2. 核心结论：SGLang 对 gfx1201 的支持现状

1. 官方 ROCm 支持只覆盖数据中心卡：gfx942（MI300/MI325）、gfx950（MI350）。官方 AMD 文档几乎只以 MI300X 为例。
2. 消费级 RDNA 未被官方支持：SGLang 官方 tracking issue #30599 明确把 RDNA4 gfx1201 列为「blocked / 不支持」，并指出 sgl-kernel 的 setup_rocm.py 白名单会直接 sys.exit(1)。
3. 最新稳定版不含 gfx1201：截至整理时最新稳定版为 v0.5.19（2026-09-05）；实测 main 分支 sgl-kernel/setup_rocm.py 白名单为 gfx942 / gfx950 / gfx1250，不含 gfx1201。
4. 可行路径 = PR #32092：开源 PR #32092 [AMD] Add experimental gfx1201 inference support 处于未合并（open）状态，但恰好是在「Radeon AI PRO R9700 + ROCm 7.2」上验证通过的（与本机显卡完全一致）。它自带完整构建/启动文档。
5. 对比：vLLM 已把 gfx1200/gfx1201 列入其 ROCm 构建（PYTORCH_ROCM_ARCH），对 RDNA4 的官方支持更成熟，可作为备选（见 §9）。

一句话：在本机这块 R9700 上跑 SGLang，今天只能走「从源码 + PR #32092」这条路；这是功能可用、但属实验性、单卡限定的方案。

3. gfx1201 实验支持的范围（PR #32092 实测边界）

支持（单卡、--tp 1）：

• BF16 / FP16 稠密模型
• 在线 FP8 量化（稠密模型，--quantization fp8）
• BF16 / FP8 的 Triton 融合 MoE
• GPT-OSS 原生 MXFP4 检查点（triton_kernel MoE runner）

不支持 / 未验证：

• 多卡（张量并行 TP / 专家并行 EP）、custom all-reduce
• AITER（必须关闭：SGLANG_USE_AITER=0）
• AWQ / GPTQ / Marlin / gguf / modelopt / Quark MXFP4 等其它量化（官方标注「未支持」；AWQ 在 AMD 上走 Triton 反量化，理论上可能能跑，但不在 gfx1201 验证范围内，需自行试）
• 注意力后端只能用 Triton（FlashInfer / FA3 等不可用）

4. 最优部署步骤（从源码构建，gfx1201）

4.0 系统级调优（AMD 官方建议，单卡消费级可选但推荐）

# 1) 关闭 NUMA 自动平衡（AMD 官方 AMD GPU 文档建议；本机单 NUMA，影响较小）
sudo sh -c 'echo 0 > /proc/sys/kernel/numa_balancing'

# 2) 可选：/etc/default/grub 的 GRUB_CMDLINE_LINUX 追加（AMD MI300X 文档建议，单卡可跳过）
#    pci=realloc=off iommu=pt
#    然后 sudo update-grub && reboot

关键点：ROCm 7.2 原生支持 gfx1201（自 ROCm 6.4.1 起），无需 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION 之类的兼容变量。

4.1 创建独立虚拟环境（避免污染系统 Python）

sudo apt install -y python3-venv python3-dev
python3 -m venv ~/sglang-gfx1201
source ~/sglang-gfx1201/bin/activate
pip install -U pip setuptools wheel

4.2 安装 ROCm 版 PyTorch（先装，避免被覆盖）

ROCm 7.2.4 对应的官方 pin 是 torch 2.11.0（SGLang pyproject_other.toml 的 srt_hip_rocm724 extra 明确 torch==2.11.0）：

# 只跑文本 LLM，装 torch 即可；torchvision/torchaudio 仅多模态需要
pip install torch==2.11.0+rocm7.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2
# 需要多模态再加（版本号以 index 实际为准）：
# pip install torchvision==0.26.0+rocm7.2 torchaudio==2.11.0+rocm7.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2

验证 GPU 可见：

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
# 期望: 2.11.0+rocm7.2 / True / AMD Radeon AI PRO R9700

4.3 克隆 SGLang 并检出 PR #32092（gfx1201 支持）

git clone https://github.com/sgl-project/sglang.git ~/sglang
cd ~/sglang
git fetch origin pull/32092/head:gfx1201
git checkout gfx1201

4.4 为 gfx1201 编译 sgl-kernel（单架构）

cd ~/sglang
export AMDGPU_TARGET=gfx1201
export PYTORCH_ROCM_ARCH=gfx1201
export GPU_ARCHS=gfx1201
export SGLANG_USE_AITER=0        # RDNA4 上必须关闭 AITER

cd sgl-kernel
python setup_rocm.py install
cd ..

️ 不要在同一份 sgl-kernel 构建里混入 CDNA 目标（gfx942/gfx950）；gfx1201 必须单独构建（wave32 vs wave64 差异）。

4.5 安装 SGLang 所依赖的 triton_kernels 固定版本

PR #32092 依赖特定 revision 的 matmul_ogs API：

pip install --no-deps \
  "git+https://github.com/triton-lang/triton.git@4a24bf0b19a027ec0833b31cbc9ac29add7b17af#subdirectory=python/triton_kernels"

4.6 安装 SGLang Python 包（HIP 版）

cd ~/sglang
# 切到 ROCm 版 pyproject（AMD 官方文档的标准步骤）
rm -rf python/pyproject.toml && mv python/pyproject_other.toml python/pyproject.toml
pip install -e "python[all_hip_rocm724]"

# 若安装过程把 torch 覆盖成 CUDA 版，强制装回 ROCm 版：
# pip install --force-reinstall --no-deps torch==2.11.0+rocm7.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2

all_hip_rocm724 = 面向 ROCm 7.2.4 / torch 2.11 的依赖集（pyproject_other.toml 中已定义，pin torch==2.11.0）。

5. 启动服务器（32 GB 显存的最优参数）

5.1 推荐方案：Qwen3.8-27B 在线 FP8（gfx1201 已验证的稠密量化路径）

source ~/sglang-gfx1201/bin/activate
cd ~/sglang
export SGLANG_USE_AITER=0

python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path Qwen/Qwen3.8-27B \
  --quantization fp8 \
  --dtype bfloat16 \
  --attention-backend triton \
  --sampling-backend pytorch \
  --model-loader-extra-config '{"enable_multithread_load": false}' \
  --tp 1 \
  --mem-fraction-static 0.90 \
  --chunked-prefill-size 2048 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30000

参数说明：

• --quantization fp8：在线 FP8 量化，把 BF16 权重动态量化为 FP8（~28.5 GB），是 gfx1201 上已验证的稠密模型量化方式。
• --dtype bfloat16：计算 dtype。
• --attention-backend triton：gfx1201 只能走 Triton 注意力。
• --sampling-backend pytorch：配合 Triton 使用（AMD 常见组合）。
• --model-loader-extra-config '{"enable_multithread_load": false}'：PR 文档明确要求——单线程加载，规避 RDNA4 上并行 checkpoint 加载时的 host→device 拷贝卡顿（不影响推理速度）。
• --tp 1：gfx1201 只支持单卡。
• --mem-fraction-static 0.90：给 32 GB 显存留 ~2.9 GB 余量，27B-FP8 能放进且不会 OOM。
• --chunked-prefill-size 2048：小分块 prefill，兼顾 TTFT 与 decode 延迟（27B 混合 GDN 模型上尤其实用）。

️ 在线 FP8 需要先完整下载 BF16 版 Qwen3.8-27B（~54 GB），再量化进显存。下载量大但显存占用只有 ~28.5 GB，32 GB 卡上只能低并发（bs ≤ 2）。

5.2 备选：直接跑本机缓存的 AWQ 模型（需自行验证）

python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path mattbucci/Qwen3.8-27B-AWQ \
  --quantization awq \
  --dtype bfloat16 \
  --attention-backend triton \
  --sampling-backend pytorch \
  --model-loader-extra-config '{"enable_multithread_load": false}' \
  --tp 1 --host 0.0.0.0 --port 30000

• AWQ 4-bit 权重 ~15 GB，显存压力小很多、并发更高。
• 但 AWQ 不在 gfx1201 官方验证范围内（官方文档明说「其它量化格式未支持」）。AMD 上 AWQ 走 Triton 反量化，理论上可行，建议实测；报错就回退到 §5.1 的 FP8。

5.3 更稳的小模型（首次跑通验证环境用）

# Qwen3.5-0.8B（你已缓存）——先验证整条链路能跑通
python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path Qwen/Qwen3.5-0.8B \
  --dtype bfloat16 \
  --attention-backend triton \
  --sampling-backend pytorch \
  --model-loader-extra-config '{"enable_multithread_load": false}' \
  --tp 1 --host 127.0.0.1 --port 30000

看到日志输出 The server is fired up and ready to roll! 即启动成功。然后用 OpenAI 兼容接口测试：

curl http://127.0.0.1:30000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"Qwen/Qwen3.5-0.8B","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

6. 32 GB 显存能装什么（模型选型建议）

模型	精度	显存占用	可行性
Qwen3.8-27B	BF16	~54 GB	放不下
Qwen3.8-27B	在线 FP8	~28.5 GB	️ 紧，仅低并发（已验证路径）
Qwen3.8-27B	AWQ 4bit	~15 GB	️ 需实测（AWQ 未验证）
Qwen3-30B-A3B / Qwen3.8-35B-A3B（MoE）	BF16/FP8	~18–22 GB	Triton MoE 已支持，性价比高
Qwen3-14B / Qwen2.5-14B	BF16	~28 GB	稳
Qwen3-8B / Qwen2.5-7B	BF16	~16 GB	稳、并发高
GPT-OSS-20B	原生 MXFP4	~13 GB	已验证（MoE 路径）

7. 性能 / 调优要点

1. 只跑单卡：gfx1201 不支持 TP/EP，--tp 1 是唯一选择。
2. SGLANG_USE_AITER=0 必须设置：AITER 是 CDNA 专用，RDNA4 上会报错。
3. 注意力后端锁死 triton，采样后端配 pytorch。
4. --mem-fraction-static：32 GB 卡上给 0.85–0.90，留余量避免 OOM。
5. --chunked-prefill-size 2048：长输入/混合负载下让 decode 不被长 prefill 卡住。
6. KV cache 量化：--kv-cache-dtype fp8_e4m3 可进一步省显存（若模型/后端支持）。
7. 大检查点加载慢：ROCm 下 host 内存注册可能耗时数分钟，属正常；PR 要求单线程加载。
8. 若追求吞吐，优先选 MoE 小参数（Qwen3-30B-A3B 类）而非硬塞 27B 稠密。

8. 风险与注意事项

• PR #32092 未合并：属实验代码，可能不跟随最新 main；建议锁定其分支 commit 后不要再 git pull main。
• 无预编译 wheel / 官方 Docker 镜像支持 gfx1201：本机也没装 Docker，因此源码构建是唯一现实路径。
• 量化限制：不要用 awq_marlin / gptq_marlin / gguf / modelopt_fp8 / modelopt_fp4（Marlin/gguf 是 CUDA 专用）。
• 构建时间长：sgl-kernel 全量 HIP 编译可能需 20–60 分钟，MAX_JOBS 可调（CPU 20 线程可设 MAX_JOBS=16）。
• gfx1201 与 CDNA 不可混编：一份构建只对一个架构。

9. 备选方案（若 SGLang 实验路径不稳）

1. vLLM：已官方支持 gfx1200/gfx1201（其 Dockerfile.rocm_base 的 PYTORCH_ROCM_ARCH 含这两个目标），对 RDNA4 更成熟，同样有 ROCm 版安装/Docker 路径，是「想要稳定 OpenAI 兼容推理服务」时最直接的替代。
2. llama.cpp / Ollama：你机器上已装 llama.cpp 且有 Qwen3.8-27B-Uncensored-Q5_K_M.gguf，现在就能跑，无需任何额外构建；适合本地对话/低门槛场景，但没有 SGLang 的连续批处理/radix cache 等高级特性。
3. 若必须用 SGLang 的全套特性（radix cache、speculative decoding、结构化输出等），则按本方案 §4–§5 走 PR #32092。

10. 参考链接 （感兴趣可以自查）

• SGLang 官方 AMD GPU 文档
• SGLang 官方安装文档
• SGLang 量化兼容矩阵
• GitHub issue #30599：官方 RDNA3/RDNA4 支持追踪
• GitHub PR #32092：Add experimental gfx1201 inference support（本方案核心）
• PyTorch ROCm 轮子索引
• AMD Radeon/Ryzen PyTorch 安装指南

11.后续查资料继续实验及恢复

本机硬件 / 软件配置（实测）

12、SGLang 调研结论

1. SGLang 官方 ROCm 支持只覆盖数据中心卡 gfx942（MI300）、gfx950（MI350）；消费级 RDNA4 gfx1201 属实验性、未合并（官方 tracking issue #30599，PR #32092）。
2. 最新稳定版 v0.5.19 的 sgl-kernel 白名单不含 gfx1201，需从源码 + 社区补丁构建。
3. 已在本机从源码（release/v0.5.18 + gfx1201 补丁）构建并部署，模型 Qwen3.8-27B-AWQ。

13、SGLang 部署结果（已被清理，此处留档）

• 部署形式：systemd 用户服务 sglang，端点 http://127.0.0.1:30001。
• 配置：AWQ 4-bit + float16 + triton 注意力 + CUDA graph 解码，显存 ~29.9/32 GB。
• 实测速度：~4.3 tok/s（27B AWQ 在 RDNA4 上走未优化 Triton 反量化，偏慢）。
• 结论：27B 在 R9700 上物理上限约 16.6 tok/s（社区 70 补丁 + FP8 极限），达不到 50 tok/s。

14、快速方案研究结论

• 要 ≥50 tok/s 只能换 7–8B 小模型，实测 ~98 tok/s（llama.cpp/Ollama 原生 gfx1201）。
• 本机 llama.cpp（HIP 后端）实测 27B 可达 ~38–57 tok/s，远快于 SGLang 的 4.3 tok/s。

15、最终清理（按用户要求）

已删除：

• SGLang 运行服务（systemd 用户单元 sglang.service + 软链）
• ~/sglang-test/ 整个目录（含 25GB venv、227MB 源码、全部脚本与日志，共约 45GB）
• ~/.cache/sglang 编译缓存
• loginctl enable-linger（已还原为 disable）
• 桌面 5 个 SGLang 相关文档（.md / .pdf）

已保留（模型文件）：

• ~/models/Qwen3.8-27B-AWQ（18GB，HF 格式 AWQ 模型）
• ~/models/Qwen3.5-0.8B（1.7GB）
• ~/models/qwen3.8/（38GB：Qwen3.8-27B-Uncensored-Q5_K_M.gguf、Qwen3.8-27B-Q5_K_M.gguf、mmproj-f16.gguf）

16、llama.cpp 恢复与测试（当前状态）

• 服务：systemd qwen38.service（active 运行中 + enabled 开机自启）
• 启动命令：/home/magicz890/llama.cpp/build/bin/llama-server
  • 模型 -m Qwen3.8-27B-Uncensored-Q5_K_M.gguf + --mmproj mmproj-f16.gguf
  • 别名 --alias qwen3.8，上下文 -c 131072（128K），KV 量化 q8_0
  • 推测解码 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 2，flash attention -fa on
  • -ngl all（全 GPU）、--host 0.0.0.0 --port 8080
• 健康检查：/health → {"status":"ok"}；/v1/models 正常（含多模态能力）
• 推理测试：中文输出正确、3 路并发全 200、无错误日志
• 实测解码速度：长生成 ~50 tok/s，短回答 90–105 tok/s（MTP 命中时）

17、最终状态一览

常用管理命令

# llama.cpp 服务
systemctl status qwen38.service          # 查看状态
sudo systemctl restart qwen38.service    # 重启
journalctl -u qwen38.service -f          # 看日志

# 测试接口
curl http://127.0.0.1:8080/health
curl http://127.0.0.1:8080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3.8","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'