单卡 RX 7900 XTX 跑 Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M 的参数与启动命令

mgm3000 🌱 破土(0) | 版块: AI软硬件 | 发布时间: 2026-09-08 12:20:34.057546 | 浏览: 21 | 回复: 2

一、硬件

  1. 显卡: AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB(RADV NAVI31,Vulkan)
  2. 处理器: Xeon E5-2686 v4(单路,1 NUMA 节点)
  3. 内存: DDR4 ECC 125GB
  4. 驱动: amdgpu DKMS 自编译 + amdgpu.user_queue=0 内核参数
  5. ReBAR: 已开启(BAR=32G)
  6. llama.cpp: 官方 b10828 Vulkan 预编译版

二、模型参数

文件 大小 说明
Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf 15.32 GiB 主模型,27.32B 参数,Q4_K_M 量化
mmproj-F16.gguf 927 MB 多模态视觉投影(F16)
Qwen3-0.6B-Q4_K_M.gguf 396 MB 0.6B 小模型(备用)

三、启动命令

llama-server \
  -m models/Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj models/mmproj-F16.gguf \
  --alias "qwen3.8-27b" \
  --device Vulkan0 \
  --fit off \
  -ngl -1 \
  --no-mmap \
  --spec-type draft-mtp \
  --spec-draft-n-max 5 \
  -c 131072 \
  -ub 512 \
  --cache-type-k q8_0 \
  --cache-type-v q8_0 \
  --parallel 1 \
  --cache-ram 16384 \
  --flash-attn on \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 8080 \
  --api-key mgm30001 \
  --reasoning on

四、关键参数说明

参数 值 作用
-m Q4_K_M 主模型 15.32 GiB
--mmproj mmproj-F16 视觉能力
--device Vulkan0 RX 7900 XTX
-ngl -1 全部层 offload 到 GPU
--fit off — 不自动缩放(避免掉层)
--no-mmap — 不用 mmap 加载
--spec-type draft-mtp MTP 投机解码
--spec-draft-n-max 5 投机草稿步数
-c 131072 128K 上下文
-ub 512 批处理大小
--cache-type-k/v q8_0 KV cache 量化
--parallel 1 单并发
--cache-ram 16384(16G) KV 溢出到内存(24G 卡放不下模型+完整 128K KV)
--flash-attn on 开 Flash Attention
--reasoning on 开推理模式

五、实测性能(b10828,Vulkan0,FA on)

  • pp2048: 717.36 ± 1.74 t/s
  • tg128: 37.50 ± 0.20 t/s

六、备注

  • 单卡 24G 装不下 Q4 模型 + 完整 128K KV,所以用 --cache-ram 16384 把 KV 溢出到内存(125G 内存充足);ReBAR 开了 32G BAR,之前不开 ReBAR 时 vk DeviceLost 的风险降低。
  • 服务用 systemd user 单元拉起,Restart=on-failure、TimeoutStartSec=600(16G 模型加载慢)。
  • --host 127.0.0.1 只监听本机;需要局域网访问再改 0.0.0.0。
💬 回复列表(2)
M
mgm3000 2026-09-08 12:33:28.147023

https://lcz.me/topic/1532/11,这贴双卡的,我单卡极慢

M
mgm3000 2026-09-11 03:01:53.693298

实测补充:RX 7900 XTX 24G 单卡跑 Qwen3.8-27B-UD-Q4_K_M,llama.cpp 用 Vulkan 后端时 --ctx-size 开到 16384、--threads 拉到 16 左右比较稳,首 token 和后续生成速度都还能接受。有需要的话我后面把完整命令和实测吞吐单独整理一版。

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