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  4. 神了, 7900xtx 单卡prefill 3,570 tok/s decode 106.6 tok/s, Strata RDNA3 fork:安装、调优与 32K–256K 性能实测

神了, 7900xtx 单卡prefill 3,570 tok/s decode 106.6 tok/s, Strata RDNA3 fork:安装、调优与 32K–256K 性能实测

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7900xtxstrata
35 帖子 26 发布者 3.2k 浏览 3 关注中
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  • rongda wengR rongda weng

    @applejuice 7900XTX 带宽高

    A
    A
    applejuice
    王侯将相
    编写于 最后由 编辑
    #22

    @rongda-weng fp8 算力不可忽视,新架构有优势

    1 条回复 最后回复
    0
    • M mudfox

      学习了,刚把双卡R9700出掉,换成了双卡7900XTX,等到货就试试

      A
      A
      applejuice
      王侯将相
      编写于 最后由 编辑
      #23

      @mudfox 出了多少? 我都想买

      rongda wengR 1 条回复 最后回复
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      • A applejuice

        @mudfox 出了多少? 我都想买

        rongda wengR
        rongda wengR
        rongda weng
        编写于 最后由 编辑
        #24

        @applejuice 估计15000左右

        1 条回复 最后回复
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        • CHIA AN YANGC
          CHIA AN YANGC
          CHIA AN YANG
          王侯将相
          编写于 最后由 编辑
          #25

          抄作業中!先推一個

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          • ,CHIA AN YANGC CHIA AN YANG 引用了 此主题
          • ,CHIA AN YANGC CHIA AN YANG 引用了 此主题
          • James PangJ
            James PangJ
            James Pang
            编写于 最后由 James Pang 编辑
            #26

            我這邊正在進行測試,但我是Windows 11
            我的Strata是託管在Antigravity下面,是IQ2,64K上下文,單卡RX7900XTX 24GB
            Prefill提升巨大,但decode持平,主因是有一個補丁目前Windows沒有下面這些補丁,我看看能不能重新編譯windows版本的出來用
            ├── src/kernels/cuda/rdna_gr.cu <-- 【最核心】RDNA3 硬體級底層彙編優化
            ├── src/kernels/cuda/fused_gr.cu <-- 殘差連結 (Hyper-Connection) 算子融合
            ├── src/kernels/cpu/iq_avx512.cpp <-- PR #1 修復:AVX2 CPU 啟動防崩潰補丁
            └── src/core/layer.cpp <-- 引擎調度層:註冊 STRATA_GR_RDNA 開關
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            1 条回复 最后回复
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            • James PangJ
              James PangJ
              James Pang
              编写于 最后由 James Pang 编辑
              #27

              戰況更新 - 單卡RX7900XTX,系統記憶體64GB DDR5
              Windows HIP下的prefill chunk沒辦法開到32K,我這邊觀察到專家都被 purge 掉, SSD讀寫量異常高
              目前是設定--prefill 7168
              // #1630: Windows HIP, RX 7900 XTX: a first long prompt at 8192-token chunks
              // charged ~70 GB of commit and killed the engine; 7500 and below were flat.
              // A bare auto stops at 6144; a chunk the user names stays.

              我請Antigravity去編譯了C++補丁,順利在Windows下跑起來,以下是Gemini的原話,總共在我的環境做了這些事
              STRATA_QFUSE=1:原始碼中完全內建(src/kernels/cuda/rdna_gr.cu 中的 q8_tail 量化融合,甚至被設為 RDNA3 的架構預設值!)。
              STRATA_HIP_WMMA=1 & STRATA_SELECT_WMMA=1:啟用 7900 XTX 矩陣核心。
              STRATA_GDN_CHUNKED=1:GDN 分塊循迴運算。
              STRATA_PF_FUSED=1 & STRATA_PF_GEMM=1:Prefill 矩陣融合運算。
              --prefill 7168 安全分塊:徹底防範 Windows HIP 記憶體洩漏與 SSD 讀取死鎖。
              "parallel": 1 獨佔單 Slot:釋放 1.0 GB VRAM,使 GPU 專家快取擴張至 11,798 槽位(比官方的 11,484 還多了 314 個!)。

              目前Decode來到97 tok/s,prefill達到1118.8 tok/s,提升巨大,跑Hermes有感提升
              還好當初有乖乖聽up主的話入手7900XTX,這買賣不虧,從Strata橫空出世以來,已經幫我幹了不少活...
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              Hermes自己測試的結果 (一致)
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              1 条回复 最后回复
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              • K
                K
                kuntask
                编写于 最后由 kuntask 编辑
                #28

                偷偷说一下,strata的最新版本0.1.55版本已经将RDNA3 fork的43个开关中的21个开关合并到了主版本,这是我单卡7900xtx的得分,环境是e5-2660v4,96G ddr4(4通道2400),单7900xtx,ml110gen9主板+nvme

                image.jpeg

                目前主版本跟fork的区别只有 decode了,我主版本是103tokens(均值) ,而fork的版本是142tokens(均值)
                大模型给出的结论是内核的原因

                image.jpeg

                李野火李 1 条回复 最后回复
                3
                • K kuntask

                  偷偷说一下,strata的最新版本0.1.55版本已经将RDNA3 fork的43个开关中的21个开关合并到了主版本,这是我单卡7900xtx的得分,环境是e5-2660v4,96G ddr4(4通道2400),单7900xtx,ml110gen9主板+nvme

                  image.jpeg

                  目前主版本跟fork的区别只有 decode了,我主版本是103tokens(均值) ,而fork的版本是142tokens(均值)
                  大模型给出的结论是内核的原因

                  image.jpeg

                  李野火李
                  李野火李
                  李野火
                  编写于 最后由 编辑
                  #29

                  @kuntask 你跑的是什么模型,Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S吗?

                  K 1 条回复 最后回复
                  0
                  • zzsoszzZ
                    zzsoszzZ
                    zzsoszz
                    编写于 最后由 编辑
                    #30

                    根据你文章复现了一下,速度挺快,就是经常报错,不知道是不是推理引擎有不过麻烦帮忙看看,这是ai分析的结论:

                    找到具体错误了:Strata 在生成阶段的第 36 层 verification 超时,释放 GPU 等待后又等了 5 秒,GPU 仍未完成,于是引擎被终止,当前请求返回 error;随后 Python 服务自动重载引擎并恢复。

                    这次不是单纯的 Codex 连接超时。另外,我之前的停机保护只监视 engine.log,而这条致命错误写在 lan-server.log,因此漏掉了它。我会补齐这处检测,并继续核对错误发生时间附近的内存和驱动记录。

                    -----------主机配置
                    机箱:DELL T7960 2200W工作站 机箱
                    处理器:INTEL W7-3565X CPU(82.5MB 缓存, 32核, 64线程,睿频至高可达 4.8GHz Turbo 335W)
                    内存:2条DELL 32G DDR5 5600RECC内存
                    硬盘:DELL 1T M.2 NVME固态硬盘( M.2 PCIe 固态转转接卡)+DELL 4T 3.5英寸 5.4K SATA机械硬盘
                    其他:DELL 电源线,国标16A转C19,1.5米
                    附加固态硬盘:致钛tipro900 4t+tiplus 900 4t
                    显卡:rtx 4090d 48g

                    1 条回复 最后回复
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                    • 李野火李 李野火

                      @kuntask 你跑的是什么模型,Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S吗?

                      K
                      K
                      kuntask
                      编写于 最后由 编辑
                      #31

                      @李野火 是的Qwen3.8-Flash-Next IQ3_S

                      1 条回复 最后回复
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                      • Grayson RenG
                        Grayson RenG
                        Grayson Ren
                        编写于 最后由 编辑
                        #32

                        x99 - 7900xtx 实测提速很多 感谢分享

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • M1560015M
                          M1560015M
                          M1560015
                          编写于 最后由 编辑
                          #33

                          调优完毕,确实提升明显!
                          Img20261107111917608.png
                          ScreenShot_2026-11-07_111839_908.png

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • Data WuD Data Wu

                            image.jpeg
                            实际跑了一下,对比官方提升巨大,值得升级。

                            M1560015M
                            M1560015M
                            M1560015
                            编写于 最后由 编辑
                            #34

                            @Data-Wu 这是什么平台,预填充站上3700,解码站上170?

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • 拐
                              拐
                              拐子001
                              编写于 最后由 编辑
                              #35

                              作业已经抄完了。
                              三处按本机硬件适配(其余照抄)

                              • --pool-workers 49:本机 50 物理核,帖子规则是“≈物理核数、host 线程另算”
                              • --conversation-cache 16384/8:本机 115GB 内存;帖子用 2048/2 是因为其机器只有 62GB
                              • hipBLASLt 表用 100200:本机无系统 ROCm 10.1,只有 venv 内 TheRock ROCm 7.10;100401 表选了会被静默丢弃
                                实测(256 token 输出、cache_n=0、稳态)
                                档位 prefill decode 草稿接受 帖子参考
                                32K 3,257 128.3 75% 3,511 / 100.6
                                64K 3,372 125.3 72% 3,571 / 106.6
                                128K 3,249 100.6 69% 3,601 / 101.2
                                256K 3,132 82.2 68% 3,336 / 95.5
                                对比改造前官方 0.1.57:32K prefill +14.9%、decode +6.6%;128K prefill +3.5%。
                              1 条回复 最后回复
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