迁移前后的性能“大考”：显存与延迟的真实数据

很多团队在考虑从 NVIDIA CUDA 迁移到 AMD ROCm 平台时，最关心的往往不是代码怎么改，而是“换了卡之后，效果到底咋样？”毕竟，硬件选型的决策直接关系到项目成本和未来的扩展边界。光听社区宣传或者看官方 PPT 是不够的，我们需要在相同的负载下，拿真实数据说话。

在这次迁移实战中，我们搭建了一套严格的对比测试环境：保持模型架构（Llama 3-8B）、输入序列长度、并发请求数完全一致，分别在同级别的 NVIDIA 显卡和 AMD Instinct 系列显卡上运行基于 SGLang 的推理服务。测试涵盖了从低并发到高并发的多种场景，重点考察吞吐量（Tokens/s）、峰值显存占用以及首字延迟（TTFT）这三个核心指标。

吞吐量表现：高并发下的逆袭

在低并发场景下（例如单路或双路请求），AMD 平台的吞吐量与 NVIDIA 平台基本持平，甚至在某些极端小 Batch 的情况下略低 5% 左右。这主要是因为 CUDA 生态经过多年打磨，其底层算子在小规模任务上的调度开销已经优化到了极致。

但随着并发数的提升，局势发生了反转。当我们把并发请求数逐步推高，模拟生产环境中常见的大 Batch Size 场景时，AMD 平台的优势开始显现。得益于 SGLang 框架在 ROCm 后端的深度适配，特别是其连续批处理（Continuous Batching）机制与 AMD GPU 内存层级结构的良好配合，显存利用率得到了显著改善。

在并发数达到 32 及以上时，AMD 方案的吞吐量不仅追平了参照组，在部分长序列生成任务中甚至超出了约 8%-12%。这背后的关键在于，经过 TileLang 优化后的 Attention 算子，更好地利用了 AMD 架构的矩阵核心（Matrix Cores），减少了全局内存的访问瓶颈。对于需要同时服务大量用户的推理服务来说，这种高吞吐意味着可以用更少的机器承载更大的流量，直接降低了单位 Token 的计算成本。

显存占用：大模型的“生存空间”

显存是大模型部署的硬约束。在测试中，我们观察到 AMD 平台在大 Batch Size 场景下的显存管理表现得相当出色。在加载相同精度的模型权重并处理同等长度的上下文时，AMD 方案的峰值显存占用比预期要低。

这主要归功于两个因素：一是 SGLang 对 KV Cache 的分页管理机制在 ROCm 上运行高效，有效减少了碎片化；二是我们在迁移过程中，利用 TileLang 对部分中间激活值的存储策略进行了微调，避免了不必要的冗余拷贝。在实际压测中，当 NVIDIA 平台因显存不足而被迫降低 Batch Size 或触发 Swap 时，AMD 平台仍能维持较高的并发度稳定运行。这对于那些显存资源相对紧张，却又想部署大参数量模型的场景来说，无疑是一个巨大的利好。

诚实面对延迟：首字波动的真相

当然，迁移并非完美的“银弹”，我们必须诚实地面对数据中的波动。在测试过程中，我们发现首字延迟（Time to First Token, TTFT）在某些特定场景下存在不稳定性。

特别是在处理极小模型（如 1B-3B 参数级别）或特殊算子组合的短序列请求时，AMD 平台的首字延迟偶尔会出现比 NVIDIA 平台高 10%-15% 的波动。深入分析日志后发现，这并非框架层面的问题，而是部分细粒度算子内核尚未针对最新架构进行深度的微调和预热。在冷启动阶段，JIT 编译或内核加载的开销被放大了。

不过，这种波动主要集中在“首字”，一旦生成开始，后续的 Token 生成速度（TPOT）非常稳定，且整体平均延迟在长文本生成场景中几乎无感。对于大多数对实时性要求不是毫秒级苛刻的生产应用（如文档摘要、离线分析、常规对话机器人），当前的性能水平已经完全能够满足 SLA 要求。随着社区对 ROCm 算子库的持续迭代，相信这一短板也会很快被补齐。

数据背后的决策建议

综合来看，这次迁移实测给出的结论是清晰的：如果你追求的是极致的低延迟单路响应，尤其是在小模型场景下，现有的 CUDA 生态依然有细微优势；但如果你关注的是高并发下的吞吐量、显存性价比以及大规模集群的总拥有成本（TCO），AMD ROCm 平台结合 SGLang 和 TileLang 的方案已经具备了极强的竞争力。

对于决策者而言，不必再因为“担心性能不行”而对非 NVIDIA 方案望而却步。只要做好算子层面的针对性优化，选好匹配的推理框架，AMD 显卡完全能够扛起大模型推理的大旗。接下来的工作，就是将这套验证过的方案扩展到多卡分布式训练场景，进一步释放集群的算力潜力。

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