llama.cpp ROCm vs. Vulkan: 3,8 GB mehr VRAM-Verbrauch für KV-Cache auf Linux
Nutzer Jorlen betreibt einen Docker-Stack mit mehreren KI-Diensten, in dem llama.cpp als zentraler Inference-Server fungiert. Beim Wechsel vom Vulkan-Backend auf das ROCm-Backend (latest build) blieb die erwartete Performance-Steigerung aus – stattdessen stieg der VRAM-Verbrauch für denselben Modell-Load mit identischem Kontext und KV-Cache-Quantisierung (Q8_0) von 25,3 GB auf 29,1 GB, also um rund 3,8 GB. Eine Erklärung, ob dies an GPU-spezifischen Speicher-Alignment-Strategien, zusätzlichen ROCm-Laufzeit-Allokationen oder einem Build-Konfigurationsproblem liegt, ist im Post nicht gegeben. Der Beitrag wirft eine praxisrelevante Frage für AMD-GPU-Nutzer auf, die llama.cpp produktiv einsetzen und zwischen Vulkan und ROCm abwägen.
- ROCm-Backend verbrauchte 29,1 GB VRAM, Vulkan-Backend nur 25,3 GB – Differenz: ~3,8 GB
- Gleiche Testbedingungen: identisches Modell, gleiche Kontextgröße, KV-Cache-Quant Q8_0
- Kein messbarer Performance-Gewinn durch ROCm gegenüber Vulkan festgestellt
- Setup basiert auf einem Docker-Stack mit mehreren KI-Services
- Unklar, ob Problem GPU-spezifisch, treiberbedingt oder ein Build-Artefakt ist
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- ROCm-Backend verbrauchte 29,1 GB VRAM, Vulkan-Backend nur 25,3 GB – Differenz: ~3,8 GB
- Gleiche Testbedingungen: identisches Modell, gleiche Kontextgröße, KV-Cache-Quant Q8_0
- Kein messbarer Performance-Gewinn durch ROCm gegenüber Vulkan festgestellt
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- Unklar, ob Problem GPU-spezifisch, treiberbedingt oder ein Build-Artefakt ist
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