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  4. Strata × RDNA2:6000 系老卡跑 125B,近期 prefill 大補血

Strata × RDNA2:6000 系老卡跑 125B,近期 prefill 大補血

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
5 帖子 3 发布者 70 浏览
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  • dardeaw fengD
    dardeaw fengD
    dardeaw feng
    德高望重 劳动模范
    编写于 最后由 dardeaw feng 编辑
    #1

    是說N卡好幾天前就把Turing跟Volta都搞起來了
    現在RDNA2的卡更新也沒啥稀奇
    但RDNA2就是便宜呀....之前玩遊戲用RDNA2的卡真的是性價比很高的選擇
    我當年RX6800XT礦災時早割愛了無法實測,看到這更新就是生態的完整度又往上一層樓
    之後再有人把PS5或XBox模改成AI機也不稀奇了

    整理日期:2026-10-12
    對象:RX 6800 / 6800 XT / 6900 XT / 6950 XT(gfx1030)、RX 6700 XT(gfx1031)
    模型:Qwen3.8-Flash-Next 125B(MoE)+ 64GB RAM 的混合推論

    Strata(Niko1221/Strata,14.7k stars)讓「16GB 老顯卡 + 64GB 記憶體」跑得動 125B MoE。
    RDNA2 在官方支援清單內(社群驗證、維護者未驗證),0.1.39/0.1.40 兩版把 RDNA2 的 prefill 從「難用」修到「能用」:

    • 同機 A/B:STRATA_HIP_PROMPT_F16=1 讓 6900 XT 的 prompt 速度 439/466/461 → 744/915/926 tok/s(+67%~+100%)
    • 跨機版本推進(不同機器,僅供參考):0.1.30 時代 330 tok/s → 0.1.39+開關 926 tok/s
    • Windows 一鍵安裝已收編 gfx1030(gfx1031 從 0.1.40.2 起)
    • 雙 6900 XT 平衡切分下 prefill 推估 ~1,800 tok/s 級,進入 RDNA3/Volta 雙卡同一檔位

    為什麼 RDNA2 之前 prefill 慢

    gfx1030 的 rocBLAS 只有 FP16-in / FP16-out 的調優 kernel;Strata prompt 路徑原本的
    FP16-in/FP32-out 與 BF16 GEMM 全部落到 generic kernel,實測 慢 6.6×
    (5.6 / 5.3 TFLOPS vs 調優的 37.7 TFLOPS)。另外 ROCm 不發 gfx1030 的 hipBLASLt kernel,
    沒有調優表可用。

    0.1.39 的修法:STRATA_HIP_PROMPT_F16=1(opt-in,gfx103x 啟動時會印提示)讓 16-bit
    prompt GEMM 改走 FP16 in/out。輸出與原路徑非 bit-identical(FP16 取代 BF16 的四捨五入),
    分佈檢查見下方基準連結。

    近期(0.1.39–0.1.42)RDNA2 相關變更

    項目 說明
    STRATA_HIP_PROMPT_F16=1(#835) 上面那個 6.6× 的救星,RDNA2 prefill 最大單一改善
    STRATA_DENSE_MMQ=1(#820,0.1.40) dense 投影改走 int8 MMQ kernel 代替 dequantize+hipBLAS;6900 XT 4K prompt 436→757 tok/s(注意:greedy 輸出幾十 token 後會與預設路徑分岔,q8_1 活化取捨五入)
    STRATA_HIP_ADAPT_KERNEL_COPY=1(#884,0.1.40) adaptive tier 的 swap 改用 kernel 複製代替 SDMA,gfx1030 掛死 workaround(MMQ prompt 路徑 + adaptive swap 組合會 hang)
    STRATA_SH_STREAM(#816/#1272) shared-expert fork 在 HIP 上預設關;Linux RX 6000 可試 =1:2×6900 XT 實測 decode +5~13%(單卡 47.5/46.9/48.3 → 50.5/48.5/51.3 tok/s),輸出完全相同
    Windows WDDM 修復(#377/#380) hipMemGetInfo 不扣桌面佔用 → expert cache 爆 VRAM、decode 41→30 的 bug 已修(RX 6800 桌面機回報)
    Windows 預編譯 strata-windows-x64-hip.zip 含 gfx1030(gfx1031 自 0.1.40.2)→ START-HERE.bat 一鍵
    ROCm wheel 專開 gfx103X-all 索引(#1103,7.13 起),未驗證;Linux 建議走系統 ROCm 7 手編

    社群實測數據(125B Flash-Next)

    配置 引擎/環境 decode prefill
    單 6900 XT 16G(i7-13700KF,63G RAM,NixOS,ROCm 7.2.3) 0.1.30,IQ3_XXS,131K ctx 38-42 246@2K / 330-339@8K chunk
    單 6900 XT(R5 5600X,128G,Ubuntu,ROCm 10.0.0)——同一台雙卡機 0.1.39,IQ3_S,F16 開關 off→on 不變 439/466/461 → 744/915/926(9.4K/34.7K/105.8K)
    單 6900 XT(同上機) 0.1.40,STRATA_DENSE_MMQ=1 — 4K:436→757
    單 6800(Windows,桌面機) 0.1.3x 41(WDDM 修復後) —

    ⚠️ 跨行不可直接比:CPU、RAM、引擎版本、量化、context 都不同。
    唯一嚴謹的 A/B 是 5600X 那台的 F16 開關對比(同機同引擎)。

    雙卡(2×6900 XT)

    • 分層流水線:兩段並行,總時 = max(兩段);同卡平衡切分 ≈ 2× 單卡 prefill
    • --layer-split 必須手動設平衡值:auto 的成本模型對 prefill 是瞎的
      (#509 實測 auto 比平衡切分慢 2.86×;維護者:prompt-heavy 就手動設 K)
    • 推估:雙卡 + F16 開關 ≈ 1,800 tok/s 級 @32K(對標 2×TITAN RTX 實測 1,549、2×V100 16G ~1,400-1,600)

    上手(RDNA2 專用清單)

    1. Windows:下載 Strata → START-HERE.bat(自動選 HIP 後端,預編譯含 gfx1030/1031)
      Linux:./setup.sh --backend hip(系統 ROCm 7 最穩;wheel 路徑未驗證)
    2. 設定檔加環境變數(建議):
      • STRATA_HIP_PROMPT_F16=1(prefill 必開)
      • STRATA_DENSE_MMQ=1(再快一截,接受輸出微分岔才開)
      • STRATA_HIP_ADAPT_KERNEL_COPY=1(遇到 prefill 掛死再開)
      • Linux 可試 STRATA_SH_STREAM=1(decode +5~13%)
    3. 避開 --mmap-experts(#920:RX 6800 上會卡死)
    4. 16GB 卡保持預設的 --pcie-frac / --adapt-every(照 7900 XTX 配置調低會各賠 8.6 / 13.6 tok/s)
    5. 量速用 BENCH.bat / tools/strata_bench.py

    定位與風險

    • 單卡檔位:6700 XT(30-32)< 3060 級 < 6900 XT(38-51 decode / 744-926 prefill) < 9070 級
    • 狀態 = 社群驗證、維護者未驗證(CMake 對 gfx1030 標 unvalidated,build 會 warning)
    • 沒有 matrix core 不影響 decode(dp4a 同代指令)也不影響 QSA scorer(兩代同走 FP32 fallback);
      RDNA2 的差距在頻寬(decode)與 kernel 覆蓋率(prefill,已大部分補上)
    • RDNA1(RX 5500 XT,gfx1012)只能手編,見 OLDER_GPUS.md

    連結

    資源 連結
    AMD HIP 文件(RDNA2 章節) https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/AMD_HIP.md#rdna2-gfx1030
    F16 prompt 修復基準(#835 實測) https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/bench/results/2026-10-04-rdna2-fp16-prompt/README.md
    Issue #835(STRATA_HIP_PROMPT_F16) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/835
    Issue #820(STRATA_DENSE_MMQ) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/820
    Issue #884(gfx1030 掛死 workaround) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/884
    Issue #1272(2×6900 XT SH_STREAM 實測) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/1272
    Issue #816(RX 6800 Windows 基準) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/816
    RX 6800 Windows 基準報告 https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/bench/results/2026-10-04-community-rx-6800-windows/README.md
    Issue #311(首個 gfx1030 社群回報) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/311
    Issue #1027(6700 XT 日常使用) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/1027
    Issue #1103(gfx103X-all wheel 索引) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/1103
    Issue #509(layer_split auto 對異質雙卡失靈,手動 K 的依據) https://github.com/Niko1221/Strata/issues/509
    社群基準總表 https://github.com/Niko1221/Strata/blob/main/docs/COMMUNITY_BENCHMARKS.md
    主倉庫 https://github.com/Niko1221/Strata
    1 条回复 最后回复
    1
    • terryT
      terryT
      terry
      超级版主
      编写于 最后由 terry 编辑
      #2

      这个体验真的是疯狂了,牛逼了,兄弟们。Strata让本地AI迎来狂欢,什么看都能玩了。AMD的老卡也焕发生机,可喜可贺!

      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

      dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
      0
      • BunseiB
        BunseiB
        Bunsei
        技术大牛 劳动模范
        编写于 最后由 编辑
        #3

        这下内存是不得不加了。

        dardeaw fengD 1 条回复 最后回复
        1
        • BunseiB Bunsei

          这下内存是不得不加了。

          dardeaw fengD
          dardeaw fengD
          dardeaw feng
          德高望重 劳动模范
          编写于 最后由 编辑
          #4

          @Bunsei 说:

          这下内存是不得不加了。

          有些16G的卡二手價 竟然比16G的DDR5還便宜啦

          1 条回复 最后回复
          0
          • terryT terry

            这个体验真的是疯狂了,牛逼了,兄弟们。Strata让本地AI迎来狂欢,什么看都能玩了。AMD的老卡也焕发生机,可喜可贺!

            dardeaw fengD
            dardeaw fengD
            dardeaw feng
            德高望重 劳动模范
            编写于 最后由 编辑
            #5

            @terry Flash Next模型架構 跟 Strata根本是行業革命,這多少會影響整個行業生態,拭目以待

            1 条回复 最后回复
            0

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