抡锤者

@dardeaw-feng 哈哈，好的没事。那我自己也让 agent 干。

@xiaote 多谢小特。 最好楼主官方回答下。:) @dardeaw-feng

“SGLang 核心分支：專為 gfx1151 移植之社群 Fork（整合 gfx1151 架構補丁、C++20 編譯修正、MoE Kernel 修正，並順利通過 AOT sgl_kernel 編譯）。”
请教下：这个 fork 的具体项目 url 。是这个吗？ https://github.com/StevenChenSE/sglang/tree/gfx1100-support
@dardeaw-feng

@dardeaw-feng 确实有上过30+。让ai测试有上过45左右。
由于你我软硬件环境有很大不同，我不知道有没有可能是操作系统或docker的损耗。

@dardeaw-feng 是有用专门rocmfpx量化的模型，用q4量化模型还要慢挺多。

很奇怪，我的 aimax+395小主机，尝试编译了各种 github 上支持 rocmfpx 量化的 llama.cpp 分发，下载尝试了各种q4_rocm 量化的 qwen3.8 27b gguf 模型。

• 在 mtp 关闭的情况下，所有组合的 推理解码速度不会超过 15 t/s 。
• 在 开启 mtp 的情况下，所有组合的 推理解码速度不会超过 24 t/s 。

我的主机硬件是：
零刻 gtr9 pro（ai max+395)
操作系统：cachyos Linux 7.1.4，
在 docker 内运行：（Fedora Linux 44 (Container Image)

难道，零刻 gtr9 pro 的 ai max +395， 不如 FEVM FAEX1 ？