AMD RDNA2显卡本地大模型推理实战：基于ROCm和TurboQuant的优化方案

本项目展示如何在AMD RDNA2架构显卡（如RX 6800 XT）上使用ROCm平台和llama.cpp TurboQuant分支实现高效本地大模型推理，提供完整配置脚本与多种运行模式预设，为AMD用户带来媲美NVIDIA的本地AI开发体验，支持OpenCode等AI编程助手后端。

长期以来NVIDIA凭借CUDA生态主导AI训练和推理领域，随着AMD ROCm平台成熟及开源社区努力，AMD显卡用户可运行高性能本地大语言模型。本项目针对RDNA2架构提供完整LLM推理方案，基于TurboQuant分支与ROCm平台，解决AMD用户本地AI开发需求。

硬件配置：GPU为AMD Radeon RX 6800 XT（16GB显存，gfx1030架构），CPU为Ryzen 7 7700X，内存64GB，操作系统为Arch Linux及其衍生版。 软件依赖：ROCm SDK核心组件（llvm、hip-runtime-amd、hipblas、rocblas等），需将/opt/rocm/bin添加到PATH环境变量。

采用llama.cpp TurboQuant分支的非均匀动态量化策略（Unsloth Dynamic 2.0），关键层保持高精度，非关键层激进压缩。支持量化级别：

• UD-Q2_K_XL：10GB显存，BF16质量92%
• UD-Q3_K_XL：13.5GB显存，BF16质量99%
• UD-Q4_K_XL：16.5GB显存，BF16质量99.5%
• UD-Q6_K：22GB显存，接近BF16质量（需内存卸载）

运行模式：

1. Fast模式（默认）：Qwen3.6-35B-A3B MoE，32k上下文，关闭思考模式，28个CPU MoE专家，适合日常Agent/代码补全。
2. Smart模式：Qwen3.6-27B dense，32k上下文，开启思考模式（2048token预算），适合复杂推理/代码审查。
3. Bigctx模式：Qwen3.6-27B dense，100k上下文，适合长文档/代码库分析。
4. Custom模式：用户自定义配置。 关键参数：CTX（上下文窗口）、B/UB（批处理）、THINKING（思考模式）、N_CPU_MOE（CPU MoE专家数）、KV缓存精度等。

• Fast模式：35B-A3B MoE模型达15-20token/s生成速度，满足实时代码补全。
• Smart模式：27B模型质量显著提升，复杂编程任务准确率更高。
• Bigctx模式：100k上下文可加载大型代码库，支持跨文件分析。

本项目展示AMD显卡本地AI推理潜力，通过ROCm与开源社区努力，AMD用户获得与NVIDIA相近的本地大模型体验，助力多元化AI硬件生态，降低单一供应商依赖。总结：16GB显存消费级显卡可运行35B高质量模型。

建议根据场景选择模式：日常编码用Fast模式（最佳响应速度），复杂任务用Smart模式（高质量回答），大型项目用Bigctx模式（长上下文支持）；通过调整参数平衡性能与质量。