<?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[X99 DDR3 四通道 1866 + 7900 XT 20G：Strata 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 极限性能报告（Prefill 1200+ tok/s / 128K 超长上下文 / 解码 50–71 tok/s）]]></title><description><![CDATA[<h2>X99 + DDR3-1866 四通道实战：AMD RX 7900 XT 20G 跑 76B 级大模型（Strata 引擎）测试报告</h2>
<blockquote>
<p dir="auto">遵循论坛 1987、2109 与 2270 篇格式，不写玄学，只写这台机器的真实配置、验证到哪一步、核心实测数据，以及与 2270 帖（7900 XTX 24G 平台）的横向对比。</p>
</blockquote>
<p dir="auto">本次测试在 <strong>128GB 内存跑满 DDR3-1866 四通道、290W 默认功耗并开启全核心 Performance 性能模式</strong>下完成全流程纯净测试。</p>
<hr />
<h2>一、硬件规格与运行前提</h2>
<h3>【核心硬件】</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:left">部件</th>
<th style="text-align:left">规格</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>显卡 (GPU)</strong></td>
<td style="text-align:left">AMD Radeon RX 7900 XT 20GB (XFX 海外版，Navi 31 / gfx1100，84 CU，320-bit，带宽 800 GB/s)</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>显卡功耗</strong></td>
<td style="text-align:left">290 W (默认满血上限，无外部功耗墙限制)</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>处理器 (CPU)</strong></td>
<td style="text-align:left">Intel Xeon E5-2666 v3 @ 2.90GHz（已刷 BIOS 鸡血补丁 / Turbo Boost Unlock，实测高压满载 10 核 20 线程全核锁定 3.50 GHz，25MB 三级缓存，支持 AVX2）</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>CPU 调频策略</strong></td>
<td style="text-align:left">Performance 性能模式（锁定全核心最高性能，杜绝调度延迟）</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>系统内存</strong></td>
<td style="text-align:left">128GB DDR3-1867 满血四通道（4 根 32GB SK Hynix 4Rx4 ECC，实测运行频率 1866 MT/s，四通道理论带宽 59.7 GB/s）</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>系统固态</strong></td>
<td style="text-align:left">NVMe M.2 PCIe 固态硬盘（512GB，模型载入速率约 3.10 GiB/s）</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>【软件与引擎栈】</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:left">项目</th>
<th style="text-align:left">配置</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>操作系统</strong></td>
<td style="text-align:left">Ubuntu 24.04.5 LTS (Linux 内核 7.0.0-38-generic)</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>ROCm 环境</strong></td>
<td style="text-align:left">ROCm 10.1.0（挂载配套 gfx1100 hipBLASLt 26 组 GEMM 调优配置）</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>推理引擎</strong></td>
<td style="text-align:left">Strata (engine v0.1.41)</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>量化权重</strong></td>
<td style="text-align:left">Qwen3.8-Flash-Next-GSQ-RCO-IQ3_XXS（约 76 GB 纯文字版 GGUF + PLE 专家权重 + MTP 投机加速头）</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>上下文配置</strong></td>
<td style="text-align:left">开启 524,288 tokens（512K 上下文配置，本次高压测试至 128K 边界），int8 KV 缓存，<code>--spec 4</code>，<code>--conversation-cache-mib 8192</code></td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left"><strong>显存常驻分配</strong></td>
<td style="text-align:left"><code>--kv-resident 32768</code>，<code>--vram-reserve-mib 2048</code>（常驻显存专家槽位 7,169 个，显存占用 20.0 GB / 20.4 GB，系统内存占用约 69 GB）</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<hr />
<h2>二、核心实测数据汇总</h2>
<blockquote>
<p dir="auto"><strong>测试规范</strong>：严格杜绝客户端外层壁钟计时，统一直接读取 Strata 引擎底层日志每 Request 的真实硬件计数器。长上下文测试每次注入全局唯一随机 Session 标识，强制执行纯冷 Prefill。各项数据取 3 次独立测试的中位数。</p>
</blockquote>
<h3>【1. 短提示词解码性能（输出 300 tokens）】</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center">采样次数</th>
<th style="text-align:center">输入</th>
<th style="text-align:center">解码速度</th>
<th style="text-align:center">MTP 接受率</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center">第 1 次</td>
<td style="text-align:center">71 tok</td>
<td style="text-align:center">42.7 tok/s</td>
<td style="text-align:center">64.11%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">第 2 次</td>
<td style="text-align:center">78 tok</td>
<td style="text-align:center">47.4 tok/s</td>
<td style="text-align:center">58.88%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">第 3 次</td>
<td style="text-align:center">76 tok</td>
<td style="text-align:center">50.2 tok/s</td>
<td style="text-align:center">61.01%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p dir="auto">★ <strong>短提示解码中位数：47.4 tok/s</strong>（峰值突破 50.2 tok/s；若在复杂代码与结构化单文件生成任务中可达 60.6 tok/s）</p>
<h3>【2. 长上下文 Prefill 吞吐率与解码速度（各 3 次采样中位数）】</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center">上下文</th>
<th style="text-align:center">实测输入</th>
<th style="text-align:center">Prefill 速度</th>
<th style="text-align:center">解码速度</th>
<th style="text-align:center">KV 显存驻留率</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center"><strong>8k</strong></td>
<td style="text-align:center">12.8k</td>
<td style="text-align:center">1192.0 tok/s（耗时 10.7 秒）</td>
<td style="text-align:center">50.3 tok/s（峰值 57.9）</td>
<td style="text-align:center">94.9%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center"><strong>32k</strong></td>
<td style="text-align:center">50.8k</td>
<td style="text-align:center">1218.7 tok/s（耗时 41.7 秒）</td>
<td style="text-align:center">66.4 tok/s（峰值 72.9）</td>
<td style="text-align:center">90.5%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center"><strong>48k</strong></td>
<td style="text-align:center">76.9k</td>
<td style="text-align:center">1237.7 tok/s（耗时 62.1 秒）</td>
<td style="text-align:center">67.0 tok/s（峰值 72.8）</td>
<td style="text-align:center">90.2%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center"><strong>128k</strong></td>
<td style="text-align:center">127,718</td>
<td style="text-align:center">1213.1 tok/s（耗时 105.2 秒）</td>
<td style="text-align:center">71.2 tok/s（峰值 71.8）</td>
<td style="text-align:center">89.7%</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<blockquote>
<p dir="auto">128k 超长极限：每轮仅从主机内存流式换入约 <strong>200MB KV 块</strong>。</p>
</blockquote>
<h3>【3. 多轮对话前缀缓存复用率】</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:center">轮次</th>
<th style="text-align:center">输入</th>
<th style="text-align:center">重用</th>
<th style="text-align:center">增量</th>
<th style="text-align:center">前缀重用率</th>
<th style="text-align:center">Prefill 耗时</th>
<th style="text-align:center">解码</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:center">第 1 轮冷启动</td>
<td style="text-align:center">6,454 tok</td>
<td style="text-align:center">—</td>
<td style="text-align:center">—</td>
<td style="text-align:center">—</td>
<td style="text-align:center">951.9 tok/s</td>
<td style="text-align:center">51.0 tok/s</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">第 2 轮跟进</td>
<td style="text-align:center">6,590 tok</td>
<td style="text-align:center">6,449 tok</td>
<td style="text-align:center">141 tok</td>
<td style="text-align:center"><strong>97.86%</strong></td>
<td style="text-align:center">1019 ms</td>
<td style="text-align:center">—</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:center">第 3 轮跟进</td>
<td style="text-align:center">6,715 tok</td>
<td style="text-align:center">6,585 tok</td>
<td style="text-align:center">130 tok</td>
<td style="text-align:center"><strong>98.06%</strong></td>
<td style="text-align:center">880 ms</td>
<td style="text-align:center">—</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<hr />
<h2>三、与论坛 2270 帖（7900 XTX 24G 平台）深度对比分析</h2>
<h3>【数据横向对比】</h3>
<table class="table table-bordered table-striped">
<thead>
<tr>
<th style="text-align:left">测试项</th>
<th style="text-align:center">2270 帖（7900 XTX）</th>
<th style="text-align:center">本机（7900 XT）</th>
<th style="text-align:left">对比结果</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td style="text-align:left">8k Prefill</td>
<td style="text-align:center">1237 tok/s</td>
<td style="text-align:center">1192.0 tok/s</td>
<td style="text-align:left">达到 96.4%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">8k 解码</td>
<td style="text-align:center">51.0 tok/s</td>
<td style="text-align:center">50.3 tok/s</td>
<td style="text-align:left">基本持平</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">32k Prefill</td>
<td style="text-align:center">1286 tok/s</td>
<td style="text-align:center">1218.7 tok/s</td>
<td style="text-align:left">达到 94.8%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">32k 解码</td>
<td style="text-align:center">61.0 tok/s</td>
<td style="text-align:center">66.4 tok/s</td>
<td style="text-align:left"><strong>反超 8.9%</strong></td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">48k Prefill</td>
<td style="text-align:center">1242 tok/s</td>
<td style="text-align:center">1237.7 tok/s</td>
<td style="text-align:left">达到 99.7%</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">48k 解码</td>
<td style="text-align:center">74.0 tok/s</td>
<td style="text-align:center">67.0 tok/s</td>
<td style="text-align:left">达到 90.5%（峰值 72.8）</td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">128k 超长 Prefill</td>
<td style="text-align:center">1149 tok/s（80k）</td>
<td style="text-align:center">1213.1 tok/s（128k）</td>
<td style="text-align:left"><strong>超越原帖 80k 速度</strong></td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">128k 超长解码</td>
<td style="text-align:center">64.0 tok/s（80k）</td>
<td style="text-align:center">71.2 tok/s（128k）</td>
<td style="text-align:left"><strong>超越约 11.3%</strong></td>
</tr>
<tr>
<td style="text-align:left">短提示解码中位数</td>
<td style="text-align:center">74.5 tok/s</td>
<td style="text-align:center">47.4 tok/s</td>
<td style="text-align:left">存在差距（复杂代码可达 60.6）</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3>【为什么长上下文能追平甚至反超，而短提示仍有差距？】</h3>
<p dir="auto"><strong>1. 长上下文 Prefill 为何极其强悍（1200+ tok/s）</strong></p>
<ul>
<li>DDR3 四通道跑满 1867 MT/s，总线理论带宽 <strong>59.7 GB/s</strong></li>
<li>主板 PCIe 实际探测带宽达到 <strong>13.5 GB/s</strong></li>
<li>配合 290W 满血功耗与 hipBLASLt GEMM 调优算子，Prefill 大块矩阵乘法彻底打满 Navi 31 的 84 个计算单元</li>
</ul>
<p dir="auto"><strong>2. 长上下文解码为何能突破 71 tok/s</strong></p>
<ul>
<li>启用 <code>--kv-resident 32768</code> 流式机制</li>
<li>12.8 万极端上下文下，显存 KV 命中率仍高达 <strong>89.7%</strong>，单轮仅换入约 <strong>200MB</strong> KV 块</li>
<li>长序列注意力缓存局部性好，MTP 投机接受率明显提升</li>
</ul>
<p dir="auto"><strong>3. 短提示解码存在客观差距的物理原因</strong></p>
<ul>
<li>7900 XTX 24GB 可常驻 <strong>9,000+ 个专家</strong>；7900 XT 20GB 扣除 2048MB 桌面预留后，实际常驻 <strong>7,169 个</strong></li>
<li>高熵自然语言问答中，约 <strong>2,000 个未常驻长尾专家</strong>需通过 PCIe 3.0 回落到主机内存或由 CPU 计算</li>
<li>E5-2666 v3（10C/20T）比 2270 帖的 E5-2673 v3（12C/24T）少 2 核 / 4 线程和 5MB 三级缓存</li>
<li>但鸡血补丁全核锁定 3.50 GHz，高频单核吞吐明显优于未超频的 2.40~2.70 GHz，拉回了部分核心差距</li>
</ul>
<hr />
<h2>四、结论与心得</h2>
<h3>1. X99 + DDR3-1867 四通道的实战潜力</h3>
<p dir="auto">在老旧的 Haswell + X99 平台上，只要内存总线稳固运行在 <strong>DDR3-1867 四通道满血状态</strong>，配合 Strata 引擎的分层调度，Prefill 吞吐完全可以稳定轰出 <strong>1,200 ~ 1,240 tok/s</strong> 的顶格表现，彻底打破了“老平台带不动超大模型 Prefill”的刻板印象。</p>
<h3>2. 超长上下文的工程实用价值</h3>
<p dir="auto">在面对真实工程中最吃力的 <strong>12.8 万 Tokens 超长冷上下文</strong>时，整套系统仅耗时 <strong>105 秒</strong>即可完成全部预填充，且解码速度稳定在 <strong>71.2 tok/s</strong>，显存零崩溃、系统零卡死。对于<strong>代码审计、长文档分析以及单文件代码生成</strong>等生产级超长文本任务，具有极高的实战价值。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/2334</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 23 Oct 2026 03:51:31 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/2334.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Thu, 15 Oct 2026 07:33:36 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to X99 DDR3 四通道 1866 + 7900 XT 20G：Strata 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 极限性能报告（Prefill 1200+ tok/s / 128K 超长上下文 / 解码 50–71 tok/s） on Tue, 20 Oct 2026 12:42:18 GMT]]></title><description><![CDATA[<blockquote>
<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/ny-zhao" aria-label="Profile: NY-Zhao">@<bdi>NY-Zhao</bdi></a> <a href="/post/26241">说</a>:</p>
<p dir="auto">我也打算再配一个洋垃圾+7900xtx+128，单独用来跑strata，只是不知道能不能上100t/s，如果能上，就爽了</p>
</blockquote>
<p dir="auto">7900xtx单卡60-70t/s，破100t/s可能要上双卡了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/26242</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/26242</guid><dc:creator><![CDATA[perter]]></dc:creator><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 12:42:18 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to X99 DDR3 四通道 1866 + 7900 XT 20G：Strata 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 极限性能报告（Prefill 1200+ tok/s / 128K 超长上下文 / 解码 50–71 tok/s） on Tue, 20 Oct 2026 12:27:25 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">我也打算再配一个洋垃圾+7900xtx+128，单独用来跑strata，只是不知道能不能上100t/s，如果能上，就爽了</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/26241</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/26241</guid><dc:creator><![CDATA[NY Zhao]]></dc:creator><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 12:27:25 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to X99 DDR3 四通道 1866 + 7900 XT 20G：Strata 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 极限性能报告（Prefill 1200+ tok/s / 128K 超长上下文 / 解码 50–71 tok/s） on Sun, 18 Oct 2026 01:35:38 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/terry" aria-label="Profile: terry">@<bdi>terry</bdi></a> <img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/1f44c.png?v=ec85ec55bc1" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--ok_hand" style="height:1.4em;width:auto;vertical-align:middle" title="👌" alt="👌" />，谢谢<img src="https://lcz.me/assets/plugins/nodebb-plugin-emoji/emoji/android/2764.png?v=ec85ec55bc1" class="not-responsive emoji emoji-android emoji--heart" style="height:1.4em;width:auto;vertical-align:middle" title="❤" alt="❤" />️</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/25658</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/25658</guid><dc:creator><![CDATA[xiaoxiang nan]]></dc:creator><pubDate>Sun, 18 Oct 2026 01:35:38 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to X99 DDR3 四通道 1866 + 7900 XT 20G：Strata 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 极限性能报告（Prefill 1200+ tok/s / 128K 超长上下文 / 解码 50–71 tok/s） on Fri, 16 Oct 2026 21:05:24 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">7900XT是Strata非常大的受益者，这张卡以前是废物，现在你别说，搭配大内存，它的性能是相当不错的。内存双通道就够了，瓶颈在PCIE，除非是双卡，其实双卡影响也不太大。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/25363</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/25363</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 21:05:24 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to X99 DDR3 四通道 1866 + 7900 XT 20G：Strata 跑 Qwen3.8-Flash-Next IQ3_XXS 极限性能报告（Prefill 1200+ tok/s / 128K 超长上下文 / 解码 50–71 tok/s） on Fri, 16 Oct 2026 21:04:24 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">以后让AI整理成markdown代码发给你，标题不要超过二级标题，这次我帮你改了。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/25362</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/25362</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 21:04:24 GMT</pubDate></item></channel></rss>