R9700
PulseAugur coverage of R9700 — every cluster mentioning R9700 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
5 天有情绪数据
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Qwen3.8-Flash-Next 模型在早期用户测试中以速度和质量令人印象深刻
一位 Reddit 用户分享了他们对 Qwen3.8-Flash-Next 模型的积极早期体验，指出其在代理编码任务方面速度和质量令人印象深刻。在四块 R9700 GPU 上运行，该模型实现了约 100 tokens/秒 的并发流生成速度和超过 150 tokens/秒 的单流生成速度，预填充速度超过 10,000 tokens/秒。用户对该模型的性能感到惊讶，特别是考虑到其效率。
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R9V 软件更新提高了本地 LLM 推理速度和稳定性
R9V 软件已更新，提高了本地大型语言模型推理的性能和稳定性。此次更新提高了速度，在特定硬件配置下使用 Qwen3.8 Flash Next IQ4_XS 模型可实现约每秒 100 个 token 的速度。它还解决了与 SSD 流式传输相关的稳定性问题，并支持 Q4_K_XL 量化，尽管速度较慢。
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NVIDIA PAIR 已修改以支持 AMD GPU 和 llama.cpp
一位用户修改了 NVIDIA 的 Personal AI Router (PAIR) 以支持 AMD GPU，集成了 ROCm 遥测。这使得 PAIR 能够将任务路由到在 AMD 节点上运行的 llama.cpp，克服了 PAIR 原生仅识别 NVIDIA 硬件和 Ollama 或 LM Studio 等特定引擎的限制。用户还开发了一个自定义引擎清单，使 PAIR 能够与位于 llama.cpp 前端的 OpenAI 兼容服务器进行接…
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AMD GPU 在 AI 工作负载中的选择：R9700 vs W7800
一位用户正在寻求关于在工作站上选择两款 AMD GPU 配置的建议，旨在增强本地推理和 PyTorch 训练能力。选项是两块 Radeon AI PRO R9700 32GB 显卡或两块 Radeon PRO W7800 48GB 显卡，将与现有的 RTX 3090 24GB 一起使用。用户特别关注 R9700 (gfx1201) 和 W7800 (gfx1100) 在使用 ROCm 进行 AI 工作负载时，尤其是在医学影像和临床文本…
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ROCm 10 通过 llama.cpp 在双 R9700 GPU 上实现 Qwen3.8 27B 模型
一位用户成功配置了 ROCm 10 和 llama.cpp，在双 R9700 GPU 上运行 Qwen3.8 27B 模型。该设置实现了 37-50 tokens/秒 的生成速度，在生成代码时峰值超过 60 tokens/秒，展示了多令牌预测 (MTP) 的有效性。用户注意到与标准的 ROCm Docker 镜像相比，性能有所提升，并确认集成无需复杂的补丁。
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用户寻求在 4x R9700 GPU 上优化 DS4 Flash 性能
一位 Reddit 用户正在寻求关于在配备四块 R9700 GPU 和 128GB 显存的系统上优化 DS4 Flash 模型性能的建议。尽管拥有强大的硬件配置，用户在使用 DS4 Flash 时仍遇到性能缓慢的问题，即使使用了 200k 上下文窗口和特定的量化方法。他们正在质疑是否采用不同的方法或更小的模型变体可以在不显著牺牲质量的情况下获得更好的结果，并参考了 Unsloth 的评估图表。
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用户对 R9700 GPU 购买提出疑问，因 NVIDIA 定价过高
一位 r/LocalLLaMA 论坛用户在购买了两块 ASRock R9700 GPU 后寻求建议，他对 NVIDIA 的定价表示不满。他正在质疑自己的决定，特别是考虑到 NVIDIA RTX 5090 的价格已达 7000 美元，RTX 6000 Pro 价格为 13500 美元，而他正在寻找 4000 美元以下拥有 64GB 显存的最佳选择。
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用户询问 Linux/ROCm 是否能提升 AMD R9700 的性能
一位用户正在询问，将基于 Windows 的 AMD R9700 设置切换到使用 ROCm 的 Linux 系统来运行 Wan-2.2，是否能带来潜在的性能提升。他们正在寻求社区的经验分享，以判断是否值得付出努力来获得显著的速度提升。
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开发者咨询使用双 R9700 AI Pro GPU 进行 LLM 训练
一位开发者正在寻求关于使用双 R9700 AI Pro GPU 微调大型语言模型的建议。该用户特别询问了在此硬件上使用多 GPU 设置训练 LLM 的经验。
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用户在 R9700 硬件上对 Qwen3 模型进行基准测试
一位用户使用 Qwen3 模型（特别是 Qwen3-8B、Qwen3-14B 和 Qwen3-32B）在各种硬件配置上进行了性能测试。测试使用了 llama-bench 和自定义基准设置，结果详见链接文章和图片。用户正在寻求社区关于比较本地 LLM 设置硬件和配置的有效基准测试方法的意见。