作为家庭主服务器使用：
1、PPPOE（Ikuai8）
2、OpenWRT（科学上网）
3、软路由（另外加一张4口2.5G网卡）
4、本地AI服务器
5、解码影音库、远程办公
6、注意： ALL IN ONE · ALL IN BOOM
7、做好数据备份、网络冗余。

关键设备：显卡 PCI ID 1002:7551（gfx1201），宿主机 PCI 地址 0000:04:00.0。

阶段一：宿主机配置 GPU 直通

在 PVE 宿主机（R9700）上操作。

1.1 确认 IOMMU 已启用

# 确认有 IOMMU 组（有输出即已启用）
ls /sys/kernel/iommu_groups/ | wc -l

# 查看显卡 IOMMU 组（应为独立组）
for d in /sys/kernel/iommu_groups/*/devices/*; do
  echo "$d -> $(basename $(dirname $(dirname $d)))"
done | grep -i "04:00"

1.2 配置 vfio-pci 绑定显卡

① 写入 vfio 绑定规则

cat > /etc/modprobe.d/vfio.conf <<'EOF'
options vfio-pci ids=1002:7551,1002:ab40
softdep amdgpu pre: vfio-pci
EOF

1002:7551 是显卡本体，1002:ab40 是显卡音频功能（可绑可不绑，绑了更干净）。

② 配置 vfio 模块开机加载

cat > /etc/modules-load.d/vfio.conf <<'EOF'
vfio
vfio_iommu_type1
vfio_pci
vfio_virqfd
EOF

③ 把 vfio 模块加入 initramfs（关键，确保在 amdgpu 之前抢占显卡）

cat >> /etc/initramfs-tools/modules <<'EOF'
vfio
vfio_iommu_type1
vfio_pci
vfio_virqfd
EOF

④ 更新 initramfs

update-initramfs -u -k all

1.3 给 VM 添加直通设备

# VMID 以实际为准（本机为ID 102）
qm set 102 -hostpci0 0000:04:00.0,pcie=1

pcie=1 让 QEMU 以 PCIe 模式呈现设备（ GPU 必需）。
若 VM 正在运行，该改动会在下次启动时生效。

1.4 重启宿主机生效

reboot

1.5 验证直通成功

宿主机上（显卡应绑定 vfio-pci 而非 amdgpu）：

lspci -nnk -s 04:00.0
# 期望：Kernel driver in use: vfio-pci

客户机 Ubuntu 内（显卡应出现且绑定 amdgpu）：

lspci -nnk | grep -A3 1002:7551
# 期望：Kernel driver in use: amdgpu

阶段二：客户机安装 ROCm

在 Ubuntu 24.04 虚拟机内操作（以下命令需要 root / sudo）。

2.1 安装前置包

sudo apt update
sudo apt install -y python3-setuptools python3-wheel curl

2.2 下载并安装 amdgpu-install 脚本

# 下载最新 amdgpu-install（版本号可能更新，以 repo 为准）
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/31.50/ubuntu/noble/amdgpu-install_31.50.315000-1_all.deb
sudo apt install -y ./amdgpu-install_31.50.315000-1_all.deb

2.3 补充 AMD 仓库公钥（重要，否则 apt 报 NO_PUBKEY）

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -sL https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | \
  sudo gpg --dearmor --yes -o /etc/apt/keyrings/rocm.gpg

# 验证 key ID 应为 9386B48A1A693C5C
gpg --show-keys /etc/apt/keyrings/rocm.gpg

2.4 安装 ROCm（跳过 dkms 内核驱动）

sudo amdgpu-install -y --usecase=rocm --no-dkms

--no-dkms：Ubuntu 24.04 内核自带 amdgpu 已能驱动 R9700（gfx1201），无需额外 DKMS 内核模块，可避免编译失败。
该命令会安装 ROCm 10.0 的 gfx1201 专用完整栈（rocBLAS、MIOpen、RCCL 等），耗时取决于网速。

2.5 给用户加 GPU 访问权限

sudo usermod -a -G render,video $USER

️ 组权限需重新登录（注销或重启）才生效。

2.6 验证 ROCm 识别 GPU

# 重新登录后执行
rocminfo | grep -iE "gfx1201|R9700"   # 应显示 gfx1201 / Radeon AI PRO R9700
amd-smi                                # 应显示 Radeon AI PRO R9700 + 显存

阶段三：安装 llama.cpp 与模型

3.1 下载 AMD 官方预编译二进制

# 预编译包自带 ROCm 运行时（约 3.5GB）
wget -O llama-bin-linux.zip \
  "https://repo.radeon.com/rocm/llama.cpp/linux/rocm-rel-7.2.1/llama-b8407-ubuntu-24.04-rocm-7.2.1-gfx110X-gfx115X-gfx120X-x64.zip"

也可用 aria2 多线程加速：aria2c -x 16 -s 16 -o llama-bin-linux.zip "URL"（实测可提速百倍）。

3.2 解压并安装

sudo apt install -y unzip
sudo mkdir -p /opt/llama.cpp
sudo unzip -q -o llama-bin-linux.zip -d /opt/llama.cpp

解压后目录（记录下完整路径，后面要用）：

/opt/llama.cpp/llama-b8407-ubuntu-24.04-rocm-7.2.1-gfx110X-gfx115X-gfx120X-x64/

3.3 下载模型（GGUF 格式）

mkdir -p /opt/llama.cpp/models
cd /opt/llama.cpp/models

# 示例：Qwen2.5-1.5B（中文友好，约 1.1GB）
wget -O qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf \
  "https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF/resolve/main/qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf"

国内网络可改用镜像 https://hf-mirror.com/...；或下载更大的模型（7B/14B/32B）放入同一目录。

3.4 创建便捷启动器（本机为例）

sudo tee /usr/local/bin/llama-cpp >/dev/null <<'EOF'
#!/bin/bash
DIR="/opt/llama.cpp/llama-b8407-ubuntu-24.04-rocm-7.2.1-gfx110X-gfx115X-gfx120X-x64"
export LD_LIBRARY_PATH="$DIR"
MODEL="/opt/llama.cpp/models/qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf"
case "$1" in
  server) shift; exec "$DIR/llama-server" -m "$MODEL" -ngl 99 -fa on -c 4096 "$@";;
  cli)    shift; exec "$DIR/llama-cli"    -m "$MODEL" -ngl 99 "$@";;
  bench)  shift; exec "$DIR/llama-bench"  -m "$MODEL" "$@";;
  *) echo "用法: llama-cpp {server|cli|bench} [参数]";;
esac
EOF
sudo chmod +x /usr/local/bin/llama-cpp

阶段四：验证与使用

4.1 验证 GPU 推理

# 命令行对话测试
llama-cpp cli -p "你好" -n 60 --no-display-prompt

期望输出包含：

ggml_cuda_init: found 1 ROCm devices (Total VRAM: 30576 MiB)
  Device 0: AMD Radeon Graphics, gfx1201
...（生成的中文回复）...

4.2 日常使用

llama-cpp server   # 启动 Web 服务 → 浏览器打开 http://localhost:8080
llama-cpp cli      # 命令行对话
llama-cpp bench    # 性能测试

关键参数：

• -ngl 99：所有层 offload 到 GPU（性能关键）
• -fa on：Flash Attention（省显存提速）
• -c 4096：上下文长度

4.3 更换更大模型

1. 下载 GGUF 到 /opt/llama.cpp/models/
2. 编辑 /usr/local/bin/llama-cpp，把 MODEL= 改为新模型路径

常见问题（实测踩坑记录）