ROCm 推理栈工程指南：vLLM/LMCache 在 AMD 平台的生产化
ROCm 平台跑通生产级推理的关键是源码级适配能力：vLLM 0.20.1+rocm721 + LMCache 主线编译 + 并行读补丁，480B 实测吞吐 +29–40%（R2/R3），全栈版本公开可复现。
ROCm 生态的现实与对策
CUDA 生态的工具链默认可用，ROCm 生态则常需要源码编译与补丁——这是选择 AMD 平台省下的卡钱的一部分要还给工程的地方。铭信的做法是把适配做成可复现资产：编译适配层、补丁、部署脚本全部随联测交付（R8 导出包）。
已验证的完整栈：8×MI308X（gfx942、每卡 192GB HBM）、ROCm 7.2、vLLM 0.20.1+rocm721、LMCache 上游主线编译——480B FP8 MoE 模型生产部署形态（TP=8）签字级实测（R1–R4）。
存储层是 ROCm 平台的隐藏加分项
MI308X 单卡 192GB HBM 是相对优势，配合外置 KV 分层可以把长上下文并发做深：实测吞吐 +29–40%、TTFT 降 26–32%、对重算 8.6–20×（R2/R3）。
多模态方向同样验证：ComfyUI + LTX-Video 2.3 全部 7 个模型在该平台实跑通过、零算子错误（R6/R7）——ROCm 生产化的可行性由实测背书，不靠「理论上支持」。
常见问题
ROCm 版本升级怎么跟？
以基线回归为准：G2 口径（R1 ±10% 复现）跑通再切生产。铭信提供回归脚本与适配层维护，版本跟进不靠运气。
gfx942 之外的架构支持吗？
软件栈基于 ROCm 通用接口，新架构预期兼容；但我们只对实测过的平台给数字，新卡以联测回填为准。
和 NVIDIA 平台的性能差距？
跨平台对比需同模型同负载联测才有意义，我们不引用不可比数字。可比的是：同平台加不加存储层的差距（+29–40%，R2/R3）。
数据出处（可查证）
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