消费级显卡(16G A 卡)是不是不适合运行 vllm 和 sglang，好像使用 transformer 推理都比这两个框架快，并且占用显存低

[zhengfan2016]

如题，wsl 配 rocm 下，sglang 没跑起来，vllm 跑起来了，但是动不动爆显存，只有跑个 2b 的模型才比较稳定，而且推理首字速度体感感觉比纯用 transformer 还慢。

transformer 我试了可以成功跑个 9b 的 gptq 模型(vllm 这个模型跑不成功报错 qwen3.5 什么 config 有问题，claudecode 修不了)，是我不会用 vllm 还是消费级显卡就是不适合用这类推理框架？

[bnull]

我自己也是 a 卡,比较喜欢使用 llama.cpp,还能用量化模型,大一点的模型量化了也比小模型没量化效果好,vllm 和 sglang 都没尝试过,transformer 相比起来比较慢

[ashong]

rocm 还是原生 linux 效率高，我是 7900xtx

[01802]

nv 的 3080m 这种魔改台式 16G ，16xx ，用了一年多还不错，就是寨都寨厂出品，驱动 nvcleanstall 就行

[wwhc]

除非你是在为大公司或企业开发 AI 推理系统，建议使用 llama.cpp ，这是目前最好的 AI 推理框架

[zhengfan2016]

@ashong 79xtx 推理 rocm 对常见 gguf 和 pytorch 模型兼容性怎么样啊，打算攒钱搞块 r9700 当推理卡，但是看网上很多说不如买 4080ti 魔改卡 cuda 吊打一切，我感觉 1.2w 买张魔改卡万一坏了，风险还是蛮大的

[zhengfan2016]

@wwhc llama.cpp 好像用不了那些 vllm 的什么 vllm paged attention 和 kv 前缀缓存的优化吧

[wwhc]

7900xtx 在 llama.cpp 下支持良好，推理时的预填充速度可能只比 4060ti 稍强，但 token 生成速度与 3090ti 相差不大

[wwhc]

llama.cpp 的优化参数也很多，绝对性能目前可能仍不及 vllm 强，但可用性、易用性、可调性及部署能力都远强于 vllm

[ashong]

@zhengfan2016 rocm 生态越来越丰富了，目前没遇到什么问题，qwen 3.6 27B Q4 大概 28tokens/s

[ashong]

最近 sycl 生态也好起来了，估计 arc pro b70 要涨价了

[oldlamp]

16G 显存，是什么核心呢？

好像如果是 RX580 之类的就会比较慢，看人运行 omnicode-2-9b-q4_KM 能有十几个 tokens/s：

https://mp.weixin.qq.com/s/7c-Lj_xg33r6dswMhH7bRg

[zhanying]

用 rocm 还不如 vulkan 跑。。。

[zhengfan2016]

@oldlamp 9070

[pnczk2019]

这个东西.个人玩的话感觉不到爽.除非大力出奇迹.
我自己本地 3060 8G 搞了个 qwen2.7 玩了下.速度有 27T/S,.但是显存低.上下文长度也很低.输出速度倒是可以接受.基本不能用.这个东西没个 24G 以上基本就是纯折腾.

[yinanc]

@zhengfan2016 我在用 7900xtx 跑 comfyui 的图/视频生成，需要配合 Claude code 解决各种问题，目前还没有遇到 hard block 的情况，体验还是很好的。4080s 32G 价格几乎是 7900xtx 的 3 倍了，还是魔改的，个人觉得完全不值

[irrigate2554]

是的，消费级推荐 lm studio

[wwhc]

RX9070 对标 Nvidia Titan V 的 AI 推理性能