English(EN) 16x AMD MI50 32GB: GLM-5.2 Q4 at 12.2 tok/s with llama.cpp RPC

GLM-5.2 通过 llama.cpp 在 16x AMD MI50 GPU 上以 12.2 tok/s 运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-22 17:30

一位 Reddit 用户 (r/LocalLLaMA) 分享了他们使用 llama.cpp RPC 运行 Q4 量化 GLM-5.2 模型的经验。在处理一个包含 10.7k token 的文档时，他们实现了 12.2 token/秒的输出速度和 30.9 token/秒的输入速度。该设置使用了 16 个 AMD MI50 GPU，每个 GPU 拥有 32GB 显存，总计 512GB，分布在两个节点上，并采用了 10 GbE 互连。 AI

影响展示了在消费级/专业级硬件上运行大型语言模型可实现的推理速度，为基础设施选择提供信息。

排序理由用户报告了在特定硬件上使用特定软件框架运行特定模型的性能。

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GLM-5.2 通过 llama.cpp 在 16x AMD MI50 GPU 上以 12.2 tok/s 运行

报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Legal-Ad-3901 · 2026-07-22 17:30

16x AMD MI50 32GB: GLM-5.2 Q4 at 12.2 tok/s with llama.cpp RPC

<div class="md"><p>GLM-5.2 UD-Q4_K_XL GGUF @ 12.2 tok/s output // 30.9 tok/s input on a real 10.7k-token document using llama.cpp RPC - At 10.7k context: 10.2 tok/s output with coherent long-form generation</p> <ul> <li>Two parallel requests: 14.5 tok/s aggregate</…

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