AMD 显卡部署 llama.cpp 高性能配置实战

性能参考数据

根据实际测试，优化前后的性能对比大致如下（具体数值取决于硬件型号）：

实战配置：针对不同显卡的精细化设置

不同的 RDNA 架构可能需要不同的启动参数。

RX 6000 系列配置

针对 RDNA2 架构的优化配置：

./main -m model.gguf -p "你的提示词" \
--backend vulkan \
--vulkan-device 0 \
--vulkan-queue-count 4 \
--vulkan-workgroup-size 256

RX 7000 系列配置

针对 RDNA3 架构的新特性优化：

./main -m model.gguf \
--gpu-layers 35 \
--main-gpu 0 \
--tensor-split 1.0

问题排查：常见故障快速修复

驱动兼容性问题

⚠️ 症状：程序启动时崩溃，显示 "vkCreateInstance failed"

💡 解决方案：更新 AMD Vulkan 驱动并验证安装。

# 更新 AMD Vulkan 驱动
sudo apt install mesa-vulkan-drivers mesa-opencl-icd
# 验证安装
vulkaninfo --summary

内存不足问题

⚠️ 症状：模型加载卡在 50% 左右

💡 解决方案：尝试减少加载到 GPU 的层数。

# 减少 GPU 层数
./main -m model.gguf --n-gpu-layers 25

性能异常问题

⚠️ 症状：推理速度远低于预期

💡 解决方案：确保环境变量指向正确的 ICD 文件。

# 启用性能模式
export VK_ICD_FILENAMES="/usr/share/vulkan/icd.d/radeon_icd.x86_64.json"

监控与调优：实时性能分析

为了保持最佳状态，建议实时监控资源使用情况。以下脚本可用于循环打印 GPU 负载：

#!/bin/bash
while true; do
    GPU_USAGE=$(rocm-smi --showuse | grep "GPU use" | awk '{print $3}')
    MEMORY_USAGE=$(rocm-smi --showmemuse | grep "GPU memory use" | awk '{print $4}')
    echo "GPU 使用率：$GPU_USAGE% | 显存使用：$MEMORY_USAGE%"
    sleep 2
done

进阶学习

除了上述配置，深入理解 llama.cpp 的核心模块也有助于进一步优化。推荐阅读官方文档中的安装部分，并关注社区发布的最新补丁。持续监控和适时调整是保持最佳性能的关键。祝你在本地 AI 部署的道路上越走越远！