4개의 Radeon AI PRO R9700에서 DeepSeek-V4-Flash-0731 구동: '거부됨'이라던 4카드 구성이 실제로 작동하며 초당 약 79토큰 기록
**DeepSeek-V4-Flash-0731 on 4x Radeon AI PRO R9700 with affinity: the "refused" 4-card config works, ~79 tok/s on real cards**
핵심 요약
4개의 Radeon AI PRO R9700 카드로 DeepSeek-V4 모델을 성공적으로 구동하여 초당 79토큰의 성능을 확인했습니다.
- 성능 검증 — 4개의 R9700 카드로 79 tok/s의 추론 속도 달성함
- 버그 해결 — 기존에 보고된 4카드 구성의 오류는 시뮬레이션상의 문제였음이 확인됨
- 하드웨어 설정 — Threadripper PRO 9955WX와 4개의 R9700을 활용한 고성능 구성
- 전력 최적화 — 카드당 전력 제한을 211W로 설정하여 성능 저하 없이 효율성 확보함
몇 주 전 u/neuromacmd가 올린 글(https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wod07t/)에 대한 후속 조치다. affinity engine(https://codeberg.org/StillDeadcode/affinity)이 카드 2장 이상에서 실행이 안 됐던 건, 원작자가 카드를 2장밖에 안 가지고 있어서 4개 랭크를 시뮬레이션으로 돌리다가 설명 불가능한 반복 토큰 쓰레기 값만 잔뜩 뽑아냈기 때문임. R9700 4장 실물로 테스트해 본 놈이 아무도 없었거든. 내가 4장 가지고 있어서 오늘 밤에 바로 조져봤다.
결론부터 말하면: 그냥 존나 잘 돌아감.
세팅: Threadripper PRO 9955WX, 128 GB RAM, R9700 4장 전부 CPU 레인에 박았고 모든 쌍 간에 P2P 연결함. 안정성 패치(https://github.com/neuromaniacMD/affinity, v4-fixes 브랜치) 적용된 포크 빌드했고, 미리 빌드된 2.875 bpw 퀀트(https://huggingface.co/neuromaniacmd/DeepSeek-V4-Flash-0731-affinity-2.875bpw) 써서 149 GB 다운로드나 2.5시간짜리 퀀타이즈 삽질은 안 함. 그 다음 AFF_ALLOW_NRANK=1 --gpus 4 때림.
결과, 같은 박스, 같은 프롬프트 기준:
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2장: 디코드 36 tok/s. 전문가 모델 45%만 VRAM에 들어가고 나머지는 51 GB 고정 호스트 풀에서 스트리밍되는데, 프로파일러 까보니까 토큰 하나당 82%가 그 스트리밍 기다리는 데 시간 다 씀.
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4장: greedy 79 tok/s, temp 1.0에서 63 tok/s, thinking 켜진 챗 답변에서는 90 tok/s 정도 나옴. 전문가 모델 11,008개 전부 상주하고 호스트 풀은 할당조차 안 됨.
greedy랑 샘플링으로 5번 돌려보고 챗 서버 테스트까지 마침. 이상한 출력물 하나도 안 나옴. 엔진 자체 크로스 랭크 체크(샘플 몇 번 돌릴 때마다 카드끼리 비교하는 거)도 매번 통과함. 그러니까 원작자가 겪은 버그는 4-on-2 시뮬레이션에서 발생한 거지, 4-랭크 실행 자체의 문제는 아니었음. u/neuromacmd도 이미 이걸 의심하고 있었고.
