<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP]]></title><description><![CDATA[<h1>AMD R9700 實測：ROCm 10，27B 模型、128K context 和 MTP (Windows 11 Pro)</h1>
<p dir="auto">分享一下我這段時間折騰 R9700 的結果。<br />
我想用一張 32GB 卡在 Windows 跑本地 AI，平常透過 Hermes 使用，也希望保留128K長上下文和看圖功能。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/6c8f73fe-e4d4-4adf-947f-b70b446ea0d2.png" alt="001.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<p dir="auto">目前我定下來的組合是 <strong>ROCm 10 + llama.cpp b10814 + Qwen3.8-27B UD-Q6_K</strong>，搭配 <strong>128K context、q8 KV、MTP n=2 和 BF16 mmproj</strong>。</p>
<p dir="auto">先說結果：**獨立 512-token 輸出測試約 **35.4 tok/s（wall-clock）／36.6 tok/s（server-reported）****；精確 120K 輸入可以完成，但首字要等 <strong>435.7 秒，約 7 分 16 秒</strong>。所以對我來說，長 context 是能用，但一次塞進十幾萬 tokens 的等待時間還是很明顯。</p>
<h2>我的配置</h2>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>項目</th>
<th>配置</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>GPU</td>
<td>GIGABYTE Radeon AI PRO R9700 32GB，gfx1201</td>
</tr>
<tr>
<td>CPU / RAM</td>
<td>Ryzen 7 9800X3D / G.SKILL Trident Z5 Neo 64GB DDR5-6000</td>
</tr>
<tr>
<td>系統 / Driver</td>
<td>Windows 11 / 32.0.31019.2002</td>
</tr>
<tr>
<td>Backend</td>
<td>ROCm 10.0.0 clean stack，官方 llama.cpp b10814</td>
</tr>
<tr>
<td>模型</td>
<td>unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF，UD-Q6_K</td>
</tr>
<tr>
<td>圖片 projector</td>
<td>BF16 mmproj</td>
</tr>
<tr>
<td>Context / KV</td>
<td>131072 / K、V 都用 q8_0</td>
</tr>
<tr>
<td>MTP</td>
<td>draft-mtp，n=2；draft KV 也是 q8_0</td>
</tr>
<tr>
<td>其他</td>
<td>Flash Attention on、parallel 1、batch4096 / ubatch1024、threads 8</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">主機板、SSD 等完整零件和價格我放在後面。圖片端到端流程在部署時已通過，下面的跑分則全部是文字測試。</p>
<h2>實際跑分</h2>
<p dir="auto">這次我直接傳入固定長度的 token array，沒有再用字數估算。每組都核對 <code>cache_n=0</code>，MTP 也確認有啟用。</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:right">實際輸入 tokens</th>
<th style="text-align:right">Prefill tok/s</th>
<th style="text-align:right">首字等待（TTFT）</th>
<th style="text-align:right">MTP acceptance</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:right">2,048</td>
<td style="text-align:right">785.5</td>
<td style="text-align:right">2.68 秒</td>
<td style="text-align:right">94.1%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">32,768</td>
<td style="text-align:right">555.6</td>
<td style="text-align:right">59.1 秒</td>
<td style="text-align:right">100%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">65,536</td>
<td style="text-align:right">410.1</td>
<td style="text-align:right">160.0 秒</td>
<td style="text-align:right">100%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">102,400</td>
<td style="text-align:right">316.1</td>
<td style="text-align:right">324.4 秒</td>
<td style="text-align:right">74.5%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">122,880</td>
<td style="text-align:right">282.5</td>
<td style="text-align:right">435.7 秒</td>
<td style="text-align:right">未保存詳細計數</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">這裡的 120K 是 <strong>122,880 個輸入 tokens</strong>；128K 則是 server 配置容量 131,072，兩個數字不要混在一起。隨著輸入變長，prefill 下降，首字等待明顯增加。</p>
<p dir="auto">生成速度我另外測，不把它和 prefill 混成一個 tok/s：</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:right">輸出長度</th>
<th style="text-align:right">Wall-clock</th>
<th style="text-align:right">Server-reported</th>
<th style="text-align:right">MTP acceptance</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:right">256 tokens，清除殘留 server 後</td>
<td style="text-align:right">38.07 tok/s</td>
<td style="text-align:right">39.23 tok/s</td>
<td style="text-align:right">60.17%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:right">512 tokens，正式 baseline</td>
<td style="text-align:right">35.4 tok/s</td>
<td style="text-align:right">36.6 tok/s</td>
<td style="text-align:right">53.0%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">256-token 那次 wall time 為 6.72 秒，server evaluation time 為 6499.66 ms，所以兩個速度稍有不同。512-token 的完整計時起止沒有留下，我保留原本的指標名稱。</p>
<p dir="auto"><strong>這是 synthetic 測試，不是自然中文或 coding 的保證速度。</strong> 長輸入使用重複 token，MTP 比較容易接受 draft；我不會把表裡的 100% 當成日常對話也能達到。這些是部署時保存的單次結果，尚未做多次平均、長文品質或長時間壓力測試。</p>
<h2>我為什麼選這套版本和參數</h2>
<p dir="auto"><strong>ROCm 10：先把環境整理乾淨。</strong> 我之前曾混用新 runtime 和舊 hipBLAS／rocBLAS，後來改成獨立的 ROCm 10 SDK 和官方 package，核對實際載入的 DLL。官方更新也包含 Windows memory-pool allocation stall 修正，值得測試，但不能只憑版本號就說速度提升多少。<a href="https://rocm.docs.amd.com/en/docs-10.0.0/about/release-notes.html" rel="nofollow ugc">ROCm 10 更新說明</a></p>
<p dir="auto"><strong>b10814：因為我實際驗證過這個官方包。</strong> 我試過自己編譯 b10819 和另一個 upstream 版本，在 Windows 的 ROCm Clang／MSVC 工具鏈遇到 host/device 編譯衝突，最後沒有編成。官方 b10814 則通過模型載入、長 context、MTP、看圖和 Hermes 使用流程，所以我先固定用它。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/b10814" rel="nofollow ugc">b10814 官方下載</a></p>
<p dir="auto"><strong>MTP n=2：已經可用，先不繼續追 n=3。</strong> 最終 ROCm 的 512-token baseline 有 53% acceptance。舊 Vulkan 測試中，n=3 在 64K 相對 n=2 只多約 4.7% decode，卻多約 1 GiB dedicated memory；我因此沒有繼續往上調。這不是 ROCm n=2／n=3 的正式對照，也不能說 n=2 一定最優。</p>
<p dir="auto"><strong>batch4096 / ubatch1024：加大之後沒有看到收益。</strong> 我用同樣 122,880-token 輸入試過另一組：</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>120K A/B</th>
<th style="text-align:right">4096 / 1024</th>
<th style="text-align:right">16384 / 2048</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Prefill</td>
<td style="text-align:right">282.5 tok/s</td>
<td style="text-align:right">280.4 tok/s</td>
</tr>
<tr>
<td>TTFT</td>
<td style="text-align:right">435.7 秒</td>
<td style="text-align:right">438.2 秒</td>
</tr>
<tr>
<td>Dedicated memory</td>
<td style="text-align:right">28.2 GiB</td>
<td style="text-align:right">29.1 GiB</td>
</tr>
<tr>
<td>Shared memory</td>
<td style="text-align:right">0.82 GiB</td>
<td style="text-align:right">1.87 GiB</td>
</tr>
<tr>
<td>錯誤</td>
<td style="text-align:right">0</td>
<td style="text-align:right">0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">速度差很小，一次測試不足以說大 batch 必然更慢，但我沒得到好處，記憶體用量又增加，就保留 4096/1024。這次同時改了兩個參數，也沒法單獨判斷是哪個造成差異。</p>
<h2>幾個真的影響結果的坑</h2>
<p dir="auto">最值得提醒的是 <strong>prompt 長度和重複 server</strong>，它們都曾讓我的數字失真。</p>
<ul>
<li><strong>早期「64K」其實只有 45,372 tokens。</strong> 當時用字元數估算，整批輸入約短了 30.8%。那些 32K／64K／100K 成績已撤回，正式表是改用精確 token array 後重測的。我當時懷疑長 context 會讓 MTP 關閉，後續測到 120K 仍啟用，也撤回了這個推論。</li>
<li><strong>舊 server 沒退乾淨。</strong> 新 server 跑分時，舊 ROCm 7.1 server 還在佔 GPU／shared memory，曾量到只有 12.79 tok/s。清除後的 256-token 測試回到 38.07／39.23 tok/s。這是排除資源互搶，不能說成升級 ROCm 後三倍加速。</li>
<li><strong>Hermes 曾啟動沒有模型的 router。</strong> 它佔著服務 port，旁邊又有真正的模型 server；另一次 launcher 漏了 auth 參數。後來我固定從同一個 launcher 啟動，並核對實際模型和 Hermes 請求，不只看 health 正常。</li>
<li><strong>必要時完整重啟後端。</strong> 只殺掉其中一個 server 後，記憶體分佈仍不理想。我最後停掉全部 server、確認 port 釋放，等約 15 秒，再只啟動 production 一次。這裡的 cold restart 是重啟後端，不是重開 Windows。</li>
<li><strong>Smart App Control 曾擋住 DLL。</strong> b10814 最初的 <code>0xC0E90002</code> 後來查到是 Code Integrity 阻擋 <code>ggml.dll</code>，不是單純缺 DLL。後續已成功載入，但我沒有保存具體 UI 修復步驟，因此不把它寫成一條通用解法。</li>
</ul>
<p dir="auto">編譯失敗的細節、事件編號和登錄檔處理，我留在私人技術筆記。對這篇跑分而言，重點是最後用哪個成功的 binary，以及測試時有沒有其他程序干擾。</p>
<h2>跟我以前的 Vulkan 比起來呢？</h2>
<p dir="auto">我有舊 Vulkan b10819 的數據，但當時用的是 <strong>non-UD 模型、128-token synthetic 輸出</strong>，不能直接跟現在的 UD-Q6_K、512-token baseline 排名。</p>
<p dir="auto">以舊環境的 65,536-token 輸入為例：</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>舊 Vulkan 模式</th>
<th style="text-align:right">Prefill tok/s</th>
<th style="text-align:right">Decode tok/s</th>
<th style="text-align:right">TTFT 秒</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>MTP off</td>
<td style="text-align:right">496.304</td>
<td style="text-align:right">22.168</td>
<td style="text-align:right">132.281</td>
</tr>
<tr>
<td>MTP n=2</td>
<td style="text-align:right">477.646</td>
<td style="text-align:right">44.426</td>
<td style="text-align:right">137.529</td>
</tr>
<tr>
<td>MTP n=3，補齊 draft q8 KV 後</td>
<td style="text-align:right">469.014</td>
<td style="text-align:right">46.524</td>
<td style="text-align:right">139.986</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">這張表能看舊環境內部的 MTP 差別，但不能證明 ROCm 或 Vulkan 全面勝出。特別是舊測試輸出高度重複，n=2 曾全數接受 draft，生成速度會很好看。要回答 backend 誰更快，我還需要用同一模型 hash、相同輸入和輸出長度重做對照。</p>
<h2>我的硬件花了多少錢？(加拿大溫哥華)</h2>
<p dir="auto">以下來自我補充的 Excel 價格表：<strong>2026/9/6 <a href="http://Newegg.ca" rel="nofollow ugc">Newegg.ca</a> PC Builder 參考價在前，六月購入金額在後</strong>。購入欄是折扣前的零件金額，Combo 另計，不能直接當成每件折扣後淨成本。截止2026年9月6日, 這個主機組合2個月時間漲了約23%左右，後續加買了一樣的SSD 2TB給LINUX系統。</p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>零件</th>
<th style="text-align:right">9月市場價 - 加幣</th>
<th style="text-align:right">6月購入價 - 加幣</th>
<th style="text-align:right">6月購入價 - 換算人民幣</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>AMD Ryzen 7 9800X3D</td>
<td style="text-align:right">569.99</td>
<td style="text-align:right">609.99</td>
<td style="text-align:right">2,958</td>
</tr>
<tr>
<td>ASUS TUF X870E-PLUS WIFI7</td>
<td style="text-align:right">379.99</td>
<td style="text-align:right">379.99</td>
<td style="text-align:right">1,843</td>
</tr>
<tr>
<td>G.SKILL Trident Z5 Neo 64GB DDR5-6000</td>
<td style="text-align:right">1,729.99</td>
<td style="text-align:right">1,419.99</td>
<td style="text-align:right">6,886</td>
</tr>
<tr>
<td>GIGABYTE R9700 32GB</td>
<td style="text-align:right">2,499.99</td>
<td style="text-align:right">2,049.99</td>
<td style="text-align:right">9,942</td>
</tr>
<tr>
<td>Phanteks XT Pro Ultra</td>
<td style="text-align:right">109.99</td>
<td style="text-align:right">104.99</td>
<td style="text-align:right">509</td>
</tr>
<tr>
<td>ASUS TUF Gaming 1000W Gold</td>
<td style="text-align:right">269.99</td>
<td style="text-align:right">219.99</td>
<td style="text-align:right">1,067</td>
</tr>
<tr>
<td>WD_BLACK SN7100 2TB（6月第1顆）</td>
<td style="text-align:right">499.99</td>
<td style="text-align:right">409.99</td>
<td style="text-align:right">1,988</td>
</tr>
<tr>
<td>be quiet! Pure Rock Pro 3</td>
<td style="text-align:right">79.99</td>
<td style="text-align:right">79.99</td>
<td style="text-align:right">388</td>
</tr>
<tr>
<td>WD_BLACK SN7100 2TB（8月第2顆）</td>
<td style="text-align:right">499.99</td>
<td style="text-align:right">424.99</td>
<td style="text-align:right">—</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">R9700 的9月 <strong>CAD 2,499.99 是缺貨牌價</strong>，不代表當天買得到。兩顆 SSD 也不是同時買：6月第一顆 409.99，8月第二顆 424.99，所以我把它們分開列。</p>
<p dir="auto">RMB 只換算6月已知購入金額，使用 2026/9/4 的 <strong>1 CAD ≈ 4.8497 CNY</strong></p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>整套配置成本對照（CAD）</th>
<th style="text-align:right">9/6 報價／估算</th>
<th style="text-align:right">原購入價格</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>商品小計，未折扣</td>
<td style="text-align:right">6,639.91</td>
<td style="text-align:right">5,699.91</td>
</tr>
<tr>
<td>Combo 折扣</td>
<td style="text-align:right">-300.00</td>
<td style="text-align:right">-845.00</td>
</tr>
<tr>
<td>折後稅前小計</td>
<td style="text-align:right">6,339.91</td>
<td style="text-align:right">4,854.91</td>
</tr>
<tr>
<td>稅金</td>
<td style="text-align:right">760.79</td>
<td style="text-align:right">584.90</td>
</tr>
<tr>
<td>運費</td>
<td style="text-align:right">19.24</td>
<td style="text-align:right">19.24</td>
</tr>
<tr>
<td><strong>含稅及運費總額</strong></td>
<td style="text-align:right"><strong>7,119.94</strong></td>
<td style="text-align:right"><strong>5,459.05</strong></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">所以我目前整套配置的累計支出是 <strong>CAD 5,459.05，包含八月加買的 SSD</strong>。九月同配置參考總額約 7,119.94，差 1,660.89（30.42%）；其中不只零件牌價變動，也包含 Combo 優惠減少。9月稅金和運費是表內估算，不是完成結帳的報價。</p>
<p dir="auto">海外加拿大沒有魔改卡, 否則我當初是想買京東保養的魔改卡</p>
<p dir="auto">目前的價格也不想買第2張R9700, 所以想搭建UBUNTU那邊主要想玩Minimax H3</p>
<h2>我目前的使用結論</h2>
<p dir="auto">折騰完之後，我留下了一套固定的 ROCm 10 環境、一個 production server，以及 UD-Q6_K／BF16 模型組合。舊 runtime、模型和 ROCm 7.1 殘留清掉後，約釋放 31 GiB；顯示驅動保留，最後 health、MTP、看圖和 Hermes 都確認正常。</p>
<p dir="auto">我現在比較傾向保存版本、hash 和設定，以後需要時乾淨重建，不再留一堆舊 runtime 備份。35 tok/s 級別的這筆輸出測試對我的目標已經可用；真正要接受的限制，是 100K 以上新 prompt 的等待時間。</p>
<p dir="auto">目前還缺自然中文／coding 的重複測試、長時間穩定性和功耗數據，所以這篇先當作我的部署與跑分分享。</p>
<hr />
<h2>附錄：重現所需的版本與參數</h2>
<p dir="auto">主模型與 BF16 projector 都固定在 repo revision：</p>
<p dir="auto"><code>4ca720788d1e01f1bff70c033e0d0028fd02e502</code></p>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th>檔案</th>
<th style="text-align:right">Bytes</th>
<th>SHA256</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>Qwen3.8-27B-UD-Q6_K.gguf</td>
<td style="text-align:right">21983677344</td>
<td><code>c9c206812fbe4ac7b76a729e25928b63f2ae89d37f69da7a71c20aec763cd436</code></td>
</tr>
<tr>
<td>mmproj-BF16.gguf</td>
<td style="text-align:right">931146432</td>
<td><code>83ee4f4f205fa514161778c41df1ea14144faa0f713510893b63c2395f5c2d53</code></td>
</tr>
<tr>
<td>llama-b10814-bin-win-rocm-10.0-x64.zip</td>
<td style="text-align:right">—</td>
<td><code>5e088b105d480836751c4ae4826523acd0053caf6688fcca4a94763ab171bee2</code></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">llama.cpp 完整 commit：<code>1548a240e36079f07856c95c53de1ec2770840ab</code>。上述 hash 是我的部署紀錄，不是本次重新下載後計算。<a href="https://github.com/ggml-org/llama.cpp/commit/1548a240e36079f07856c95c53de1ec2770840ab" rel="nofollow ugc">官方 commit</a></p>
<p dir="auto">以下是我的啟動狀態和參數摘要，檔案位置用佔位符取代；分行僅為方便閱讀，實際執行需按 shell 處理換行。</p>
<p dir="auto"><img src="https://upload.lcz.me/uploads/d81e249f-50cb-406d-9b3a-2728af8efb2c.png" alt="image.png" class=" img-fluid img-markdown" /></p>
<pre><code class="language-text">llama-server.exe
  --model MODEL_GGUF --mmproj MMPROJ_GGUF
  --alias Qwen38-27B-UD-Q6_K
  --host 127.0.0.1 --port 1234 --api-key-file KEY_FILE
  --ctx-size 131072 --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0
  --n-gpu-layers 99 --parallel 1 --flash-attn on
  --batch-size 4096 --ubatch-size 1024
  --threads 8 --threads-batch 8
  --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2
  --spec-draft-type-k q8_0 --spec-draft-type-v q8_0
  --metrics
</code></pre>
<p dir="auto">我的 launcher 使用 process-local SDK PATH，沒有實作 singleton lock；維護時仍需確認沒有舊 server。長 prompt 也要同步檢查 client timeout，不能只改 server context。</p>
<p dir="auto">第一次發長文, 我另一個SSD的LINUX那邊也裝好了HERMES QWEN 3.8 27B Q6 一樣的ROCM10 模型 上下文，如果感興趣我會再發LINUX那邊的測試結果。文章主要由AI幫我整理，我再檢閱. 多多指教。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/1535</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Mon, 07 Sep 2026 19:36:38 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/1535.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 06:04:59 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP on Mon, 07 Sep 2026 13:08:43 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">Heretic FP8 多维度 MTP 测试结果<br />
内容类型   Prefill             Decode             MTP Accept%<br />
code	529.8 tok/s	43.6 tok/s	 94.5%<br />
math	529.2 tok/s	43.7 tok/s	 93.9%<br />
prose	528.5 tok/s	43.1 tok/s	 90.4%<br />
tool	        527.8 tok/s	43.0 tok/s	 89.3%<br />
short	527.1 tok/s	43.0 tok/s	 88.2%<br />
long_prompt	526.6 tok/s	42.9 tok/s	87.3%<br />
平均	          -	                        43.2 tok/s	90.6%</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/16465</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/16465</guid><dc:creator><![CDATA[linghu007]]></dc:creator><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 13:08:43 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP on Mon, 07 Sep 2026 13:05:14 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">抱歉，模型是Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8.Q6_K.gguf ，刚那个贴错了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/16464</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/16464</guid><dc:creator><![CDATA[linghu007]]></dc:creator><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 13:05:14 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP on Mon, 07 Sep 2026 13:01:49 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">抄作业结果。</p>
<p dir="auto">模型：mlasli/Qwen3.8-27B-Heretic-Uncensored-Q6_K-GGUF<br />
显卡：R9700 32g</p>
<p dir="auto">Heretic FP8 测试结果（Vulkan + R9700）<br />
实际输入 tokens<br />
Prefill     tok/s    TTFT (s)    MTP Accept%<br />
2,048	684	    26.9	         98.5%<br />
32,768	623	     78.1	         99.0%<br />
65,536	498	     162.4	         99.3%<br />
对比论坛帖子（ROCm 10 + R9700）<br />
输入 tokens   他的 Prefill    我们的 Prefill    他的 TTFT     我们的 TTFT<br />
2,048	      785.5	             684	             2.68s	           26.9s<br />
32,768	      555.6              623	             59.1s	           78.1s<br />
65,536	      410.1	             498	             160.0s	   162.4s<br />
分析：</p>
<p dir="auto">我们的 Prefill 速度接近（Vulkan vs ROCm 差异不大）<br />
TTFT 差异大是因为他的 TTFT 只算 prefill，我们的包含其他开销<br />
MTP acceptance 非常高（98-99%），说明 MTP 工作正常<br />
Decode 速度约 45 tok/s，和之前测试一致</p>
<p dir="auto">AI的分析对吗</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/16460</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/16460</guid><dc:creator><![CDATA[linghu007]]></dc:creator><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 13:01:49 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP on Mon, 07 Sep 2026 10:33:28 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">不能这么说，各位，32G显存，两张不如一张4090 48G贵，跑LLM双卡TP，或者双卡跑两个ComfyUI，并不会比4090 48G差。又可以买到新卡。唯一输的就是不能连续48G显存，跑高清视频。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/16411</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/16411</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 10:33:28 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP on Mon, 07 Sep 2026 09:28:26 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/heheimback" aria-label="Profile: heheimback">@<bdi>heheimback</bdi></a> 是这么回事 跑llm的话 不如7900xtx的960gb的带宽 快很多 跟4090的带宽是一个级别的</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/16396</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/16396</guid><dc:creator><![CDATA[zhenyu huang]]></dc:creator><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 09:28:26 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to AMD R9700 實測：ROCm 10，Qwen38-27B-UD-Q6_K、128K context 和 MTP on Mon, 07 Sep 2026 09:23:39 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我感觉R9700有点尴尬，我之前也想买这个的，但是除了高一点的量化模型也没有太多的提升，效果也都差不多，token速度还有点慢</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/16395</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/16395</guid><dc:creator><![CDATA[heheimback]]></dc:creator><pubDate>Mon, 07 Sep 2026 09:23:39 GMT</pubDate></item></channel></rss>