7900 XTX + Strata 0.1.27：全档位实测与 Prefill 调优
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@coin1860 可以部署试下，Strata现在版本迭代频繁，性能提升明显，prefill与decode速度很快并且很稳，基本不随上下文长度增加而大幅度衰减，reused率挺高，实用性很强
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T terry 固定了此主题
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@terry 感谢认可，hipBLASLt 调优有相同部署的可以试下，收益很高。现在最新版本的Strata，我实测prefill可以到1700tok/s,并且调优表不与模型绑定，只绑「GPU 架构 + hipBLASLt 版本」，所以换模型直接沿用，不用重调。
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@naniandemeng 问一下，你有没有感觉每次给模型发消息都像是最开始prefill那么慢，我的很慢，感觉每次给模型发消息，不管大小都是像是第一次给他system prompt是我哪设置的有问题吗？我cpu是9700x ，显卡7900xtx，内存96g ddr5 6000
@nami-ryuu 没有感觉慢，反应速度挺快，如果不是首轮，你看下你的reused数据怎么样
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我现在是b450m 32g ddr4 + 7900xtx ， 看了楼主的帖子买了2条32g内存凑64g 还没到货
主要担心是双通道ddr4 + pcie3 x16 可能是prefile的瓶颈
楼主的x99 ddr3 是开了4通道么？用的内存频率是多少， ddr3 和pcie3 x16 都不是瓶颈那Strata的潜力确实很大， 否则光是买昂贵的ddr5 64g 就是一个不小的门槛。
@coin1860 我是16x4，ddr3 1866,四通道
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@naniandemeng 问一下，你有没有感觉每次给模型发消息都像是最开始prefill那么慢，我的很慢，感觉每次给模型发消息，不管大小都是像是第一次给他system prompt是我哪设置的有问题吗？我cpu是9700x ，显卡7900xtx，内存96g ddr5 6000
@nami-ryuu 你可以让dsh帮你检查配置，调优有问题的话，把这个贴子丢给它，然后让它调优。
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Strata 0.1.27 · ROCm 10.0 · 256K 上下文 · 1K~256K 八档实测 + hipBLASLt Prefill 调优
结论先行
- AMD RX 7900 XTX（24GB）+ 64GB DDR3，跑 Qwen3.8-Flash-Next（125B MoE） IQ3_XXS
- Prefill：峰值 1,602 tok/s，256K 超长 prompt 仍有 1,258 tok/s（读满 26 万 token 约 3.5 分钟）
- Decode：16K 以内 ~84 tok/s；32K 以上掉到 48–64 tok/s（可调优，见文末）
- hipBLASLt 调优：prefill 743 → 1179 tok/s（+58.7%），回退率 55.1% → 0%
- 全程 ROCm / HIP，不是 NVIDIA
一、配置
项目 配置 GPU AMD RX 7900 XTX 24GB（RDNA3 / gfx1100）后端 ROCm 10.0，HIP 本地编译 CPU Xeon E5-2678 v3，12 核 24 线程（无 AVX-512） 内存 64GB DDR3（X99 D3 主板） 系统 Ubuntu 24.04.4 LTS 模型 Qwen3.8-Flash-Next 125B MoE / Swift 1.5 微调 / IQ3_XXS 量化 引擎 Strata 0.1.27（ local-hip，gfx1100）启动脚本：
#!/bin/sh cd "~/Strata-main" exec ".venv/bin/python" "serve/server.py" --engine strata \ "--config" "strata-swift-iq3_xxs.json" "--port" "8080" "--open"引擎参数（
strata-swift-iq3_xxs.json）：{ "exe": "~/Strata-main/engine/strata", "args": [ "--pack", "~/Strata-data/packs/swift-iq3_xxs", "--native", "~/Strata-data/models/swift-IQ3_XXS/Swift-....gguf", "--ple-gguf", "~/Strata-data/models/swift-IQ3_XXS/Swift-....gguf", "--expert-profile", "~/Strata-main/data/expert-profile.bin", "--expert-cache", "auto", "--prefill", "auto", "--spec", "4", "--spec-min-p", "0.5", "--mtp", "~/Strata-data/mtp/rt", "--max-context", "262144", "--kv", "int8" ], "port": 8080, "backend": "hip", "api_key": "<你的 API key>", "env": { "STRATA_HIPBLASLT_TUNING": "~/Strata-main/tools/hip/gfx1100-hipblaslt-100401.txt" } }参数 作用 --expert-cache auto热专家驻 VRAM，其余留 RAM 由 CPU 算 --prefill auto自动选 prompt 分块（本机 8192 token） --spec 4+--mtpMTP 投机解码，每轮最多草拟 4 token --max-context 262144256K 上下文 --kv int8KV 用 int8，比 fp16 省一半显存
二、实测结果
方法：每档用全新随机 prompt（
cache_n=0，真全量 prefill），固定生成 256 token，temperature=0，顺序执行。上下文 Prefill (tok/s) Decode (tok/s) 草稿接受率 1K 555 67.1 95% 4K 1,139 83.0 98% 8K 1,453 82.7 91% 16K 1,568 83.6 93% 32K 1,602 48.8 58% 64K 1,559 63.9 82% 128K 1,442 52.3 65% 256K 1,258 47.7 54% 同配置跑两遍，prefill 偏差仅 ±0.2%（最大 1.9%），decode 偏差 ±1.4%。
三、Prefill 调优（hipBLASLt）
上面的 prefill 不是开箱就有的。 官方调优表版本是
100200，本机 hipBLASLt 是100401，版本不等 → 引擎静默回退 hipBLASEx：prefill gemm: hipBLASLt version mismatch: file=100200 runtime=100401; using hipBLASEx用项目自带的
tools/hip/tune_hipblaslt.cpp重新调优，三次迭代：迭代 做法 Prefill vs 基线 基线 回退 hipBLASEx 743 tok/s — 1 用调优器默认形状（仅 3 个） 835 tok/s +12.4% 2 提取原表全部形状（15 个） 1,179 tok/s +58.7% 3 VERBOSE=1诊断真实负载，补 2 个盲区形状回退率 55.1% → 0% 表扩到 34 行 三个关键点：
- 迭代 1 是弯路：调优器默认只覆盖 3 个形状，其余的仍在回退。当时以为"+12% 就是全部"，其实官方文档说的 +40–60% 是真的，是我的表不完整。
- 迭代 3 才是大头：跑
STRATA_HIPBLASLT_VERBOSE=1才发现仍有 55.1% 的调用在回退，根因只是f16 N=1280 K=2560（出现 528 次）等两个盲区形状。 - 查表是精确匹配：
dtype/N/K/ldy四项必须全等（只有 token 桶做最近邻），所以差一个维度就完全回退——必须用真实负载复查覆盖率。
调优表不与模型绑定，只绑「GPU 架构 + hipBLASLt 版本」，所以换模型直接沿用，不用重调。
decode 几乎不受影响（+2.8%）：hipBLASLt 优化的是大 M 的 prefill，decode 瓶颈在专家路由与显存带宽。
四、两个值得注意的现象
1. Decode 在 32K 处有断崖，是因为 MTP 草稿窗口默认只有 32K
16K 时 83.6 tok/s，32K 掉到 48.8，接受率从 93% 崩到 58%。原因是草稿层默认只看最后 32,768 个 cell，超出后"看不见"开头，草拟质量下降。
加
--mtp-window 65536复测：上下文 默认 32K 窗口 64K 窗口 提升 32K 48.8 64.5 +32% 128K 52.3 54.3 +4% 256K 47.7 50.9 +7% 显存代价几乎为零（MTP 层 +13 MiB，专家缓存 −10 槽位）。
2. 上下文翻倍会吃掉专家缓存
从 128K 改到 256K，KV 从 1.55 → 3.10 GiB，这部分直接从专家缓存扣：10,198 → 9,026 槽位（−11.5%）。后果是短 prompt 变慢（1K 档 prefill −25%），因为少掉的专家得让 CPU 算。
五、总结
一张 24GB 消费卡 + 64GB DDR3，跑 125B MoE：短上下文 83 tok/s、256K 长上下文仍有 47–64 tok/s，读 prompt 峰值 1,602 tok/s。
两个最值得动手的优化：
--mtp-window 65536：长上下文 decode 白赚 7–32%，显存几乎零成本- hipBLASLt 调优：prefill +58.7%，且必须用
VERBOSE=1复查覆盖率，否则会漏掉一半以上的回退
实测环境：Ubuntu 24.04.4 / RX 7900 XTX 24GB / Xeon E5-2678 v3 / 64GB DDR3 / ROCm 10.0 / Strata 0.1.27 (HIP)
参考：Strata（MIT，github.com/Niko1221/Strata）· Qwen/Qwen3.8-Flash-Next · ISTA-DASLab GSQ-RCO GGUF
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@naniandemeng 问一下，你有没有感觉每次给模型发消息都像是最开始prefill那么慢，我的很慢，感觉每次给模型发消息，不管大小都是像是第一次给他system prompt是我哪设置的有问题吗？我cpu是9700x ，显卡7900xtx，内存96g ddr5 6000
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我的設備來說，跟27B+VLLM相比新會話一開始的速度相差滿多的
一樣的DSH
27B+VLLM -> 2~2.5秒就會開始工作
STRATA -> 8~10秒才會開始工作，開頭約有4秒的時間，是完全無LOG的空轉，應該是還有很多優化的空間。 -
@paul-hou 我这边实测主要原因可能是DSH 的 system prompt + 工具 schema 实测 11,285 tokens，1287 t/s 下就是 8.8 s。发起新会话时，需要prefill系统提示词与工具 schema，这是没有缓存的，后续对话因为有缓存了所以会快。
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