抡锤者

flyer666

你的经验我也有过，rdna只能用W4A16量化的模型，其他模型均无pre compiled kernel 奇慢无比。你可以和试试我这个量化模型

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双 RX 7900 XTX（RDNA3）跑 vLLM + Qwen3.8-27B 实录

动机（为什么折腾这个）

今年四月左右看了lcz版主的视频，在家弄了双卡 vLLM 这套主机有一阵了。今天看到lcz视频里提到a卡双卡支持很差，有点小不服，所以贴一下这几天捣鼓的经验。首先说，能跑肯定是能跑，但是短上下文体验远远不如LLaMA.cpp （尤其是mtp聊胜于无），但是如果有agent多并发需求还是可以尝试一下。

起因是之前主力用 llama.cpp：
启动快、跑得稳，但多路并发的缓存重用很差——几个 agent / harness 同时
跑的时候，各自的上下文来回反复预填充，很容易陷入"refill 怪圈"：看起来在
干活，实际大量时间耗在重复 prefill 上，实际体验一般。所以想试试 vLLM 的
前缀缓存（prefix caching）能不能把这摊事理顺。折腾下来发现 vLLM 在 RDNA3
上能跑，但坑是真不少，整理成这篇实录。

先感谢 vLLM 社区这几个让 Qwen 系模型在 RDNA3 上真正能跑的 PR，没有它们
这个帖子不存在：

vllm-project/vllm#41394 — RDNA3 W4A16 原生 HIP 线性内核（RDNA3W4A16LinearKernel）。
W4A16 GPTQ 模型在 gfx1100 上流畅推理的基石。没有它只能走 Triton JIT 回退，
冷启动编译一次能等到怀疑人生。
vllm-project/vllm#48816 / #47828 — Qwen3.5 MTP drafter BF16 权重加载修复。
官方 AutoRound GPTQ 仓库把 MTP 张量存成纯 BF16，量化配置却声明 4-bit，
加载器直接报错。这两个 PR（配合本地把规则改成 -:.*mtp.* 排除）让 MTP
能正常加载运行。

顺便提了一下，有些大神已经开始搞sglang的7900xtx的支持了，过几天我也试一下：https://github.com/sgl-project/sglang/issues/30599

下面是完整实录。

硬件

应版主要求，先上图：替代文字

主板：ASRock X670E Taichi Carrara（AM5；双卡时 CPU 的 PCIe 4.0 x16 拆成
两个 PCIe 4.0 x8，每卡约 16 GB/s，对推理完全够用）
CPU：Ryzen 5 9600X（6C12T）
内存：32 GB DDR5
GPU：2× RX 7900 XTX（gfx1100，24 GB 单卡）
ROCm 7.14（HIP 7.14.60850）

安装

uv venv --python 3.12 --seed --managed-python
uv pip install vllm --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/rocm/ --upgrade

装出来：vllm 0.27.1+rocm723、torch 2.11.0+rocm、triton 3.6.0、
transformers 5.15.1、Python 3.12.13。

最大的坑：amdsmi 引导（不解决这个根本起不来）

ROCm 上如果 torch 是第一个 import amdsmi 的库，torch 的 _amdsmi_cdll_hook
会加载一份冲突的 libamd_smi.so，结果 torch.cuda.device_count() 返回 0
（HIP 明明能看到两张卡），vLLM 直接报 Failed to infer device type。

解法：在 import torch 之前先 import amdsmi。我们写了 serve-bootstrap.py
做这件事，每次都通过它启动 vLLM，原样贴出来：

#!/usr/bin/env python
"""Bootstrap for native vLLM serve on ROCm.

Pre-imports `amdsmi` BEFORE torch so that torch's `_amdsmi_cdll_hook`
(torch/cuda/__init__.py) reuses this already-loaded module instead of loading
a second, conflicting copy of libamd_smi.so. Without the pre-import, amdsmi
reports 0 GPUs after torch loads (ODR violation), torch.cuda.device_count()
returns 0, and vLLM fails platform detection with
"Failed to infer device type".

Usage: serve-bootstrap.py <vllm-subcommand> [args...]
   e.g. serve-bootstrap.py serve --model ... --port 8080
"""
import sys

import amdsmi  # noqa: F401  -- must be imported before torch

from vllm.entrypoints.cli.main import main

if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())

用法：

python serve-bootstrap.py serve --model <model_dir> --port 8080 ...其它参数

启动（当前生产：非 MTP，fp8 KV，TP2）

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
export HSA_ENABLE_IPC_MODE_LEGACY=0
export FLASH_ATTENTION_TRITON_AMD_ENABLE=TRUE
export VLLM_ROCM_USE_AITER=1
export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_AMDGPU=1
export VLLM_ENGINE_READY_TIMEOUT_S=1800
export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1800
export VLLM_EXECUTE_MODEL_TIMEOUT_SECONDS=1800

python serve-bootstrap.py serve \
  --model ~/Documents/vllm-serving/qwen3.8-27b-mtp-fixed \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --host 0.0.0.0 --port 8080 \
  --kv-cache-dtype fp8 \
  --max-model-len 262144 \
  --max-num-seqs 8 \
  --max-num-batched-tokens 2048 \
  --attention-backend TRITON_ATTN \
  --enable-prefix-caching --enable-chunked-prefill \
  --performance-mode interactivity

几个为什么：

--kv-cache-dtype fp8：跑 MTP 时是必须的（模型 FP16，drafter 的
context_attention_fwd 在 bf16 KV 下会报 fp16 × bf16 dot 断言）。但非
MTP + TRITON_ATTN 下 bf16 KV 实测完全可用（0/16k 上下文 64.7/50.8 tok/s，
与 fp8 相当甚至略好）。用 fp8 的实际理由是 KV 内存减半——--max-model-len 262144 下 bf16 KV 会很吃显存。
**--max-num-seqs 8 单人使用大部分harness都够了
超时别设超过 1800：设成 3600000 会撑爆 zmq int32，vLLM 陷入重启死循环。
启动后先 warmup：第一批请求会吃 Triton JIT 编译的卡顿，脚本里发个
"hi" 请求把 JIT 吃掉。

想开 MTP？怎么改、以及为什么我们没开

MTP（多 token 预测投机解码）在短上下文确实能白嫖提速（pp=32 时 +32%）。
想开的话，在上面那个命令基础上改三处：

# 1) 加投机解码配置（spec=3 实测最优，1/2 不够摊成本，4 过犹不及）
  --speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":3}' \
# 2) performance-mode 必须换成 throughput（interactivity 会触发
#    MTP drafter 的 inductor 编译 bug）
  --performance-mode throughput \
# 3) KV 缓存保持 fp8（MTP 下 bf16 KV 必崩：drafter 的 context_attention_fwd
#    会报 fp16 x bf16 dot 断言）
  --kv-cache-dtype fp8 \

前提是模型检查点已经打过 MTP 量化规则补丁（见"踩坑速览"第 1 条）。

但我们最终默认没开 MTP，原因就一句话：长上下文惨不忍睹。

MTP 的 drafter 每步都要把整个 KV 缓存重新 attention 一遍，上下文越
长越慢：pp=2048 时已经变成负收益（46.2 vs 51.2 tok/s）；到 16k 深度直接
崩到 13.8 tok/s，同期非 MTP 还有 45.7。
我们的主要场景是跑 agent / harness，上下文只会越滚越长，MTP 属于开局
猛、后面拖后腿，所以干脆默认关掉。短对话 / 数学 / 代码类任务想开就开，
收益 +32% ~ +13%。

所以当前生产是非 MTP + fp8 KV，深度表现反而更稳。

性能速览

场景	数字
非 MTP 并发 8	272 tok/s（ns=8）
非 MTP 单流短上下文	52–64 tok/s
16k 深度解码（非 MTP）	~48 tok/s
32k 深度解码（非 MTP）	~42 tok/s
冷 prefill 1k / 16k / 32k	1757 / 955 / 623 tok/s
MTP 短上下文（pp=32）	+32%（70.2 vs 53.2）
MTP 16k 深度	13.8 tok/s（崩了，别用）

踩坑速览（详情都在这篇里的链接和注释里）

本地 model config 改动：MTP 的量化规则从 +: 改成 -:（可复现）。
HF 官方 Vishva007/Qwen3.8-27B-W4A16-AutoRound-GPTQ 的 config.json /
quantization_config.json 里 dynamic 有 98 条规则，其中 MTP 是两条
正向包含：+:.*mtp.* 和 +:.*mtp\.fc.*（按 4-bit 处理 MTP）。
我们本地（qwen3.8-27b-mtp-fixed/，连同 HF cache 快照里的 config）把它
改成 97 条：删掉两条 +:，加一条 -:.*mtp.* 排除。其余 96 条
linear_attn 规则及所有字段零差异。

为什么这么改：model_extra_tensors.safetensors 里 15 个 MTP 张量其实是
纯 BF16（实测 dtype 全为 bfloat16），不是 4-bit。+: 规则会让 GPTQ
加载器要求 MTP 提供 qweight，直接报
ValueError: no module or parameter named 'layers.0.mlp.down_proj.weight'；
改成 -: 排除后，vLLM 的 qwen3_5_mtp.py 检测到排除规则自动让 MTP 走
非量化（BF16）加载（对应
#48816 /
#47828 的修复路径）。
注意 mtp-fixed 目录里 config 两件是实体文件，权重文件是软链指向
HF 缓存。
MTP 只适合短上下文：dense drafter 每步要整上下文 attention，深度一
上去直接崩。数学/代码类 +32%~+13%，创意写作是负收益。深度任务用非 MTP。
AITER attention 别选：--attention-backend ROCM_AITER_UNIFIED_ATTN
在这套环境上（amd_aiter 0.1.19 + gfx1100）会无声卡死，import aiter
直接死锁，严重时把 amdgpu 驱动搞挂，只能重启机器。
为什么 llama.cpp MTP 深度给力而 vLLM 不行：内核效率问题。vLLM 的
Triton attention 在 16k 上下文每行 query 要 24–27 ms，llama.cpp 的 ggml
FA 只要 4–5 ms。MTP 就是把这整上下文的行数乘了倍，vLLM 自然崩。
#45916 的 split-KV 我们试过：它改的 kernel_paged_attention_2d 在这
套栈上根本不会执行（dense 解码走 GDN 融合的 kernel_unified_attention），
属于改了用不上，已回滚。
改过 wheel 后务必清编译缓存：rm -rf ~/.cache/vllm/torch_compile_cache，
否则各种灵异现象（性能骤降、MTP inductor 报错）。

结语

双 7900 XTX 跑 vLLM 是完全可行的，当前非 MTP 配置在短上下文有 52–64 tok/s
单流、并发可到 270+ tok/s，深度解码也稳。MTP 想深度用就得上 llama.cpp。
有同样硬件配置的朋友欢迎交流。

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