶包好，但是性能强。AMD卡在Windows下，跑LTX，Flux问题不大，WAN不行，效率受罪。
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b站好多 秋叶.. 那个才是？
@applejuice 都是李鬼，李逵本人似乎早就停更了。
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@applejuice 都是李鬼，李逵本人似乎早就停更了。
@terry 好的谢谢 我去看看 反正没经验 就都看看 没差
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