R9700
PulseAugur coverage of R9700 — every cluster mentioning R9700 across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
8 天有情绪数据
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用户组装了配备AMD EPYC和R9700显卡的定制PC
Reddit上的r/LocalLLaMA板块的一位用户分享了他们新定制电脑的细节。该系统采用Tyan S8030主板上的AMD EPYC 7443处理器，搭配AMD Radeon R9700显卡和7900 XT。用户提到他们原本打算出售7900 XT来资助R9700，但并未实现。
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用户为 Qwen 3.8 FN 模型构建了价值 16,000 加元的配备多 GPU 的服务器
一位用户使用四块 AMD R9700 GPU 构建了一个强大的多用户推理服务器，成本约为 16,000 加元。该系统配置了 EPYC 7402P CPU 和 128GB RAM，Qwen 3.8 FN 模型的初步基准测试显示出有希望的性能。具体来说，无论用户数量如何，服务器在预填充操作中可以处理大约 6,800 个 token/秒，并且代理跟进操作的处理速度为每个用户 80-225 个 token/秒，即使有多达 8 个用户各自管理 …
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二手PC转售价值因营销为AI而飙升
一位Reddit用户发现，通过将二手计算机系统重新包装为“AI系统”，可以显著提高其转售价值。该用户最初以750欧元的价格难以出售一个配备RX580的系统，但在更换GPU为两张R9700卡并安装Qwen3.6和ComfyUI等AI软件后，该系统以5400欧元的价格售出。这使用户能够收回新GPU的投资，并仍保留原有的RX580，实际销售获利1300欧元。
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Together Compiler 优化 AI 推理，Flide 加速决策模型 · 跟踪 7 个来源
Together AI 推出了 Together Compiler，这是一个由代理驱动的系统，旨在为生产流量持续优化 AI 推理。该系统旨在通过适应不断变化的模型、硬件和用户行为来解决 AI 工作负载的动态性，在各种开源模型上实现了高达 2.6 倍的吞吐量。与每次优化测试都需要重启推理引擎的传统方法不同，Together Compiler 使用持久引擎和并行代理来最大化实验吞吐量。另外，一篇新论文介绍了 Flide，这是一个推理引擎，…
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用户升级PC至8x R9700 GPU以运行更大的AI模型
Reddit的r/LocalLLaMA板块的一位用户展示了他升级后的计算设备，该设备配备了Threadripper 9955WX CPU和128GB DDR5内存。该系统装有八个R9700 GPU，是从之前的四GPU配置升级而来，以便未来能够容纳更大的AI模型。用户报告称成功使用了QFN与radiance以获得良好体验，同时也在尝试GLM 5.3 Flash。
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用户寻求 Qwen 和 Strata 模型最优硬件配置
一位用户正在寻求关于优化其硬件配置以运行包括 Qwen 和 Strata 在内的各种 AI 模型的建议。他们拥有一个多系统配置，包括一个 R9700 eGPU、一个 RTX3060 和三个 RTX3090，以及跨机器的大量 RAM。用户正在探索不同的 GPU 分配和模型配置，以在图像生成、视频制作和代理工作等任务中获得最佳性能，特别是考虑到上下文长度和速度。
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ASRock 发布 AMD Radeon Pro AI R9700 用于工作站推理
ASRock 推出了 Creator Radeon AI Pro R9700，这是一款专为 AI 推理任务设计的工作站级显卡。该卡基于 AMD 的 RDNA 4 架构，具有增强的 AI 功能，包括更快的矩阵数学性能和对低精度格式的支持。R9700 是 AMD 目前功能最强的 AI 工作站显卡，正值此类硬件需求旺盛之际，ASRock 等合作伙伴根据 AMD 的精选设计规范生产该卡。
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llama.cpp PR 旨在提升 R9700 strata 解码性能
llama.cpp 项目的一个拉取请求引入了优化以提高 strata 解码性能。这些更改旨在提高解码过程的效率，可能导致在本地硬件上运行的大型语言模型推理速度更快。此优化针对特定硬件，即 R9700，表明专注于为特定用户设置最大化性能。
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双 R9700 GPU 通过层拆分提供静音运行
一位 Reddit 用户分享了将大型语言模型的层拆分到两块 R9700 GPU 上的一个积极副作用。这种配置导致每块 GPU 的负载降至 50% 以下，从而在单任务使用期间风扇运行更安静。
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使用 Radeon R9700 GPU 构建的自定义 AI 服务器用于本地 LLM 推理
一位 Reddit 用户分享了为本地运行大型语言模型而设计的自定义 AI 服务器的详细信息。该机器每台成本约 10,733.91 美元，配备四块 ASRock Radeon AI PRO R9700 Creator GPU，每块卡提供 128 GB VRAM，三台机器总共提供 384 GB VRAM。这些系统用于为一家枪支相关企业提供 AI 支持，处理事实核查、业务识别和数据提取等任务，并选择了 Qwen/Qwen3.8-27B-FP…
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Qwen 3.8 模型在不同硬件配置下的性能探索 · 追踪 4 个来源
用户正在分享他们在不同硬件配置和软件优化下运行 Qwen 3.8 模型的经验。一位用户将他们的 RAM 升级到 64GB，使其能够在单块 RTX 4090 上以 262K 上下文窗口运行 Qwen3.8-Flash-Next 的 4 位量化版本，速度达到 87-98 tokens/sec。另一位用户为 llama.cpp 适配了自适应 KV 流和 ROCm 优化，以便在 16GB RX 9070 XT GPU 上以完整的 262K 上…
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zzpanic 发布最终 vLLM-Radiance 版本，优化 GPU 内存
一位用户发布了其 zzpanic vLLM-Radiance 版本的最终修订版，该版本针对单个 R9700 GPU 进行了优化。此次更新包含了一个启动缓存功能，以防止重启时重新编译，以及一个功能性的 kv-offload（用于系统 RAM 和磁盘），包括用于存储效率的内存稀疏化。这些增强功能旨在促进在单显卡上使用长上下文窗口进行多代理操作。
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初创公司斥资1.8万美元打造配备128GB显存的AI工作站，用于本地LLM
一家10人的初创公司斥资1.8万美元打造了一台强大的AI工作站，配备了Threadripper 9970x CPU和四块AMD Radeon R9700 AI Pro GPU，总计128GB显存。该配置旨在服务Qwen 3.8 Next和DeepSeek V4等模型，实现了令人印象深刻的token生成速度。在16个并发会话下，该系统可以处理高达128k token的上下文，展示了强大的本地LLM处理能力。
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Qwen3.8-27B 模型通过 iPad IDE 在 R9700 GPU 上实现每秒 159 个 token
LemonSeed Studio 是一个基于 iPad 的编辑器和 IDE，展示了使用 AMD GPU 的设备端推理能力。该系统在 R9700 GPU 上使用 Qwen3.8-27B 模型实现了每秒 159 个 token 的速度，在 Strix Halo GPU 上实现了每秒 64 个 token 的速度。该引擎 LSE 通过融合操作并为各种 GPU 生成自定义内核来优化模型性能，支持投机解码等功能以实现更快的推理。
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寻求 R9700 推理引擎以运行大型语言模型
用户正在寻求关于在 R9700 硬件上运行大型语言模型最高效推理引擎的建议。他们特别希望在多个 R9700 GPU 和系统内存上运行 GLM5.3-Flash，并且还对其他可以满足其硬件限制的大型模型（如 Q-FN 和 DSv4-vision）感兴趣。用户注意到模型分支的泛滥，并寻求关于 GPU 绑定模型与那些需要内存溢出以支持专家混合（MoE）架构的模型最佳选项的指导。
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用户计划双 R9700 GPU 设置用于本地 AI 模型训练
一位用户计划通过在其现有配置中添加第二个 R9700 GPU 来升级其本地 AI 设置。目标是提高性能，并能够以更高的量化级别运行 Qwen3.8-Flash-Next 等更大的模型。用户详细列出了其计划的组件，包括支持 x8/x8 分叉的主板，并在购买前寻求社区对其配置的反馈。
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Qwen3.8-Flash-Next 在 R9700 系统上的性能受到质疑
Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块上一位用户正在就 Qwen3.8-Flash-Next 模型在其 R9700 系统上的性能寻求反馈。他们在使用 230,000 个 token 的上下文长度时，预填充速度为 863 token/s，解码速度为 35 token/s，并且不确定这些速度是否对其硬件配置是最佳的。用户详细介绍了他们的设置，包括具体的模型版本、后端、CPU、RAM、专家卸载、上下文设置以及 ngram 表的使…
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Slipstream 引擎提升了 Mac 上 Qwen3.8-Flash-Next 的性能
一款名为 Slipstream 的新推理引擎已发布，它显著提高了在 Apple Silicon Mac 上运行 Qwen3.8-Flash-Next 模型的速度。Slipstream 在 64GB Mac 上的速度达到了 41-52 tokens/s，比 llama.cpp 提高了 1.76 倍，并且即使在高达 130,000 个 token 的上下文长度下也能保持此速度。另外，用户还在报告 Qwen3.8-Flash-Next 在多…
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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…