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首页 版块 标签 硬件 AI 广场
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  4. 魔改SGLANG支持7900XTX 双卡TP TTFT <1s 平均TG 80-100! 4并发TG200/sec

魔改SGLANG支持7900XTX 双卡TP TTFT <1s 平均TG 80-100! 4并发TG200/sec

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
7900xtxsg-lang多卡部署
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    坤 离线
    坤坤
    编写于 最后由 编辑
    #64

    我是双卡的,经过测试速度vllm满意多了,

    这是30k左右上下文的速度
    [2026-09-09 19:50:38 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 33103, full token usage: 0.14, mamba num: 4, mamba usage: 0.20, accept len: 2.77, accept rate: 0.59, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 60.85, #queue-req: 0
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    这是64k上下文左右的
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    使用codex和用dsh和hermes调用的话非常舒服

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    • 坤 坤坤

      我是双卡的,经过测试速度vllm满意多了,

      这是30k左右上下文的速度
      [2026-09-09 19:50:38 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 33103, full token usage: 0.14, mamba num: 4, mamba usage: 0.20, accept len: 2.77, accept rate: 0.59, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 60.85, #queue-req: 0
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      这是64k上下文左右的
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      [2026-09-09 20:00:05 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 68901, full token usage: 0.28, mamba num: 4, mamba usage: 0.20, accept len: 2.05, accept rate: 0.35, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 37.75, #queue-req: 0
      [2026-09-09 20:00:07 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 69001, full token usage: 0.28, mamba num: 4, mamba usage: 0.20, accept len: 2.48, accept rate: 0.49, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 45.58, #queue-req: 0
      [2026-09-09 20:00:09 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 69130, full token usage: 0.28, mamba num: 4, mamba usage: 0.20, accept len: 3.25, accept rate: 0.75, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 59.83, #queue-req: 0
      [2026-09-09 20:00:11 TP0] Decode batch, #running-req: 1, #full token: 69247, full token usage: 0.28, mamba num: 4, mamba usage: 0.20, accept len: 2.85, accept rate: 0.62, cuda graph: True, gen throughput (token/s): 52.28, #queue-req: 0
      

      使用codex和用dsh和hermes调用的话非常舒服

      坤 离线
      坤 离线
      坤坤
      编写于 最后由 编辑
      #65

      这个就是用SGLANG部署的

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      0
      • Ben LeeB Ben Lee

        @flyer666 顶礼膜拜flyer666 大神,上次看了您 8/23 发的帖子《双卡 7900 XTX VLLM 跑 Qwen3.8,爽玩 Agent,PP1600 / TG160+(附 MTP / 7900 XTX 全攻略)》之后,我也照着折腾了一套双卡部署。

        从之前单卡 llama.cpp Vulkan,到现在双 7900 XTX TP2,体感真的是“一步登天”。不光速度上去了,并发、长上下文、Agent 实际使用体验也完全不是一个级别,确实让我第一次很直观地体会到 1+1 > 2 的感觉。

        听老特周末的视频,马上搜到了这个帖子,花了三天时间狠狠折腾了一轮 SGLang,短 benchmark 一度非常惊艳,但真实多 Agent 长上下文用下来踩了一个挺大的坑,也顺手做了一轮比较完整的排查,想把结果发出来给大家参考,也希望有高人能够指点一二。

        SGLang 的短 benchmark 确实非常漂亮,C4 aggregate decode 能跑到 200 tok/s 左右,一开始我还挺满意。

        但真正拿去跑 Hermes / 多 Agent 以后,体验完全不是一回事:一个长上下文请求开始 prefill,另外一个正在回复的 Agent 会直接“冻住”几十秒。反复优化排查,甚至尝试了最新的RCOM10,问题依旧,表现就是一开始三并发甚至四并发都是飞一般的速度,堪比DSF,但是对话和跑任务几轮后就体会到了明显的卡顿,甚至所有的并发全部卡死(假死,后台排队但是token速度降到10几甚至个位数)。

        我后来折腾ChatGPT和DeepSeek做了一系列测试,ChatGPT告诉我基本把问题钉死了。所以目前我的选择很简单:生产切回前一个帖子介绍的vLLM, 目前是Int8 KV 192K上下文三并发,设置65%的压缩阈值,可以做到两个并发跑满,另外一个并发用作本地识图(小上下文)。为什么不用Int4 KV?是因为开满三并发或者四并发的速度体验下降太大,而且测下来Int8反而是速度上的甜点,反正我两个本地推理+1个本地识图服务足够了。

        说回到SGLang我踩得坑,我的环境大概是:

        2× RX 7900 XTX,TP2
        Qwen3.8-27B W4A16 GPTQ
        SGLang gfx1100 fork
        BF16 KV
        192K context
        MTP3 / EAGLE
        FCFS scheduler
        chunked prefill 4096

        最典型的一组测试

        先让 A:64K prefill → 开始正常 decode

        等 5 秒,再让 B 加入:64K prefill

        结果:

        A 最大无 token gap:47.226 秒
        B TTFT:49.434 秒
        A 的停顿覆盖了 B prefill 时间的 95.5%
        waiting=0
        KV peak 只有 49.76%

        也就是说:

        不是 KV 不够,也不是请求排队。B 在做 64K prefill 的时候,A 基本整整 47 秒不吐一个 token。

        这就完全解释了为什么 benchmark 看着很猛,实际多 Agent 用起来却很“卡”。

        三并发更明显:

        A 最大停顿:67.736 秒
        B 已经开始回复后又停了:18.468 秒
        C TTFT:64.945 秒
        KV peak 也才 62.22%

        所以这不是“显存撑爆了”的问题。

        我又把几个最可能的原因逐个排了一遍

        MTP?

        关掉 MTP/EAGLE,其他不动:

        MTP3:A gap 47.226s
        MTP OFF:A gap 45.051s

        只改善大约 4.6%。

        所以 MTP 不是主因。

        chunk 太大?

        把:

        4096 → 2048

        结果:

        4096:47.226s
        2048:48.913s

        基本没区别。

        ROCm 版本?

        这个我也折腾得比较彻底,7.2、7.14、ROCm 10 nightly 都实际跑过。

        短 benchmark 里 ROCm 10 hot run 有时候确实快一点,之前 C4 decode 大约能看到几个百分点的优势;7.14 没表现出什么特别明显的好处。

        但放到真正有问题的 long-context workload:

        ROCm 7.2:A gap 47.226s
        ROCm 10 nightly:A gap 54.234s

        ROCm 10 这次反而更慢,因为 64K prefill 本身更慢,结果 A 被“冻住”的时间也跟着变长。

        所以至少在我这套环境里:

        升级 ROCm 并不能解决这个问题。

        它可能改变 prefill/kernel 的原始速度,但没有改变“prefill 期间 concurrent decode 被饿死”这个行为。

        网上也有一些很接近的 SGLang issue

        我后来查了一圈,发现这个方向并不是完全没人碰到。

        比较值得看的有:

        SGLang #32549:持续 chunked prefill 时出现 decode starvation,和我的现象最接近。
        Discussion #27762:讨论新 prefill 如何严重影响正在运行的 decode,以及如何优先保护 decode。
        #35537:chunked-prefill scheduler 里也出现过 starvation / waiting request 长时间得不到调度的问题。
        #34676:Hybrid/Mamba 模型的 prefill/cache/scheduler 路径也有相关问题。
        #38319:Qwen3.8 + chunked prefill + Radix Cache 还有另外的 race/cache 问题。

        这些 issue 不一定和我这个 47 秒 stall 是完全同一个 bug,但至少说明 SGLang 最近这一块 scheduler / chunked-prefill / hybrid model 的路径确实还有不少边角问题。

        我最后的结论:

        我现在比较确定的一点是:短 PP + C4 aggregate tok/s,不能代表真实多 Agent 体验。

        以前我测:

        PP≈2K
        C4

        数字非常好看。和帖子里的数值基本一致。

        但现实是:

        A 已经在长上下文里回复
        +
        B 突然带着 64K/100K 历史进来,然后两边卡几分钟。。。

        这才是 Agent 的真实 workload。

        所以以后我测 serving engine,一定会加这一条:

        A: 64K → 开始 decode
        5 秒后
        B: 64K prefill

        然后看:A max no-token gap

        我的 SGLang 现在实测的结果是:47 秒。就是说我的B会话要等将近一分钟。这还只是64K,大家都知道Hermes启动阶段可能就不止这个数量级了,何况是几轮后上下文滚动到100K+。

        所以这一轮的学习,就是这个实测数字对我来说,已经比“C4 200 tok/s”实用得多了。

        罗嗦一大圈,最后总结一下:

        之前 vLLM 已经连续用了两个星期,和云端大模型搭配着用,整体效果其实已经非常满意了。同样是多 Agent、长上下文的使用方式,vLLM 基本没有出现过这种“一个长 prefill 一进来,另外一路直接冻住几十秒”的情况,日常体感明显更顺。

        这段时间在论坛里跟老特和各位高手确实学到了太多东西。7900XTX就是给老特给安利买的。R9700我嫌声音太吵让我给退了然后价格猛涨后悔不迭,然后最近学到单卡 Vulkan 能把本地模型更顺滑得在7900XTX上跑起来,我就已经喜出望外了;看了flyer666大神的帖子马上又买了一张7900XTX组双卡折腾 vLLM、TP2、MTP、长上下文和多并发,才发现这张2022年发布的AMD显卡居然还能玩得这么溜,性价比拉满。

        大家可能都比我先知道,SGLang 对 RDNA3 一直算是个“黑洞”,坑不少、但是诱惑大,潜力也摆在那儿。我这次折腾完最大的感受就是:既然现在 vLLM 已经能把双 7900 XTX 跑到这个程度,而且实际 Agent 体验也够稳,确实有点“还要什么自行车”的意思了,先把vLLM用好了,坐等科技日新月异。

        备注:不会排版,不知不觉罗列了这么长,卡到这儿的兄弟们您受累了。

        附:硬件环境

        CPU:AMD AM5 平台
        主板:GIGABYTE B850 AI TOP
        GPU:2 × Radeon RX 7900 XTX 24GB
        PCIe:CPU 直连 x8/x8
        系统内存 64GB
        PSU:1200W
        系统:Ubuntu 24.04
        ROCm 主力版本:7.2.3   另外测试过:ROCm 7.14 / ROCm 10 nightly
        

        模型
        Qwen3.8-27B GPTQ / W4A16
        TP2 双卡
        context:196608 tokens(192K)
        thinking:关闭
        主要用途:Hermes / 多 Agent / tool calling / 长上下文并发

        =========================================
        SGLang 参数

        模型:

        --model-path /data/models/Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound-GPTQ
        --served-model-name SGLang-27B

        核心参数:

        --tp-size 2
        --quantization gptq
        --dtype bfloat16
        --mamba-ssm-dtype bfloat16

        --kv-cache-dtype auto
        --context-length 196608
        --mem-fraction-static 0.94

        --max-running-requests 4
        --max-mamba-cache-size 20

        --attention-backend triton

        --speculative-algorithm EAGLE
        --speculative-draft-model-path /data/models/Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound-GPTQ
        --speculative-num-steps 3
        --speculative-eagle-topk 1
        --speculative-num-draft-tokens 4

        --cuda-graph-bs-decode 1 2 4
        --triton-attention-num-kv-splits 16

        --reasoning-parser qwen3
        --tool-call-parser qwen3_coder
        --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking": false}'

        --sleep-on-idle
        --trust-remote-code

        --host 0.0.0.0
        --port 8082

        当前实际:

        KV dtype: BF16
        KV pool: 265,950 tokens
        max running: 4
        context: 192K
        MTP3

        scheduler 相关:

        schedule_policy = fcfs
        chunked_prefill_size = 4096
        priority scheduling = off

        =============================================

        vLLM 参数

        模型:

        --model /data/models/Qwen3.8-27B-Uncensored-GPTQ-MTP
        --served-model-name vLLM-27B

        核心参数:

        --tensor-parallel-size 2

        --max-model-len 196608

        --kv-cache-dtype int8_per_token_head

        --max-num-seqs 128
        --gpu-memory-utilization 0.95

        --max-cudagraph-capture-size 128

        --enable-auto-tool-choice
        --tool-call-parser step3p5
        --reasoning-parser qwen3

        MTP:

        method: qwen3_5_mtp
        num_speculative_tokens: 3

        其他:

        attention backend: TRITON_ATTN
        thinking: false
        TP2
        INT8 KV
        192K context

        SGLang 我还是会保留,毕竟 gfx1100 这版性能潜力确实很好。等以后 scheduler / chunked-prefill 这块有更新,我再拿这套 64K + 64K staggered test 回来复测。

        F 离线
        F 离线
        flyer666
        德高望重
        编写于 最后由 flyer666 编辑
        #66

        @Ben-Lee 哈哈 我一般本地最多同时开俩session,prefill结束后基本就是轮流进行短prefill + decode ,所以体感还好。

        你那种现象我估计有几种原因:

        1. 超长prefill并发估计是触及了7900xtx的算力瓶颈,估计上r9700会好很多 (pp 2500+)。
        2. bf16的kv cache token池子太小(~192k),很容易触发radix cache eviction,你看看加几条内存上hicache会不会好一些。按理说都是hermes agent,前缀命中应该概率很高。如果是完全是fresh prefill,估计vllm比较适合你。
        Ben LeeB 1 条回复 最后回复
        0
        • kai suiK kai sui

          @flyer666 大佬,配置一块w7900 48G的效果是不是一样呢?

          F 离线
          F 离线
          flyer666
          德高望重
          编写于 最后由 编辑
          #67

          @kai-sui prefill / decode估计速度会比这个差一点,毕竟这个是两个gpu芯片同时工作

          1 条回复 最后回复
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          • 拐 离线
            拐 离线
            拐子001
            编写于 最后由 编辑
            #68

            今天 SGLang 双卡部署的总结(已去掉 IP 等敏感信息,去掉原帖内容):
            ═══════════════════════════════════════════
            一、最后结果
            ═══════════════════════════════════════════

            1. SGLang 双卡 TP=2 在本平台不可行,方向正式关闭。
              卡点不是软件:ROCm 7.14 + torch 2.11 + SGLang 魔改 fork(gfx1100-support)全部装通,编译过、import 过、模型加载过,死在最后一关——双卡通信(hipDeviceCanAccessPeer = NO)。
            2. 根因是平台硬伤,不是配置问题:
              Intel X99 双路主板的 root complex 没有 GPU 间 P2P 路由能力,两卡分属两个独立 root port、两个 IOMMU group,数据只能经 CPU 内存中转,实测跨卡 3.1~6.9 GB/s(正常 TP 平台是 32~900 GB/s,差 10~300 倍)。
            3. 环境已全部还原并验证(实测确认):
              • 两台推理 VM(GPU0/GPU1)恢复单卡直通,均 running
              • 两台 llama-server 的 /v1/models 均正常返回 qwen3.8-27b
              • 双卡回到 vfio-pci,双卡测试 VM 的直通配置已清空
              • 双卡均设 onboot=1,宿主重启后自动恢复
              • 配置备份保留在宿主 /root/gpu_restore_102103_20260909_2054
                ═══════════════════════════════════════════
                二、硬件平台
                ═══════════════════════════════════════════
            • 宿主:pve001,华南 X99-T8D 双路主板,2× E5-2696v3(Haswell-EP,PCIe 3.0),PVE 9.2.6
            • GPU:2× RX 7900 XTX(gfx1100/RDNA3,24GB),每卡经板载 Navi10 交换芯片挂到独立 root port
            • 测试载体:
              • VM104:Ubuntu 24.04.4,双卡 vfio 直通
              • LXC 200:宿主原生 amdgpu 驱动(模拟裸机条件)
              • VM102/103:还原后各持一卡,llama.cpp Vulkan
                ═══════════════════════════════════════════
                三、问题链(踩坑顺序,后人照这个避)
                ═══════════════════════════════════════════
                阶段 0:装环境(9/7~9/8)
            1. ROCm 版本坑:fork 要求 ROCm 7.14,但官方常用源的 ubuntu2404 目录里只有 10.0,7.14 的正确源是 repo.amd.com 的 multi-arch 目录,包名带版本后缀。
            2. torch wheel 下载坑:pytorch.org 断流;AMD manylinux 源是 flat 目录不是 pip 索引,pip --index-url 会报 No matching distribution,必须 curl 直接下 wheel 再本地装。
            3. fork 源码 bug:moe_q_gemm_rdna3.cu 里 half2 z_h[4] 在 ROCm 7.14 clang 下编译失败,须改成 z_h[4][2];且必须改 .cu 源文件(.hip 是 hipify 产物会被覆盖);不能把该文件从构建里剔除(链接期 undefined symbol)。
            4. CUDA 污染坑:pip editable install 会顺手拉 CUDA 版 torch 覆盖 ROCm 版,装完必须 force-reinstall 回 rocm wheel 并卸载 nvidia 相关包。
            5. PVE 双卡直通坑:两卡共用同名 romfile 会报 duplicate fw_cfg file name,必须复制一份异名 rom。
              阶段 1:P2P 验证(9/9 上午)
            6. VM 内实测:hipDeviceCanAccessPeer 双向 NO,rocm-smi topo 矩阵 False/False → VM 直通路径判死。
            7. 怀疑是虚拟化层问题(vfio 不做 peer DMA、guest 看到的是伪造拓扑),决定验证"裸机能不能通"。
              阶段 2:裸机/LXC 路径(9/9 中午)
            8. 新问题——卡锁死:vfio→amdgpu 热切换测试中,卡 2 进入 D3hot 无法唤醒,PCI reset 都阻塞,内核多进程卡在 SMU 通信上,只能重启宿主恢复。(教训:换驱动要冷启动,别热切)
            9. 建 LXC 走宿主原生 amdgpu(最接近裸机):实测 hipDeviceCanAccessPeer 依然 NO,KFD 的 p2p_links 目录为空,跨卡 memcpy 3.1 GB/s(纯主机中转)。
            10. 结论钉死:虚拟化不是原因,Intel X99 root complex 不给 GPU 间 P2P/原子路由。BIOS 也无开关可解(Above 4G 已开,唯一前提已满足,剩下是硬件能力问题)。
              阶段 3:收尾(9/9 下午~晚上)
            11. 还原:双卡回 vfio,VM102/103 恢复单卡直通 + onboot=1,VM104 清 hostpci,重启宿主,验证 API 恢复。
              ═══════════════════════════════════════════
              四、给后来人的五条血泪教训
              ═══════════════════════════════════════════
            12. 双卡 TP 先查硬件再装软件:5 分钟命令(hipDeviceCanAccessPeer + lspci IOMMU group)能救几十小时的装环境时间。这次是反着来的,白折腾。
            13. 双路主板(X99/EPYC 双路)跨 CPU socket 的双卡没有 P2P,结构性不可行。
            14. 即便两卡挪到同一 CPU 下,只要挂在两个独立 root port、不同 IOMMU group,照样没有 P2P。今天特意做了这个验证——白费。
            15. Intel 消费/工作站平台(X99/Z270 等)无 GPU P2P 成功先例;成功案例全是 AMD 单路平台(原生 peer 路由)或 PLX 交换卡拓扑。
            16. 看 PCIe 速率以 root port 侧为准:GPU 端点 lspci 显示 16GT/s x16 是卡内 switch 那段,真实槽速是 root port 的 Gen3(8GT/s),两头看结论完全不同。
            F 1 条回复 最后回复
            1
            • 拐 离线
              拐 离线
              拐子001
              编写于 最后由 编辑
              #69

              现在唯一有可能的就是把一条pci-e的x16拆分为8*8 用8654转接卡,去连接2张显卡,我感觉 能跑通,但是没有意义,本来pci-e 3(x99)中x16带宽就是瓶颈。所以,这样操作下来,一点意义都没有。

              terryT 1 条回复 最后回复
              1
              • 拐 拐子001

                今天 SGLang 双卡部署的总结(已去掉 IP 等敏感信息,去掉原帖内容):
                ═══════════════════════════════════════════
                一、最后结果
                ═══════════════════════════════════════════

                1. SGLang 双卡 TP=2 在本平台不可行,方向正式关闭。
                  卡点不是软件:ROCm 7.14 + torch 2.11 + SGLang 魔改 fork(gfx1100-support)全部装通,编译过、import 过、模型加载过,死在最后一关——双卡通信(hipDeviceCanAccessPeer = NO)。
                2. 根因是平台硬伤,不是配置问题:
                  Intel X99 双路主板的 root complex 没有 GPU 间 P2P 路由能力,两卡分属两个独立 root port、两个 IOMMU group,数据只能经 CPU 内存中转,实测跨卡 3.1~6.9 GB/s(正常 TP 平台是 32~900 GB/s,差 10~300 倍)。
                3. 环境已全部还原并验证(实测确认):
                  • 两台推理 VM(GPU0/GPU1)恢复单卡直通,均 running
                  • 两台 llama-server 的 /v1/models 均正常返回 qwen3.8-27b
                  • 双卡回到 vfio-pci,双卡测试 VM 的直通配置已清空
                  • 双卡均设 onboot=1,宿主重启后自动恢复
                  • 配置备份保留在宿主 /root/gpu_restore_102103_20260909_2054
                    ═══════════════════════════════════════════
                    二、硬件平台
                    ═══════════════════════════════════════════
                • 宿主:pve001,华南 X99-T8D 双路主板,2× E5-2696v3(Haswell-EP,PCIe 3.0),PVE 9.2.6
                • GPU:2× RX 7900 XTX(gfx1100/RDNA3,24GB),每卡经板载 Navi10 交换芯片挂到独立 root port
                • 测试载体:
                  • VM104:Ubuntu 24.04.4,双卡 vfio 直通
                  • LXC 200:宿主原生 amdgpu 驱动(模拟裸机条件)
                  • VM102/103:还原后各持一卡,llama.cpp Vulkan
                    ═══════════════════════════════════════════
                    三、问题链(踩坑顺序,后人照这个避)
                    ═══════════════════════════════════════════
                    阶段 0:装环境(9/7~9/8)
                1. ROCm 版本坑:fork 要求 ROCm 7.14,但官方常用源的 ubuntu2404 目录里只有 10.0,7.14 的正确源是 repo.amd.com 的 multi-arch 目录,包名带版本后缀。
                2. torch wheel 下载坑:pytorch.org 断流;AMD manylinux 源是 flat 目录不是 pip 索引,pip --index-url 会报 No matching distribution,必须 curl 直接下 wheel 再本地装。
                3. fork 源码 bug:moe_q_gemm_rdna3.cu 里 half2 z_h[4] 在 ROCm 7.14 clang 下编译失败,须改成 z_h[4][2];且必须改 .cu 源文件(.hip 是 hipify 产物会被覆盖);不能把该文件从构建里剔除(链接期 undefined symbol)。
                4. CUDA 污染坑:pip editable install 会顺手拉 CUDA 版 torch 覆盖 ROCm 版,装完必须 force-reinstall 回 rocm wheel 并卸载 nvidia 相关包。
                5. PVE 双卡直通坑:两卡共用同名 romfile 会报 duplicate fw_cfg file name,必须复制一份异名 rom。
                  阶段 1:P2P 验证(9/9 上午)
                6. VM 内实测:hipDeviceCanAccessPeer 双向 NO,rocm-smi topo 矩阵 False/False → VM 直通路径判死。
                7. 怀疑是虚拟化层问题(vfio 不做 peer DMA、guest 看到的是伪造拓扑),决定验证"裸机能不能通"。
                  阶段 2:裸机/LXC 路径(9/9 中午)
                8. 新问题——卡锁死:vfio→amdgpu 热切换测试中,卡 2 进入 D3hot 无法唤醒,PCI reset 都阻塞,内核多进程卡在 SMU 通信上,只能重启宿主恢复。(教训:换驱动要冷启动,别热切)
                9. 建 LXC 走宿主原生 amdgpu(最接近裸机):实测 hipDeviceCanAccessPeer 依然 NO,KFD 的 p2p_links 目录为空,跨卡 memcpy 3.1 GB/s(纯主机中转)。
                10. 结论钉死:虚拟化不是原因,Intel X99 root complex 不给 GPU 间 P2P/原子路由。BIOS 也无开关可解(Above 4G 已开,唯一前提已满足,剩下是硬件能力问题)。
                  阶段 3:收尾(9/9 下午~晚上)
                11. 还原:双卡回 vfio,VM102/103 恢复单卡直通 + onboot=1,VM104 清 hostpci,重启宿主,验证 API 恢复。
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                  四、给后来人的五条血泪教训
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                12. 双卡 TP 先查硬件再装软件:5 分钟命令(hipDeviceCanAccessPeer + lspci IOMMU group)能救几十小时的装环境时间。这次是反着来的,白折腾。
                13. 双路主板(X99/EPYC 双路)跨 CPU socket 的双卡没有 P2P,结构性不可行。
                14. 即便两卡挪到同一 CPU 下,只要挂在两个独立 root port、不同 IOMMU group,照样没有 P2P。今天特意做了这个验证——白费。
                15. Intel 消费/工作站平台(X99/Z270 等)无 GPU P2P 成功先例;成功案例全是 AMD 单路平台(原生 peer 路由)或 PLX 交换卡拓扑。
                16. 看 PCIe 速率以 root port 侧为准:GPU 端点 lspci 显示 16GT/s x16 是卡内 switch 那段,真实槽速是 root port 的 Gen3(8GT/s),两头看结论完全不同。
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                flyer666
                德高望重
                编写于 最后由 flyer666 编辑
                #70

                @拐子001 谢谢测试,你有试过关闭custom ar使用默认nccl吗?我怀疑可能还是虚拟化问题,你可以试试直接在pve安装试试,毕竟pve底层是debian,和我的ubuntu大同小异。

                我的主板是AM5平台,x99支不支持的确不清楚,但是我看有的洋垃圾是专门跑双卡的,所以我怀疑应该不是主板问题。

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                • 拐 拐子001

                  现在唯一有可能的就是把一条pci-e的x16拆分为8*8 用8654转接卡,去连接2张显卡,我感觉 能跑通,但是没有意义,本来pci-e 3(x99)中x16带宽就是瓶颈。所以,这样操作下来,一点意义都没有。

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                  terry
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                  编写于 最后由 编辑
                  #71

                  @拐子001 单独发个帖子呢?

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

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                  • F flyer666

                    @拐子001 谢谢测试,你有试过关闭custom ar使用默认nccl吗?我怀疑可能还是虚拟化问题,你可以试试直接在pve安装试试,毕竟pve底层是debian,和我的ubuntu大同小异。

                    我的主板是AM5平台,x99支不支持的确不清楚,但是我看有的洋垃圾是专门跑双卡的,所以我怀疑应该不是主板问题。

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                    terry
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                    编写于 最后由 terry 编辑
                    #72

                    @flyer666 论坛有X99 CD3跑双卡R9700的,应该不是主板问题。

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

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                    • Q 离线
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                      q1726092075
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                      #73

                      大佬有没有尝试rocm10.0.0版本😳

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                      • terryT terry

                        @flyer666 论坛有X99 CD3跑双卡R9700的,应该不是主板问题。

                        拐 离线
                        拐 离线
                        拐子001
                        编写于 最后由 拐子001 编辑
                        #74

                        @terry 现在问hermes 直接入给我说是我硬件不支持了。大概的意思就是我硬件层pci-e 直接到cpu 。cpu或芯片组不带路由功能。如果想实现,就要在显卡到cpu之间,加一个路由层,比较plx交换,这也是猜测可行。现在这种折腾不值得了,内存下来了,可能就直接换epyc的平台了。

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                        • terryT terry

                          @Ben-Lee 兄弟你发帖的时候让AI整理成markdown格式,这么长的帖子这么乱,怎么看?

                          Ben LeeB 离线
                          Ben LeeB 离线
                          Ben Lee
                          编写于 最后由 编辑
                          #75

                          @terry 学到了,下次用Markdown

                          1 条回复 最后回复
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                          • F flyer666

                            @Ben-Lee 哈哈 我一般本地最多同时开俩session,prefill结束后基本就是轮流进行短prefill + decode ,所以体感还好。

                            你那种现象我估计有几种原因:

                            1. 超长prefill并发估计是触及了7900xtx的算力瓶颈,估计上r9700会好很多 (pp 2500+)。
                            2. bf16的kv cache token池子太小(~192k),很容易触发radix cache eviction,你看看加几条内存上hicache会不会好一些。按理说都是hermes agent,前缀命中应该概率很高。如果是完全是fresh prefill,估计vllm比较适合你。
                            Ben LeeB 离线
                            Ben LeeB 离线
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                            编写于 最后由 编辑
                            #76

                            @flyer666 谢谢回复和指导。您这个思路很有道理,我这边同时跑着两个 Hermes 本地 AI Agent基本都是发散性任务,所以 fresh prefill 确实很多。

                            • 关于您的第一点建议:

                            我这边实测下来,感觉不只是 7900 XTX 的算力瓶颈。测试时先让 A 完成 64K prefill 并进入正常 decode,单路大约 80 tok/s。5 秒后再让 B 加入一个 64K fresh prefill,结果 A 会连续 47.2 秒完全没有 token 输出,也就是从约 80 tok/s 直接掉到 0,等 B 的 prefill 结束后才恢复正常.

                            这其实已经意味着,在我的实际 workload 下,长上下文双并发基本失败了:两路虽然都处于 running 状态,但第二路一做长 prefill,第一路几乎被冻结。更关键的是,当时 waiting=0,KV 使用率还不到 50%。后面我又分别关了 MTP、ROCm 7.2→10、chunk 4096→2048,结果 A 还是会停 45–54 秒,所以我更倾向这是 SGLang 的 long prefill / decode starvation,而不只是单纯算力不够。

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                            • 关于您的第二点建议:

                            KV 我后来也调到了 265,950 tokens,C3 峰值才 62%,所以这次看起来也不像是 radix eviction。HiCache 我在5090 128G内存的另一台机器上上试过确实好用,但这台机器只有64G,而且还分了一半跑虚拟机,内存不够了,后面有机会加内存了我再试试。

                            我的部署基本完全让DSF按照您的帖子和推荐指南来的,但是我自己其实是个纯小白,所以现在也不敢百分之百确定是不是我这边某个配置还有问题。不过至少 SGLang 跑短上下文是真的香。刚开始测试的时候,会话很快,堪比DeepSeek Flash,四路并发也非常丝滑,所以一开始我其实挺惊喜的。只是上下文一长,特别是出现 fresh prefill 以后,实际体验就完全变了。我最近这一两个月学习到的东西比过去一年还多,CUDA,oneAPI,Level Zero,SYCL,OpenVINO,RCOm,Vulkan,llama.cpp, vLLM,SGLang这些遥远的名词居然也都亲自实践测试体验过了,在这个论坛真是大有收获了。

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                            再次感谢大神的分享和热心回复。以后还要继续抱大神大腿,少走弯路!

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