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AMD MI50
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GLM-5.2 通过 llama.cpp 在 16x AMD MI50 GPU 上以 12.2 tok/s 运行
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。
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AMD MI50 GPU 在 Debian 上运行 llama.cpp 时表现强劲
Reddit 的 r/LocalLLaMA 版块的一位用户分享了在 Debian 测试版上运行 llama.cpp 软件的 AMD MI50 GPU 的性能基准测试。使用 llama-benchy 工具和 unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF 模型进行的基准测试显示，Vulkan 后端通常优于 ROCm。具体来说，对于用户的长上下文任务，带有多线程处理 (MTP) 的 Vulkan 取得了最佳结果，实现了更高的每秒…