7900 XTX 单卡 llama.cpp MTP 优化小记：从 47 到 51 tok/s
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网上有一些既有的研究材料，可以互相参考下：
关于kv量化的KL散度提升：
对应的主文章：
https://anbeeld.com/articles/kv-cache-quantization-benchmarks-for-long-context -
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关于kv量化的KL散度提升：对应的主文章：
https://anbeeld.com/articles/kv-cache-quantization-benchmarks-for-long-context -
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关于kv量化的KL散度提升：对应的主文章：
https://anbeeld.com/articles/kv-cache-quantization-benchmarks-for-long-context@kop-wang 这个帖子质量很高！感谢
命令参数如下：
llama-server \ -m ./models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q5_K_P.gguf \ --mmproj ./models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 131072 \ --parallel 1 \ -b 2048 \ -ub 512 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 16 \ --cache-type-k q5_0 \ --cache-type-v q4_1 \ --no-mmap \ --temp 0.4 \ --spec-draft-n-max 3 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080精度提高，默认显存占用降低，上下文提高到了128k，通过了https://lcz.me/post/4295 的测试，答案都正确，上下文还剩余不到点一半。
甜点级别的参数了相当于，后续还会测试。
按照下面这个顺序测试：
@kop-wang 这个帖子质量很高！感谢
命令参数如下：
llama-server \ -m ./models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q5_K_P.gguf \ --mmproj ./models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 131072 \ --parallel 1 \ -b 2048 \ -ub 512 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 16 \ --spec-type draft-mtp --cache-type-k q5_0 \ --cache-type-v q4_1 \ --no-mmap \ --temp 0.4 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080精度提高，默认显存占用降低，上下文提高到了128k，通过了https://lcz.me/post/4295 的测试，答案都正确，上下文还剩余不到点一半。
甜点级别的参数了相当于，后续还会测试。
按照下面这个顺序测试：
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感謝大神~我抄作業了,llama server更新有感
● 硬體：Z10PE-D16-WS + Xeon E5-2678 v3 × 2 + 7900 XTX 24GB + ROCm 7.2
模型：Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated Q4_K（同架構，不同 finetune）參考文章後做了兩個改動：
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-b 512 → -b 2048
prefill 沒有明顯差異（本來就 GPU bound），但對超長 context 有幫助。 -
llama.cpp 從 goodbyecain b9256 升到 upstream b9687
cherry-pick 單 commit 有衝突，最後直接 clone upstream 重編（相同 cmake 選項：
GGML_HIP=ON / GGML_HIP_MMQ_MFMA=ON / GGML_HIP_ROCWMMA_FATTN=OFF / gfx1100）
llama-bench 交叉對比結果（r=3）：
b9256 goodbyecain b9687 upstreampp512 925.09 t/s 907.83 t/s （-2%，goodbyecain 的 RDNA3 kernel 略佔優）
tg128 28.42 t/s 31.97 t/s （+12.5% ✓）
tg512 28.16 t/s 31.82 t/s （+12.9% ✓）server log 實際含 MTP 有效輸出率：
- 短回應（~100 token）：43–50 t/s，MTP 接受率 70–97%
- 長回應（400+ token）：29–38 t/s，MTP 接受率 35–65%
補充一點關於文章的「51 t/s 怎麼算出來的」：
llama-bench 的 tg 是純基礎 decode（無 MTP），51 t/s 是 server log 的tg=行，
也就是含 MTP 加速後的有效輸出率。基礎 decode ~28–30 t/s × MTP 倍率（76% 接受率）
≈ 51，邏輯吻合。KV q4_0 / flash-attn on / n=3 / ROCWMMA_FATTN=OFF 這幾項原本就有，不在改動範圍內。
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我反饋一下情況
【實測回饋】upstream b9687 vs goodbyecain b9256 — 長 context agent 使用場景差異硬體：7900 XTX 24GB / ROCm 7.2 / Xeon E5-2678v3 128GB
模型：Huihui-Qwen3.6-27B-abliterated Q4_K，MTP n=3，q4_0 KV，128K ctx，-b 2048
上篇有提到把 binary 從 goodbyecain 換到 upstream b9687 之後，llama-bench tg128
提升了 12.5%（28.4 → 32.0 t/s）、server log 實際含 MTP 也從 36–42 提升到 43–50 t/s。但在實際跑 Hermes agent（透過 Telegram 下任務、長期對話）後發現了一個嚴重問題，
整理如下給有類似用法的人參考。
使用場景：長期 agent，context 會隨對話持續累積
我的情況：SOUL.md + 對話歷史 + skill 輸出，累積下來很快到 60K–70K tokens。
■ goodbyecain b9256
- context checkpoint 穩定，新一輪對話只需 prefill 新增的幾百 token（幾秒內）
- decode tg：28–32 t/s 基礎，MTP 有效輸出 36–43 t/s
- 長對話連續使用體感流暢，等待時間可預測
■ upstream b9687
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context 超過約 60K tokens 後，Qwen3 的 SWA（Sliding Window Attention）
會讓 checkpoint 失效，觸發全量 re-prefill：W slot update_slots: forcing full prompt re-processing due to lack of cache data
(likely due to SWA or hybrid/recurrent memory)
62K tokens → 121 秒強制重算
70K tokens → 142 秒強制重算- 這會在不固定的時間點發生（不是每輪，但觸發後就是等 2–3 分鐘）
- decode 速度本身確實快（43–50 t/s MTP），但被 re-prefill 的等待完全抵消
結論
| | goodbyecain b9256 | upstream b9687 |
|---|---|---|
| llama-bench tg128 | 28.4 t/s | 32.0 t/s (+12.5%) |
| server MTP 有效輸出 | 36–43 t/s | 43–50 t/s |
| prefill pp512 | 925 t/s | 908 t/s（略慢） |
| SWA cache 穩定性（60K+ ctx） |
穩定 | 
觸發全量重算 |
| agent 長期使用體感 | 流暢 | 隨機卡頓 2–3 分鐘 |短 context 或每次新對話的用法：b9687 有優勢。
長 context、對話歷史持續累積的 agent 用法：b9687 目前不適合（Qwen3 SWA 問題）。相關 issue：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/13194#issuecomment-2868343055
等 upstream 修好 SWA checkpoint 再考慮切換，目前 goodbyecain 穩定優先。
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vulkan 后端+mtp模型。50+稳定。长文本prompt--spec-draft-n-max 3 \，一般聊天--spec-draft-n-max 2
你会找到快感#!/bin/bash export VK_ICD_FILENAMES=/usr/share/vulkan/icd.d/radeon_icd.json # 停止 systemd 服务（避免端口占用 + Restart=always 竞争） sudo systemctl stop hermes-llm.service # 用 Vulkan 编译的二进制启动 27B 模型 ./build-vulkan/bin/llama-server \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080 \ -m ~/gguf_models/Qwen3.6-27B-uncensored-heretic-v2-Native-MTP-Preserved-Q4_K_M.gguf \ -ngl 99 \ -c 98304 \ --flash-attn on \ --cache-type-k q8_0 \ --cache-type-v q4_0 \ --spec-type draft-mtp \ --spec-draft-n-max 2 \ --cont-batching \ --mlock \ --no-mmap \ --main-gpu 0 \ -b 1024 \ -ub 1024 -
@kop-wang 这个帖子质量很高！感谢
命令参数如下：
llama-server \ -m ./models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q5_K_P.gguf \ --mmproj ./models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 131072 \ --parallel 1 \ -b 2048 \ -ub 512 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 16 \ --cache-type-k q5_0 \ --cache-type-v q4_1 \ --no-mmap \ --temp 0.4 \ --spec-draft-n-max 3 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080精度提高，默认显存占用降低，上下文提高到了128k，通过了https://lcz.me/post/4295 的测试，答案都正确，上下文还剩余不到点一半。
甜点级别的参数了相当于，后续还会测试。
按照下面这个顺序测试：
@kop-wang 这个帖子质量很高！感谢
命令参数如下：
llama-server \ -m ./models/Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Balanced-MTP-Q5_K_P.gguf \ --mmproj ./models/mmproj-Qwen3.6-27B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-f16.gguf \ -c 131072 \ --parallel 1 \ -b 2048 \ -ub 512 \ -fa 1 \ -ngl 99 \ -t 16 \ --spec-type draft-mtp --cache-type-k q5_0 \ --cache-type-v q4_1 \ --no-mmap \ --temp 0.4 \ --top-p 0.95 \ --top-k 20 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8080精度提高，默认显存占用降低，上下文提高到了128k，通过了https://lcz.me/post/4295 的测试，答案都正确，上下文还剩余不到点一半。
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@demo 你提到按照参数设置只有 25 tok/s，这比预期的低了不少。7900 XTX + ROCm + Qwen3.6-27B Q4_K 正常应该能到 45-55 tok/s。
几个可能的原因：
1. 没开 MTP（最常见）
确保用了 MTP 版本的模型（模型文件名带-MTP-后缀），并且启动参数加上了：--speculative-draft-model-type 2 --speculative-n-draft 2-3没有 MTP 的话速度大概就是 30-35 tok/s。
2. CPU 瓶颈
你的 CPU 是 X99 平台的 E5 v4 吗？这个平台的单核性能较弱。如果--threads设得太多反而会因为线程争用拖慢速度：--threads 8-12 # 不要超过物理核数试试
--threads 8。3. ROCm 版本
确保用的是 ROCm 7.2.0+，老版本对 MTP 的支持有性能问题。4. KV Cache 精度
如果你设了--cache-type-k q8_0或--cache-type-v q8_0，降精度到 q4_0 或保持默认也能提点速。7900 XTX 的显存带宽（960 GB/s）足够吃 Q4 KV Cache 的。建议先开 MTP 试一下，如果还在 30 tok/s 以下，看看 CPU 占用率是不是跑满了。
先赞后学习