最終版 AMD RX 7900XTX 24GB 跑 Qwen3.6-27B Hermes Agent — 從 Win11 Vulkan 到 Ubuntu ROCm 的完整實戰與踩坑全紀錄含雙卡

CHIA AN YANG

# RX 7900 XTX 跑 Qwen3.6-27B Hermes Agent — 從 Win11 Vulkan 到 Ubuntu ROCm 的完整實戰與踩坑全紀錄

原本已經優化的差不了,看到大神Dflash60-80t/s我又折騰了快三天,出動codex cloude code 最終把dflash修成可以用hermes的版本,但速度最終提不上,最終棄坑,最後還是走最早之前的win11 +vulken的腳本 mtp投機,抄該腳本得到一個還不錯的結論,分享給大家,讓大家少走歪路,從中也學了許多,歡迎大家多分享發文,才會一起更懂這個新世界。

一張 7900 XTX、一個 27B 稠密模型、一個接 Telegram 的 Hermes agent，目標 45+ tok/s。
這篇把所有試過的路、所有踩過的坑、所有真實數據攤出來分享。結論可能跟你想的相反：
繞了一大圈、研究了 DFlash 等各種花招，最後贏在把設定拉回最樸素的「純 MTP n=3」。

0. TL;DR（先給結論）

可用解：llama.cpp（HIP/ROCm）+ Qwen3.6-27B-Q4_K_M + 純 MTP 投機解碼（--spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3）。在真實 Hermes 加密分析 agent 上 decode 37–51 tok/s，工具調用尤其快。
最大教訓：RDNA3 上 MTP 投機 n=3 是甜點，n=4 過度投機反而把接受率壓垮。這點被 Win11 報告、Lucebox DFlash 社群報告、跟我自己的真實 log 三方獨立印證。
走錯的路：(a) 疊 ngram 草稿器（對中文分析輸出沒貢獻還拉低整體接受率）；(b) 改用 DFlash（block-diffusion 草稿器，benchmark 數字漂亮但不適合長系統提示的 agent，詳見第 4 節）。
戰略真相：ROCm 單卡相對 Win11 Vulkan 是「側升」不是「提升」。而且實測兩張 7900 XTX 跑 llama.cpp 雙卡，generation 反而更慢（28 vs 單卡 37 t/s，無 NVLink、每步 decode 走 PCIe 同步）——雙卡只贏 prefill。要真的破 50–60 天花板，唯一沒測過的路是 vLLM tensor-parallel（理論 120–150，但那是跟 llama.cpp 雙卡完全不同的機制）。

1. 硬體與目標

項目	內容
GPU	撼訊地獄犬丐版雙8Pin 以後比較好處理? 哈 AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB ×2（Navi 31 / gfx1100 / RDNA3），顯存帶寬 ~960 GB/s／卡；兩卡走 PCIe 4.0 x16、無 NVLink/fabric 直連。LLM 日常用單卡，另一張平時跑 ComfyUI
CPU	AMD Ryzen 9 7950X	照片是洋垃圾	最終的設備主板是 ASUS TUF X670E-PUS WIFI 可雙卡pcie-x8+x8	32G DDR5-6000
OS / 驅動	Ubuntu，ROCm 7.2.0（gfx1100 需 `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0`）
模型	Qwen3.6-27B 稠密 Q4_K_M（~16 GB），含 MTP 層
用途	Hermes Agent 接 Telegram，跑加密貨幣盤勢分析、工具調用
目標	decode ≥ 45 tok/s、context 32K→64K、工具調用要正常、不能 OOM
限制	第二張卡跑 ComfyUI（port 8188）不能動；既有 production fallback 腳本不能覆蓋

2. 完整速度數據（最終可用配置：純 MTP n=3）

全部是 RX 7900 XTX 單卡、ROCm 7.2.0、Q4_K_M、KV q4_0、真實工作負載實測。

2-1 Hermes agent（接 Telegram，含 6.6k token 系統提示 + 工具）

請求類型	decode tok/s	MTP 接受率	備註
工具調用（結構化 JSON 輸出）	47–51	80–88%	最快，JSON 超好預測
長篇中文盤勢分析（10k+ context）	36–37	54–56%	長 context + novel 輸出
prefill（冷啟動 9.5k tokens）	734 tok/s	—	~13s
prefill（checkpoint 復用）	~600 tok/s	—	新 token 才算，~2s

2-2 純模型回應速度（無工具、短提示、自由生成，各跑一次）

內容	decode tok/s	接受率
中文散文	38.9	56%
中文文章（區塊鏈介紹）	39.6	58%
中文條列清單	39.7	58%
中文對話問答	40.3	59%
中文翻譯改寫	43.7	67%
程式碼生成（Python + 測試）	42.2	64%
英文散文	41.7	62%
英文技術說明	41.1	61%
平均	~41	56–67%

反直覺但真實的發現：純對話（~41）比工具調用（47–51）慢。原因是 MTP 投機解碼的速度跟「輸出可預測性」直接掛勾——固定格式的 JSON 工具調用接受率 80–88%，自由中文/英文散文只有 56–67%，所以反而慢。速度不是固定值，是隨輸出內容浮動的。

2-3 長 context 速度（重要：幾乎不掉速）

context 長度	decode tok/s	接受率	prefill
~10K	37–51	54–88%	734 tok/s
~38K	37.5	69%	578 tok/s

補一個更高的點（~60K context）：decode 34.1 tok/s、接受率 70%——從 10K 到 60K 只掉約 8%，不是斷崖。推到 128K 滿載約 ~28–32 tok/s。

context	decode tok/s
~10K	37–51
~38K	37.5
~60K	34.1
128K（推估）	~28–32

長 context decode 速度掉得很慢——Qwen3.6 是 hybrid SSM 架構，64 層裡只有 16 層有 attention（會隨長度變貴），其餘 48 層是 SSM 遞推（無 KV、成本與長度無關），加上 q4_0 KV 極省。因此 ctx-size 開到 128K 也只是極限長度才略降速。

VRAM 實測：--ctx-size 131072（128K）在 24GB 7900 XTX 上啟動佔用 21GB（含預配的 128K KV cache），留 ~3.5GB 餘裕，可行。跑超長對話時建議瞄 rocm-smi，逼近 24GB 就降到 96K（--ctx-size 98304）。這也呼應 Win11 當時「80K–128K 速度沒差多少」的觀察。

2-4 實戰補充：128K 腳本多輪真實 session（telegram 加密 agent）

實際用 128K 腳本連續跑了 12 輪真實 Telegram 加密分析請求（ctx-size 設 128K，實際對話長度落在 13K–20K token）。體感很順，數據如下：

輸出型態	接受率	decode tok/s	樣本
工具調用 / 結構化	71–93%	42–51	51.0 / 48.7 / 47.2 / 46.2 / 41.8 …
自由中文分析（長文）	50–57%	34–36	34.7 / 34.0 / 34.5 / 36.2 …

prefill（後續輪次）：靠 llama-server 的 context-checkpoint 自動復用，後續每輪只 prefill 新 token（459–568 tok/s，約 1–7 秒），不是每次重算整個 prompt。每個 checkpoint ~158–172 MiB、隨位置緩慢長大，restore 僅 ~17–20 ms。

三個結論：

128K ctx-size 在實際 13–20K 對話下完全不拖慢 decode——預先配置的 128K KV 不影響 decode 速度，decode 只付「實際 context 長度」的注意力成本（不是 ctx-size 上限）。設大 ctx-size 是免費的保險。
速度雙峰、由輸出型態決定：工具調用 JSON 接受率 71–93% → 42–51 tok/s；自由中文分析接受率 50–57% → 34–36 tok/s。這就是「體感不錯」的原因——agent 互動主力是工具調用，正好落在快的那一檔。
context-checkpoint 讓多輪對話的首 token 延遲很低，這對 Telegram 即時互動比「純 decode 峰值速度」更重要。

3. 時間線：每個階段做了什麼

階段 0 — 起點：Win11 + Vulkan，本來就有 50–80 tok/s

最早在 Windows 11 原生 + llama.cpp Vulkan 上就跑得很好，配置極簡：

llama-server.exe -m Qwen3.6-27B-Q4_K_M-mtp.gguf（froggeric 版，含 MTP 層）
  --device Vulkan0 -ngl 999 -c 65536
  -ctk q4_0 -ctv q4_0 -np 1
  --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3   ← 關鍵：純 MTP，n=3
  --reasoning off -fa 1

實測（Hermes 結構化輸出）：

場景	TG	MTP 接受率
系統提示暖機（14k）	62.8	95.6%
Telegram 指令	60–74	72–98%
直接 API 短句	79.9	—

關鍵調參結論（當時就驗證過）：

KV cache q8_0 → q4_0：Vulkan 後端 q8_0 有嚴重 prefill 瓶頸，q4_0 沒有（prefill 273→730 tok/s）。
n=3 是甜點，n=4 過度投機反降（n=2→43.3、n=3→47.3、n=4→40.7）。
--reasoning off：不關的話 Qwen3 thinking budget 預設無限，會生 8000+ token 卡死整個 queue。

Hybrid SSM 架構（Qwen3.6）的 KV cache 無法跨對話複用，每次都要重跑全部 prompt，這是正常現象。

階段 1 — 為何想搬到 ROCm（遷移研究）

當時想突破 50–80，做了 WSL2/ROCm/vLLM 升級研究。研究結論（事後看完全命中）：

路線	速度預估	對 Hermes
現狀 Vulkan + MTP 單卡	60–80	已夠用
ROCm llama.cpp 單卡無 MTP	29	太慢
ROCm llama.cpp 單卡有 MTP	67	當時有 context 只剩 4K 的 bug
vLLM ROCm 單卡	80–100	️ 64K 壓線、長對話 OOM 風險
vLLM ROCm 雙卡 tensor-parallel	120–150	真正的提升

「WSL2/ROCm 單卡對 Hermes 是側升不是提升」——白紙黑字寫在研究裡。真正提升要雙卡 vLLM。

ROCm 遷移的三個地雷（避免重蹈）：

不設 HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 → No AMD GPUs found（gfx1100 預設識別失敗）。
ROCm 版本要鎖，別讓 apt 亂升。
（WSL2）vLLM 的 amdsmi 不通，要改用 PyTorch 偵測 GPU；且絕不能在 WSL2 裡裝 amdgpu kernel driver。

階段 2 — 搬到 ROCm 後反而變慢：設定「漂移」

搬到 Ubuntu + ROCm 後，配置不知不覺從證明過的「純 MTP n=3」漂移成：

--spec-type draft-mtp,ngram-mod,ngram-map-k4v（疊了兩個 ngram 草稿器）
--spec-draft-n-max 4（不是 3）

結果真實加密 agent 只剩 ~22–25 tok/s。比 Win11 還慢。

階段 3 — 一頭栽進 DFlash（漂亮的 benchmark，錯的方向）

詳見第 4 節。簡言之：DFlash 社群報告在 7900 XTX 上跑出 68.8 tok/s，看了手癢，花了大把時間在它身上 debug、改 code、修 bug……最後發現它的數字是短程式碼 benchmark，套到長系統提示的 hermes agent 上只有 ~23 tok/s。

階段 4 — 找回速度：拉回 Win11 配方

翻出當年的 Win11 報告，發現答案一直都在：純 MTP n=3。把 ROCm 的設定拉回去（去掉 ngram、n=4→3），真實 agent 立刻從 ~22 跳到 ~43 tok/s（工具調用 47–51），接受率從 36% 回到 54–88%。問題就是設定漂移，根因解決。

4. DFlash 深入研究：為什麼社群的 68 tok/s 用不到 Hermes agent

這節獻給所有看到 Reddit/論壇「DFlash 在 7900 XTX 跑 68 tok/s」而心動的人。

4-1 DFlash 是什麼

Lucebox DFlash 是一種投機解碼法，用輕量 block-diffusion 草稿模型並行起草，再用 DDTree 樹狀驗證。社群（lcz.me / Reddit）在 7900 XTX + Qwen3.6-27B 上實測：

方案	tok/s	說明
純自回歸基線	30.8	—
ROCm MTP n=3	47.3	純 MTP（就是我們最後用的）
DFlash Q8 draft + budget=8	68.8	社群最佳
DFlash Q4 draft + budget=22	27.0	Q4 反量化拖慢 + 樹太大

4-2 致命前提：那 68.8 是怎麼測的

社群用 bench_he.py——10 道 HumanEval 程式題，prompt 只有 ~300 token，純解碼，binary 熱機。

程式碼輸出超好預測（接受率 30–40%，AL 4.8）
prompt 短 → 草稿每步只處理 ~300 token、驗證 context 短
同一份報告也寫：用 run.py 單 prompt（含 prefill）只剩 56 tok/s

4-3 為什麼套到 Hermes agent 就崩

Hermes agent 是三重不利，跟 HumanEval 完全相反：

因素	HumanEval bench	Hermes 加密 agent
系統提示	~300 token	6,600 token
輸出性質	程式碼（好預測）	中文盤勢分析（novel）
context	短	10k–14k

實測 DFlash daemon 在真實 agent 上：18–25 tok/s，接受率只有 11–18%。比純 MTP（~43）還慢一半。

4-4 過程中挖出的 DFlash 真實 bug（修了也救不回）

DFLASH27B_DRAFT_CTX_MAX=512 從沒生效過：程式碼是 min(ring_cap, max(2048, draft_ctx_max))，那個 max(2048,…) 把任何 <2048 的設定強制拉回 2048。改成讓明確設定值生效後，draft 每步成本下降，decode 從 13 拉到 23——但還是不到 45。
長系統提示讓 draft 成本爆炸：DFlash 草稿每步處理 min(committed, draft_ctx_max) 個 token。6.6k 系統提示後就是每步重算數千 token，draft_compute 從 ~12ms（短 prompt）暴增到 ~160ms。這是 13.6× 差距的根源。
DFLASH27B_CHUNKED=1 是毒藥：號稱能並行 SSM 加速，實測造成 loopy/畸形輸出、接受率腰斬。別開。
per-request 重載：用 Python 包的 server 每個請求都重新 spawn 進程、--no-mmap 重載 16GB 模型，互動式 Telegram 每則訊息付數十秒延遲——直接「沒回應」當掉。要用常駐 daemon。

結論：DFlash 適合「短 context + 程式碼/結構化」的 batch 工作，不適合「長系統提示 + 自由中文 + 即時互動」的 agent。 它的 block-diffusion 草稿在我們的場景反而是負擔。

5. 雙卡實驗（2× 7900 XTX）：為什麼日常還是用單卡

既然有兩張 7900 XTX，自然想用雙卡加速。花了最多時間做的就是「分割模式決戰」，結論非常反直覺。

5-1 分割模式實測（128K context，tg = 生成速度）

模式	tg（生成）	prefill（輸入）	備註
`--split-mode layer --tensor-split 1,1`	~30	~350	VRAM 分攤好，生成有跨 GPU 等待
`--split-mode tensor --tensor-split 6,5`	~32	~420	prefill 快，生成有 all-reduce 開銷
`--device ROCm0,ROCm1 --tensor-split 6,5`	~28	~445	prefill 最快，tg 最慢
單卡（GPU0 only）	~37	~380	tg 最快

5-2 結論：雙卡贏 prefill、輸 generation

兩張 7900 XTX 沒有 NVLink / Infinity Fabric 直連，雙卡資料交換得走 CPUPCIe。 每個 decode 步驟都要跨卡同步，所以：

prefill（一次處理整個 prompt）：雙卡能並行，445 vs 單卡 380，快 ~18%。
generation（一個一個 token 出）：每步都被 PCIe 同步拖住，雙卡 28 vs 單卡 37，反而慢。

對 Hermes Agent 這種「長對話、逐 token 生成」的場景，generation 速度才是體感關鍵，所以日常 Telegram 用單卡。雙卡只在「貼超長文件、prefill 量極大」時才有意義。

️ 這跟「vLLM 雙卡 tensor-parallel 120–150」不衝突：vLLM 的 TP 是每層矩陣同時拆兩卡再合併的真並行，機制跟 llama.cpp 的 layer/tensor-split（序列等待 / all-reduce）完全不同。llama.cpp 雙卡實測 tg 反降是事實；vLLM TP 是另一條沒測過的路。

5-3 腳本矩陣（按場景）

腳本	GPU	context	tg	prefill	場景
日常 Telegram	單卡	64K	~40	~377	對話（最常用）
長文穩定	單卡	128K	~36	~383	長文分析
長文快速（ub512）	單卡	128K	~36	~390	偶爾 OOM
雙卡高 prefill	雙卡	128K	~28	~445	超長 prompt 預填

（註：以上是 n=4+ngram 配置的歷史數據；本報告第 2 節的 n=3 純 MTP 在工具調用上更快，47–51。）

6. 完整踩坑清單（分享重點）

投機解碼 / 模型層

RDNA3 上 MTP n=3 是甜點，n=4 過度投機反降。 三方印證。別抄 CUDA 的「n 越大越好」。
ngram 草稿器疊加在中文/分析輸出上是死重：幾乎不命中（接受率貢獻 ~0），還拉低整體 acceptance。純 MTP 最快。
MTP 速度隨輸出可預測性浮動：JSON 工具調用 47–51 tok/s（接受率 80–88%），自由散文只剩 ~40（56–67%）。報速度一定要講工作負載。
DFlash 的 68 是短程式碼 benchmark，別當通用值（見第 4 節）。
DFLASH27B_CHUNKED=1 會造成畸形輸出，別開。
Qwen3 thinking 要關，但 --reasoning-budget 0 沒用！（實測踩到）用 --jinja 載 Qwen3.6 內建 template 時 thinking 預設開；--reasoning-budget 0 只是把預算設 0，模型照樣生整段思考鏈（會跑進 reasoning_content，webui 看得到，白白浪費 token 拖慢速度）。必須用 --reasoning off（-rea off）才真正關閉。實測：budget 0 → reasoning_content 有整段思考；--reasoning off / enable_thinking=false → 思考清空。
Hybrid SSM 架構 KV 無法跨對話複用，每次重跑 prompt 是正常現象；要靠 prefix-cache / context-checkpoint 省 prefill。

ROCm / RDNA3 後端

絕大多數網路上的「ROCm 優化參數」都是抄 CUDA 的，在 RDNA3 沒效甚至反效果。 實測：--batch-size 1024、--flash-attn、MMVQ_MAX_BATCH 全沒用或變慢；--no-mmap 在 ROCm 上甚至 OOM。
ROCBLAS_USE_HIPBLASLT=1 在 gfx1100 根本不支援（只給 MI200/MI300），設了無效還可能報警告。
rocWMMA flash-attn 調優分支（曾宣稱長 context decode +136%）已被官方拒絕（PR #16827），且在 ROCm 7.2.x 是 regression，head_dim>128 也打不贏現有 tile kernel。對 Qwen3 沒好處。
KV cache 量化（q4_0 / tq3_0 / q8_0）對 decode 速度幾乎無影響，純粹是 VRAM/context 長度的取捨；q4_0 最省、能上 64K+。別把它當速度 fix。
tq3_0 KV + 溫度>0 的 AR decode 在 HIP 會 crash（VEC kernel 不支援 tq3_0），需 kq_stride_pad=256 + 補 mask。

量測方法（最容易自欺）

合成 benchmark 一律會誤導：純散文低估、純 JSON 高估，兩次都讓我得到相反的調參結論。只有使用者真實工作負載的 log 才算數。
量測工具要對齊：bench_he.py（多 prompt 純解碼）vs run.py（單 prompt 含 prefill）差了 20%。對標別人一定要同款工具。
--fa-window 小於系統提示長度會切掉工具格式指令 → 工具調用失敗。6.6k 系統提示就別設 4096 以下（或直接 0）。

架構 / 戰略

ROCm 單卡相對 Win11 Vulkan+MTP 是「側升不是提升」。而且實測 llama.cpp 雙卡（layer/tensor/device split 都試過）generation 反而比單卡慢（28 vs 37 t/s，無 NVLink、每步 PCIe 同步；見第 5 節）。雙卡只贏 prefill。要破天花板只剩 vLLM tensor-parallel（真並行，機制不同，未實測）。
雙卡的隱形坑：cache-ram > 0 會讓部分 KV 在 RAM、PCIe 傳輸不一致 → 生成速度劇烈抖動，要 --cache-ram 0 全進 VRAM；HIP_FORCE_DEV_KERNELS=1 在 gfx1100 不生效（ROCm 7.2 已預編譯）；batch 4096 / ubatch 2048 在 128K 直接 OOM，單 user 場景用 512/256 就好。
設定會「漂移」：一路調一路加，最後離當初證明過的配方越來越遠。留一份「黃金配方」隨時能退回。

7. 最終可用設定

#!/bin/bash
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0
export ROCR_VISIBLE_DEVICES=0
export HSA_ENABLE_SDMA=0
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0     # gfx1100 必設
export LLAMA_ARG_STOP="<think>,</think>"

llama-server \
  --model Qwen3.6-27B-MTP-Q4_K_M.gguf \
  --device ROCm0 \
  --spec-type draft-mtp \                  # 純 MTP，不要疊 ngram
  --spec-draft-n-max 3 \                   # RDNA3 甜點，別用 4
  -b 512 -ub 512 \
  --ctx-size 131072 \                      # 128K；hybrid SSM 長 context 不掉速，OOM 就降 96K
  --flash-attn on \
  --n-gpu-layers 99 \
  --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 \ # 省 VRAM，上 64K 的關鍵
  --reasoning off \                         # 關 thinking！必須用 reasoning off，不是 budget 0（見坑 #6）
  --prefix-cache-slots 4 \                  # 快取系統提示，省 prefill
  --host 0.0.0.0 --port 8080 --parallel 1 --jinja

實測：Hermes 工具調用 47–51 tok/s、純對話 ~41 tok/s、長分析 ~37 tok/s，工具調用正常，達成 ≥45 目標。

8. 給想複製的人

只想能用、省事：照第 6 節，純 MTP n=3，就到 40–50 tok/s 了。別碰 DFlash、別疊 ngram、別亂抄 CUDA flag。
想衝更高：你已經到單卡 7900 XTX + 27B 的物理天花板附近（~50–60）。唯一沒測過、可能真正往上的路是 vLLM tensor-parallel 雙卡（真並行、理論 ~120–150；注意 llama.cpp 雙卡反而更慢，見第 5 節）。
DFlash 想玩可以，但請認清它的舞台是短 context / 程式碼，不是長系統提示的即時 agent。

硬體：RX 7900 XTX 24GB ×1｜ROCm 7.2.0｜Qwen3.6-27B Q4_K_M｜2026-06

9.附上128k長任務生產力成功達成,附圖

terry

非常好，我本来想入一个xtx跑上卡大模型的，现在看来想多了。

CHIA AN YANG

@terry 我也是想多了,結果多買一張卡,現在想來玩comfyui老特有初學者可以抄的作業嗎?我目前只讓hermes配置好能出高清圖,但出短影片完全失敗,畫質太差了!

AGI

模型和kv都用q4 量化？影响大吗？

terry

@CHIA-AN-YANG 1，LTX2.3模型，2，分辨率选择960*544，3，研究刘悦工作流，先使用内部Latent放大。4，它做不了太长的，但是十几秒没问题。xtx事能玩视频的，其实480P也行，足够清晰了。你在视频生成完毕之后，在专门做一次单独的高清放大，你问AI，效果不会太好，但绝对能看。

CHIA AN YANG

@AGI 我平常分析幣價跟查詢新聞時事,目前用起來還夠用,剛剛幫親戚翻譯也做得不錯,長輩很滿意,其實可以到q8,但我的需求跑起來差不多

abaalei

我用机智罗的整合包，先在pc上用机智罗的软件解压缩后，再重新压缩传到7900xtx的机器上，让agent帮我解压跟文档归类，目前我这步跑960*544 12帧/秒，3.33秒的视频大概耗时160~180秒的样子，你也可以用他的整合包试试

抡锤者