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芯元一

报告 R1 · 性能测试报告

FX100 大模型推理与训练综合性能测试报告(AMD MI308X × 8)

一份报告回答五个问题:LMCache 并行读补丁有多大作用、KV 分层在多卡下能否扩展、8 卡并发加载模型快多少、频繁切换模型时算力有效利用率如何变化、训练 Checkpoint 并发写能快多少。测试模型为 Qwen2.5-32B 与 7B。

日期
类型
性能测试报告
测试平台
AMD Instinct MI308X × 8 · ROCm 7.2

关键结论

  • LMCache 并行读补丁:单卡并发 16 冷读盘,TTFT 37.97 s → 9.30 s(4.1×),读带宽 0.98 → 5.23 GB/s
  • 训练 Checkpoint:每份 65.6 GB 的整模型快照,保存耗时 178 s → 94 s(1.9×),持续写带宽 3.26 → 6.40 GB/s
  • 模型并发加载:8 张卡同时冷读,墙钟时间快 16%,单模型加载快 30%
  • 模型切换:每小时切换 20 次时,算力有效利用率 46.7% → 62.8%

这份报告支撑的数字

4.1×

LMCache 并行读补丁的 TTFT 改善

对比打补丁之前

单卡、并发 16、冷读盘(Qwen2.5-32B):TTFT 37.97 s → 9.30 s;读带宽 0.98 → 5.23 GB/s,约 5.3×。

实测出处R1

1.9×

训练 Checkpoint 保存提速

对比 R1 报告中的对照基线

8 卡 32B LoRA,每份整模型快照 65.6 GB:178 s → 94 s;持续写带宽 3.26 → 6.40 GB/s(+96%)。

实测出处R1

46.7% → 62.8%

模型切换场景的算力有效利用率

每小时切换 20 次的档位

按实测加载时间建模:每小时切换 20 次模型时,算力有效利用率从 46.7% 提高到 62.8%。

实测出处R1

16% / 30%

8 卡并发加载模型

对比 R1 报告中的对照基线

8 张卡同时冷读模型:整体墙钟时间快 16%,单个模型加载快 30%。

实测出处R1

1 : 8

阵列与推理节点的配比

生产配比口径

每台 FX100 服务 8 个推理节点:100 GbE 能支撑 8 节点 KV 回读是实测锚点。联测口径下,存储投入约占 GPU 预算的一成以内。

估算出处R1R2R3

测试平台

适用于 R1、R2、R3、R4。其余报告的平台见各自条目。
加速卡8 × AMD Instinct MI308X(每卡 192 GB HBM,gfx942)
主机2 × AMD EPYC 9654(384 线程),内存约 1.5 TB
软件栈ROCm 7.2 · vLLM 0.20.1+rocm721 · LMCache(上游主线 2026-06-29 源码编译)
被测设备FX100 全闪 NVMe-oF 阵列:4 盘 RAID0(14 TB,XFS),RoCEv2,单口 100 GbE
对照基线本地 NVMe 单盘(PCIe Gen4,2 TB);无外存、整段重算
480B 模型Qwen3-Coder-480B-FP8(MoE,权重约 450 GB)

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