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3090+3080+R9700*2 混插跑大模型实测！CUDA+ROCm 混合推理，预处理速度直接起飞 2.5 倍！

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2026-07-19 00:19:16

本期视频实测了 CUDA+ROCm 混合推理方案在四卡混插环境下的真实表现。测试平台：2×R9700 32G + 1×RTX 3090 24G + 1×RTX 3080 20G 测试模型：Qwen3.5-122B-A10B-Opus-Reasoning-Q4_K_M 对比方案： • LM Studio + Vulkan 后端 • llama.cpp + CUDA + ROCm 混合后端实测结论： ✅ 预处理速度提升约 2.5 倍 ✅ 输出速度提升约 10 tokens/s ✅ 混合推理价值显著，绝非噱头此外，视频末尾还讨论了一个有意思的问题： 🤔 是保留 3080 换成 3090 再 NVLink，还是全部出掉换两张 7900XTX？欢迎在评论区留下你的看法！ 📎 小店链接已附在评论区/简介下方，内含： - llama.cpp 多 GPU 支持容器部署教程 - ROCm 7.13.0 preview 详细安装教程 - AMD ROCm 7.13.0 TheROCk 源码构建教程有需要的小伙伴可以支持一下，感谢！

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