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  4. 【交作业】双 7900 XTX跑Strata IQ3_S:262K实测,Prefill 5,147 tok/s 可抄作业

【交作业】双 7900 XTX跑Strata IQ3_S:262K实测,Prefill 5,147 tok/s 可抄作业

已定时 已固定 已锁定 已移动 热议 LLM讨论区
7900xtxstrata多卡部署
74 帖子 13 发布者 2.2k 浏览 2 关注中
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  • 懒人烘培懒
    懒人烘培懒
    懒人烘培
    王侯将相
    编写于 最后由 懒人烘培 编辑
    #1

    写此文章受到【双 R9700 折腾记】从 Strata 到 Radiance 的启发,Radiance不支持7900XTX,经过查询作者有意加入但是无具体交付时间,所以只有使用strata 多卡分层技术了。

    主机是 Ryzen 5 7500F + 双 RX 7900 XTX,Strata 0.1.45,Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO IQ3_S。固定 262K context,分别测六档冷提示;每档 2 轮、每轮输出 256 token,提示缓存命中为 0。下列数值取中位数。

    六档速度

    • ⚡ 4K:Prefill 1,542 tok/s · Decode 99.3 tok/s · TTFT 2.69 秒
    • ⚡ 32K:Prefill 3,572 tok/s · Decode 99.2 tok/s · TTFT 9.22 秒
    • ⚡ 64K:Prefill 4,459 tok/s · Decode 98.6 tok/s · TTFT 14.75 秒
    • ⚡ 85K:Prefill 4,530 tok/s · Decode 98.1 tok/s · TTFT 19.28 秒
    • ⚡ 128K:Prefill 5,020 tok/s · Decode 85.5 tok/s · TTFT 25.58 秒
    • 🚀 262K:Prefill 5,147 tok/s · Decode 88.9 tok/s · TTFT 51.02 秒

    双7900XTX_Strata_IQ3S_六档速度.png

    测试配置

    CPU: Ryzen 5 7500F
    GPU: RX 7900 XTX × 2 (gfx1100), HIP, layer split 24
    RAM: 96 GB
    Strata engine: 0.1.45
    Model: Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO IQ3_S
    Context: 262144
    Prefill: 16384
    KV: INT8, kv-resident 20480
    VRAM reserve: 2048 MiB
    Expert cache: auto; pipeline windows: 2
    MTP: spec 3, spec-min-p 0.5, suffix-draft 4
    Threads: 8
    hipBLASLt: gfx1100 100401 tuning table calibrated for 16K prefill
    

    环境变量:

    STRATA_STAGE_TRIM=1
    STRATA_PCIE_AUTO_SPLIT=1
    STRATA_PF_FUSED=1
    STRATA_PF_GEMM=1
    STRATA_GDN_CHUNKED=1
    STRATA_HIP_WMMA=1
    STRATA_SCORES_THREAD=1
    STRATA_SELECT_SIMT=1
    STRATA_HIPBLASLT_TUNING=/path/to/gfx1100-hipblaslt-100401-262k.txt
    

    262K Prefill 调优对照

    固定 261,880 输入 + 256 输出、关闭检查点:10K 分块基线重启复测为 4,929.5 tok/s;16K 分块配套校准表重启确认 5,243.9 tok/s,约提升 6.4%。这是组合调优结果,不能单独归因于分块。日常配置保留 2 GiB 显存预留;1 GiB 只快约 0.7%,但加载后总余量约 1,006 MiB。

    262K_prefill调优对比.png

    测试环境为 Ubuntu 24.04.5、HIP 7.14.60850。以上是单机实测。欢迎贴 Strata 版本、KV、prefill、显存预留和原始复测数据交流。

    双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

    xiongjie gaoX 1 条回复 最后回复
    4
    • 懒人烘培懒 懒人烘培

      写此文章受到【双 R9700 折腾记】从 Strata 到 Radiance 的启发,Radiance不支持7900XTX,经过查询作者有意加入但是无具体交付时间,所以只有使用strata 多卡分层技术了。

      主机是 Ryzen 5 7500F + 双 RX 7900 XTX,Strata 0.1.45,Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO IQ3_S。固定 262K context,分别测六档冷提示;每档 2 轮、每轮输出 256 token,提示缓存命中为 0。下列数值取中位数。

      六档速度

      • ⚡ 4K:Prefill 1,542 tok/s · Decode 99.3 tok/s · TTFT 2.69 秒
      • ⚡ 32K:Prefill 3,572 tok/s · Decode 99.2 tok/s · TTFT 9.22 秒
      • ⚡ 64K:Prefill 4,459 tok/s · Decode 98.6 tok/s · TTFT 14.75 秒
      • ⚡ 85K:Prefill 4,530 tok/s · Decode 98.1 tok/s · TTFT 19.28 秒
      • ⚡ 128K:Prefill 5,020 tok/s · Decode 85.5 tok/s · TTFT 25.58 秒
      • 🚀 262K:Prefill 5,147 tok/s · Decode 88.9 tok/s · TTFT 51.02 秒

      双7900XTX_Strata_IQ3S_六档速度.png

      测试配置

      CPU: Ryzen 5 7500F
      GPU: RX 7900 XTX × 2 (gfx1100), HIP, layer split 24
      RAM: 96 GB
      Strata engine: 0.1.45
      Model: Qwen3.8-Flash-Next GSQ-RCO IQ3_S
      Context: 262144
      Prefill: 16384
      KV: INT8, kv-resident 20480
      VRAM reserve: 2048 MiB
      Expert cache: auto; pipeline windows: 2
      MTP: spec 3, spec-min-p 0.5, suffix-draft 4
      Threads: 8
      hipBLASLt: gfx1100 100401 tuning table calibrated for 16K prefill
      

      环境变量:

      STRATA_STAGE_TRIM=1
      STRATA_PCIE_AUTO_SPLIT=1
      STRATA_PF_FUSED=1
      STRATA_PF_GEMM=1
      STRATA_GDN_CHUNKED=1
      STRATA_HIP_WMMA=1
      STRATA_SCORES_THREAD=1
      STRATA_SELECT_SIMT=1
      STRATA_HIPBLASLT_TUNING=/path/to/gfx1100-hipblaslt-100401-262k.txt
      

      262K Prefill 调优对照

      固定 261,880 输入 + 256 输出、关闭检查点:10K 分块基线重启复测为 4,929.5 tok/s;16K 分块配套校准表重启确认 5,243.9 tok/s,约提升 6.4%。这是组合调优结果,不能单独归因于分块。日常配置保留 2 GiB 显存预留;1 GiB 只快约 0.7%,但加载后总余量约 1,006 MiB。

      262K_prefill调优对比.png

      测试环境为 Ubuntu 24.04.5、HIP 7.14.60850。以上是单机实测。欢迎贴 Strata 版本、KV、prefill、显存预留和原始复测数据交流。

      xiongjie gaoX
      xiongjie gaoX
      xiongjie gao
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #2

      @懒人烘培 兄弟你好香。
      咱俩的硬件配置相当,你的作业我可以闭眼抄

      https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
      https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

      懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
      0
      • xiongjie gaoX xiongjie gao

        @懒人烘培 兄弟你好香。
        咱俩的硬件配置相当,你的作业我可以闭眼抄

        懒人烘培懒
        懒人烘培懒
        懒人烘培
        王侯将相
        编写于 最后由 编辑
        #3

        @xiongjie-gao 必须抄作业,也是陆续调试及优化了几个小时的结果哈~

        双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

        1 条回复 最后回复
        1
        • Hackner WeinlandH
          Hackner WeinlandH
          Hackner Weinland
          编写于 最后由 编辑
          #4

          希望能有单卡优化的方法

          懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
          0
          • terryT
            terryT
            terry
            易有太极
            编写于 最后由 terry 编辑
            #5

            这数字绝对啊,XTX你不是双卡吗我弟,你去测试下这个帖子啊:https://lcz.me/topic/2582
            我就等着你的数据水视频了。

            油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

            懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
            0
            • Hackner WeinlandH Hackner Weinland

              希望能有单卡优化的方法

              懒人烘培懒
              懒人烘培懒
              懒人烘培
              王侯将相
              编写于 最后由 编辑
              #6

              @Hackner-Weinland 单卡就得找时间来做了,这个需要等等

              双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

              1 条回复 最后回复
              1
              • terryT terry

                这数字绝对啊,XTX你不是双卡吗我弟,你去测试下这个帖子啊:https://lcz.me/topic/2582
                我就等着你的数据水视频了。

                懒人烘培懒
                懒人烘培懒
                懒人烘培
                王侯将相
                编写于 最后由 编辑
                #7

                @terry 看你视频的时候我看到这个帖子了,现在就是ubuntu预留空间不足,只剩下15G空间了,正在想解决办法,是加硬盘还是别的办法。

                双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                terryT 1 条回复 最后回复
                1
                • 懒人烘培懒 懒人烘培

                  @terry 看你视频的时候我看到这个帖子了,现在就是ubuntu预留空间不足,只剩下15G空间了,正在想解决办法,是加硬盘还是别的办法。

                  terryT
                  terryT
                  terry
                  易有太极
                  编写于 最后由 编辑
                  #8

                  @懒人烘培 赶紧的,就等你和 @xiongjie-gao 了,我先水一期,留个悬念。😂

                  油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                  懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                  0
                  • terryT terry

                    @懒人烘培 赶紧的,就等你和 @xiongjie-gao 了,我先水一期,留个悬念。😂

                    懒人烘培懒
                    懒人烘培懒
                    懒人烘培
                    王侯将相
                    编写于 最后由 懒人烘培 编辑
                    #9

                    @terry 刚刚又研究了一下博主文章他这个用得是Radiance 只支持RDNA4,不支持RDNA3,问了gpt也是这样的结论。如果一定要用,需要自行补齐 RDNA3 内核支持。我也开始尝试移植,看能否成功

                    双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                    terryT 1 条回复 最后回复
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                    • 懒人烘培懒
                      懒人烘培懒
                      懒人烘培
                      王侯将相
                      编写于 最后由 编辑
                      #10

                      @xiongjie-gao 你也来看看~在召唤你呢

                      双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                      1 条回复 最后回复
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                      • E
                        E
                        Enigma
                        体面乡绅 硕果累累
                        编写于 最后由 编辑
                        #11

                        看得心动了,第二张7900XTX已经在路上,准备抄作业

                        懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                        0
                        • E Enigma

                          看得心动了,第二张7900XTX已经在路上,准备抄作业

                          懒人烘培懒
                          懒人烘培懒
                          懒人烘培
                          王侯将相
                          编写于 最后由 懒人烘培 编辑
                          #12

                          @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                          双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                          E xiongjie gaoX 2 条回复 最后回复
                          0
                          • 懒人烘培懒 懒人烘培

                            @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                            E
                            E
                            Enigma
                            体面乡绅 硕果累累
                            编写于 最后由 编辑
                            #13

                            @懒人烘培 说:

                            @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                            明天到货啊

                            懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                            0
                            • E Enigma

                              @懒人烘培 说:

                              @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                              明天到货啊

                              懒人烘培懒
                              懒人烘培懒
                              懒人烘培
                              王侯将相
                              编写于 最后由 编辑
                              #14

                              @Enigma 这么快,等待你发作业,看能复现不。

                              双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                              1 条回复 最后回复
                              0
                              • 懒人烘培懒 懒人烘培

                                @Enigma 是呀,@xiongjie-gao 作业抄得如何?

                                xiongjie gaoX
                                xiongjie gaoX
                                xiongjie gao
                                王侯将相
                                编写于 最后由 编辑
                                #15

                                @懒人烘培 你把我的预设打破了,你这双并发的数据比我两组两槽四并发的方案好太多,我都怀疑我这边的调教空间了。

                                所以多做了几组方案的优化,事实证明是我贪了。超预期那波提升是你的CPU承担了部分MOE的计算工作。但你这数据是有干货的。

                                image.jpeg

                                image.jpeg

                                基本结论是以15%左右的TTFT延时,取得40%左右的关键数据提升。这生意是挣的
                                日子也是好起来,从最初未优化40token/s到现在90+,仍觉得还有优化的空间。

                                https://github.com/shawn86574-prog/x99-7900xtx-p2p
                                https://github.com/shawn86574-prog/kuzuryusen

                                懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                                2
                                • xiongjie gaoX xiongjie gao

                                  @懒人烘培 你把我的预设打破了,你这双并发的数据比我两组两槽四并发的方案好太多,我都怀疑我这边的调教空间了。

                                  所以多做了几组方案的优化,事实证明是我贪了。超预期那波提升是你的CPU承担了部分MOE的计算工作。但你这数据是有干货的。

                                  image.jpeg

                                  image.jpeg

                                  基本结论是以15%左右的TTFT延时,取得40%左右的关键数据提升。这生意是挣的
                                  日子也是好起来,从最初未优化40token/s到现在90+,仍觉得还有优化的空间。

                                  懒人烘培懒
                                  懒人烘培懒
                                  懒人烘培
                                  王侯将相
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #16

                                  @xiongjie-gao 嗯嗯,复现成功了,我也觉得后期还是有优化空间

                                  双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                                  1 条回复 最后回复
                                  1
                                  • 懒人烘培懒 懒人烘培

                                    @terry 刚刚又研究了一下博主文章他这个用得是Radiance 只支持RDNA4,不支持RDNA3,问了gpt也是这样的结论。如果一定要用,需要自行补齐 RDNA3 内核支持。我也开始尝试移植,看能否成功

                                    terryT
                                    terryT
                                    terry
                                    易有太极
                                    编写于 最后由 terry 编辑
                                    #17

                                    @懒人烘培 可以跑,W7900已经跑通了,它实际上就是7900XTX 48G,你让Agent研究下。主要不是跑起来,而是整个流程的效率提升。目前看测试是单步提升很大,但是总体上只快了一半。

                                    油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                                    懒人烘培懒 1 条回复 最后回复
                                    0
                                    • terryT terry

                                      @懒人烘培 可以跑,W7900已经跑通了,它实际上就是7900XTX 48G,你让Agent研究下。主要不是跑起来,而是整个流程的效率提升。目前看测试是单步提升很大,但是总体上只快了一半。

                                      懒人烘培懒
                                      懒人烘培懒
                                      懒人烘培
                                      王侯将相
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #18

                                      @terry 好的,收到老特

                                      双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

                                      1 条回复 最后回复
                                      1
                                      • yin mengY
                                        yin mengY
                                        yin meng
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #19

                                        github上看到了这个https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3,作者好像就是AMD的人,双7900xtx prefill能干到6000+了

                                        J IJ 懒人烘培懒 2 条回复 最后回复
                                        1
                                        • yin mengY yin meng

                                          github上看到了这个https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3,作者好像就是AMD的人,双7900xtx prefill能干到6000+了

                                          J IJ
                                          J IJ
                                          J I
                                          体面乡绅
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #20

                                          @yin-meng 我测试过了,贼强,他的master只支持avx512 cpu, avx2的cpu要用这个分支 https://github.com/nicejunjie/Strata-rdna3/pull/1

                                          yin mengY 懒人烘培懒 2 条回复 最后回复
                                          0

                                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

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