在单张 AMD Radeon R9700 上运行 Qwen3.8 27b NVFP4 达 153 tok/s,8 并发请求下 470 tok/s,预填充速度 3,619 tok/s
摘要
优化了在单张 AMD Radeon R9700 GPU 上运行 Qwen3.8 27b NVFP4 模型的性能,解码速度高达每秒 153 个令牌,预填充速度达每秒 3,619 个令牌,并提升了并发性能。
在评论区和Discord中,人们不断评论并询问单张AMD R9700显卡的情况。终于,我抽出时间为1xR9700用户做了一些优化,性能全面提升翻倍。如果您喜欢视觉化展示,可以在上方的BetterBench中查看结果;如果更倾向于文字,下方也有详细说明。这些结果是通过运行Unsloth的Qwen3.8 27b NVFP4模型测得的。
解码性能
┌───────────────┬───────────────┬──────────────────┐
│ 类别 │ 更新 p50 毫秒 │ 解码 tok/s (中位数)│
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 聊天 │ 42.3 │ 67.1 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 代码 │ 42.5 │ 120.5 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 文件编辑 │ 42.5 │ 138.0 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ JSON │ 42.4 │ 153.1 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 数学 │ 42.5 │ 140.0 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 散文 │ 42.3 │ 69.2 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 推理 │ 34.3 │ 123.9 │
├───────────────┼───────────────┼──────────────────┤
│ 摘要 │ 34.2 │ 141.7 │
└───────────────┴───────────────┴──────────────────┘
预填充性能
┌───────────────┬───────────────┐
│ 预填充深度 │ 预填充 tok/s │
├───────────────┼───────────────┤
│ 2000 │ 3552 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 8000 │ 3536 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 16000 │ 3619 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 32000 │ 3437 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 64000 │ 3192 │
└───────────────┴───────────────┘
并发性能
┌───────────────┬───────────────┐
│ 并发级别 │ tok/s │
├───────────────┼───────────────┤
│ 1 │ 120 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 2 │ 215 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 4 │ 322 │
├───────────────┼───────────────┤
│ 8 │ 471 │
└───────────────┴───────────────┘
链接(两个仓库已更新,因为有些用户需要Github)
https://codeberg.org/ggz14/radiance-vllm-mxfp4
https://github.com/GGZ14/vllm-mxfp4
https://x.com/bkuyper
希望您作为单张R9700显卡的用户喜欢这个版本!
相似文章
@Oluwaphilemon1:在单张 24GB 显存的 RTX 3090 上,Qwen3.8-27B 从 82 tokens/sec 提升到 381 tokens/sec。同一张显卡,同一个模型,推理速度提升近 4.6 倍
一位开发者通过 MTP、DFlash2 投机解码、上下文查找和前缀缓存,在单张 RTX 3090 上将 Qwen3.8-27B 的吞吐量从 82 提升到 381 tokens/sec,无需升级硬件。日常聊天场景的性能约为 133 tokens/sec,说明峰值数据主要来自高度可复用的工作负载。
Qwen3.8-Flash-Next 将 4xR9700 变成一个本地AI强机!使用优化的vLLM,单请求120 t/s 生成速度和12k t/s 预填充
文章报道,Qwen3.8-Flash-Next 模型在配置了 4 个 AMD R9700 GPU 的系统上,使用优化的 vLLM 和自定义 Docker 镜像,实现了每秒 120 个 token 的生成速度和每秒 12k 个 token 的预填充速度。
价值100美元的GPU以7.39 t/s运行Qwen 3.8 27b模型
一位用户演示在两张RX 580 GPU上运行量化为Q3_K_M的Qwen 27b AI模型,使用价值低于100美元的旧DDR3硬件,达到7.39 tokens/秒的性能。
Qwen3.8-27B在24GB RTX PRO 4000 SFF上以256K上下文运行(432 GB/s带宽):通过MTP实现每秒50个token
本文详细描述了一项实验,该实验在24GB GPU上使用多token预测和自定义优化,实现了Qwen3.8-27B在256K上下文下每秒50个token的推理速度。
在廉价 Radeon 7600 上运行 Qwen 3.6 35B A3B-Q8_0 gguf,速度 18 token/s * 更新后提升至 21 t/s
用户报告在 Radeon 7600 上使用 llama.cpp 和 ROCm 运行 Qwen 3.6 35B A3B-Q8_0 gguf,在显存超频后达到每秒 21 tokens,并提到一个与显示相关的性能 bug。