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Muse Glimmer 30B 在 AMD Strix Halo 平台上进行基准测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

作者在 AMD 的 Strix Halo 平台（特别是 Ryzen AI Max+ 395 芯片）上对 Muse Glimmer 30B 模型进行了一周的性能基准测试。测试在 Linux 上使用 ROCm 进行，探索了包括上下文深度、服务形状、KV 缓存类型和量化级别在内的各种配置。主要发现表明，模型的最佳草稿长度因任务而异，与开放式散文生成相比，代理回合通过更长的草稿设置（n-max 15-16）可以获得更高的每秒令牌吞吐量。 AI

影响 提供了在 AMD Ryzen AI 硬件上运行 LLM 的详细性能洞察，为本地 AI 部署的优化策略提供信息。

排序理由 在特定硬件上对 LLM 进行详细的技术基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Muse Glimmer 30B 在 AMD Strix Halo 平台上进行基准测试

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在特定硬件上对 LLM 进行详细的技术基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Nic Lydon ·

    Muse Glimmer 30B on Strix Halo: a week of measurements

    <p>The headline benchmark for Muse Spark's Glimmer 30B on a Ryzen AI Max+ 395 is <a href="https://www.amd.com/en/blogs/2026/run-meta-muse-glimmer-30b-on-amd-ryzen-ai-max-and-radeon-gpus.html" rel="noopener noreferrer">AMD's</a>: up to 24 tok/s decode, on Windows, on Vulkan, with …

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