RX 7900 XTX 跑 llama.cpp 速度如何?

Linux 下 ROCm(HIP)与 Vulkan 后端都可用,GGUF 推理速度接近理论值:8B Q4 理论约 146 tok/s,与 3090 的约 143 持平。GGUF 对 CUDA 专有特性依赖不深,A 卡带宽利用率不吃亏。

7900 XTX 能在 Windows 上跑 LLM 吗?

可以但弱一档:llama.cpp 的 Vulkan 后端可用,ROCm 的 Windows 支持有限;vLLM 等框架的 AMD 优化明显落后于 CUDA。Windows 主力用户建议选 N 卡。

7900 XTX 便宜近一半,为什么还有人买 3090?

买生态确定性:CUDA 框架首发支持、教程密度、出问题有现成答案,以及双卡跑 70B 的成熟玩法(A 卡多卡生态弱)。愿折腾的 Linux 用户选 7900 XTX,等于半价买同样的 24GB。

GPU 对比 / RTX 3090 vs RX 7900 XTX

RTX 3090 vs RX 7900 XTX:跑本地 LLM 怎么选

结论

Linux + 愿折腾选 7900 XTX:一半的价钱、相同的 24GB、带宽还略高;要 CUDA 生态确定性与多卡退路,选 3090。

规格对照

	RTX 3090	RX 7900 XTX
标称显存	24 GB	24 GB
可用显存(模型可用)	24.0 GB	24.0 GB
显存带宽	936 GB/s	960 GB/s
类型	独显	独显
发布年份	2020	2022
MSRP	$1,499	$999
二手参考价	$1,100	$650
TDP	350 W	355 W

模型判定矩阵(Q4_K_M @8K)

模型	显存需求	RTX 3090	理论速度	RX 7900 XTX	理论速度
Llama 3.2 3B	4.4 GB	宽裕	≈357	宽裕	≈366
Llama 3.1 8B	7.5 GB	宽裕	≈143	宽裕	≈146
Qwen3 8B	7.7 GB	宽裕	≈140	宽裕	≈143
Phi-4 14B	12.2 GB	宽裕	≈78	宽裕	≈80
Mistral Small 3.2 24B	17.5 GB	宽裕	≈48	宽裕	≈49
Gemma 3 27B	22.4 GB	勉强装下	≈42	勉强装下	≈43
Qwen3.8 27B	20.7 GB	勉强装下	≈41	勉强装下	≈42
Muse Glimmer 30B	20.1 GB	勉强装下	≈39	勉强装下	≈40
Qwen3 30B-A3B	21.0 GB	勉强装下	≈347	勉强装下	≈356
Qwen3 32B	23.7 GB	勉强装下	≈35	勉强装下	≈36
gpt-oss-20b	14.7 GB	宽裕	≈318	宽裕	≈327
Llama 3.3 70B	47.4 GB	本地不可行	—	本地不可行	—
gpt-oss-120b	73.6 GB	本地不可行	—	本地不可行	—
DeepSeek-R1 671B	413.1 GB	本地不可行	—	本地不可行	—

高亮行 = 两卡判定不同的分水岭模型。理论速度 = 带宽 × 0.75 ÷ 每 token 权重字节(MoE 按激活参数),实际受框架/驱动/CPU 影响,误差 ±30%。判定为需要多卡/不可行时不显示速度。

性价比对比

	RTX 3090	RX 7900 XTX
每美元带宽	0.85 GB/s/$	1.48 GB/s/$
每美元可用显存	0.022 GB/$	0.037 GB/$

价格口径:RTX 3090 = 二手参考价; RX 7900 XTX = 二手参考价;二手价为市场参考价【估】,波动见分析。

对比分析

纸面参数上这场对比是“倒挂”的:7900 XTX 带宽 960 GB/s 比 3090 的 936 还高 2.6%,同为 24GB,14 个模型的判定矩阵逐行一致(24B 宽裕、27-32B 勉强、70B 需双卡),8B Q4 理论约 146 vs 143 tok/s——而二手价 $600-700 对 $1,095-1,181,几乎是半价。每美元带宽 1.48 vs 0.85 GB/s/$,账面完胜。

差价买的是 CUDA 生态。ROCm 在 Linux 下对 RDNA3 的支持已可用,llama.cpp 有 HIP 与 Vulkan 两种后端,GGUF 推理对 CUDA 专有特性依赖不深,速度能接近理论值;但 Windows 下 ROCm 支持有限,vLLM 等框架的 AMD 内核优化与多卡支持明显落后于 CUDA——遇到坑你得自己翻 GitHub issue。3090 这边是五年生态积累:框架首发支持、教程最多、出问题一搜就有答案。

多卡是另一个隐形分水岭:3090 双卡层拆分跑 70B 是成熟玩法,A 卡多卡生态弱、不建议。结论按画像分:Linux 主力、单卡 24B 档目标、享受折腾——7900 XTX 是 $650 买 24GB 的预算捷径;要“插上就能跑所有框架”,或想留着将来组多卡的退路,3090 的溢价是生态税,对很多人值得交。

常见问题

RX 7900 XTX 跑 llama.cpp 速度如何?: Linux 下 ROCm(HIP)与 Vulkan 后端都可用,GGUF 推理速度接近理论值:8B Q4 理论约 146 tok/s,与 3090 的约 143 持平。GGUF 对 CUDA 专有特性依赖不深,A 卡带宽利用率不吃亏。
7900 XTX 能在 Windows 上跑 LLM 吗?: 可以但弱一档:llama.cpp 的 Vulkan 后端可用,ROCm 的 Windows 支持有限;vLLM 等框架的 AMD 优化明显落后于 CUDA。Windows 主力用户建议选 N 卡。
7900 XTX 便宜近一半,为什么还有人买 3090?: 买生态确定性:CUDA 框架首发支持、教程密度、出问题有现成答案,以及双卡跑 70B 的成熟玩法(A 卡多卡生态弱)。愿折腾的 Linux 用户选 7900 XTX,等于半价买同样的 24GB。