この記事では、GMKtec EVO-X2（Ryzen AI Max+ 395 / Radeon 8060S / UMA 96GB）で、Ubuntu + ROCm + llama.cpp を使って gpt-oss-20b を実測した結果をまとめます。
（チャッピーが）英語圏・中国語圏で広く検索して、Strix Halo（Radeon 8060S）＋ ROCm ＋ llama.cpp ＋ gpt-oss-20b の動作確認記事はまだ存在しませんでした。特に gpt-oss-20b の MXFP4 GGUF を ROCm(HIP) で回した例は見つかりませんでした。
したがって本稿は：
- EVO-X2（Strix Halo）実機での 20B LLM 実測ログ
- ROCm/HIP での動作確認
- 推論 throughput・VRAM 使用量・電力ピークの実データ
として、初出の技術検証になります。
1. 検証環境（ハードウェア）おさらい
■ GMKtec EVO-X2
ミニPCですが、中身は「新世代 APU のモンスター」です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen AI Max+ 395（Strix Halo） 16C/32T（Zen 5） |
| GPU | Radeon 8060S（RDNA 3.5 / 40 CU / gfx1151） |
| メモリ | LPDDR5X 128GB（UMA:MAX 96GB） |
| ストレージ | NVMe Gen4 M.2 SSD 2TB |
| TDP | 55〜120W クラス |
8060S は RTX 4070 Laptop に匹敵するという噂もある GPUで、実際 compute workload でもかなりの実力を発揮します。
2. ソフトウェア構成
| ソフト | バージョン | 備考 |
|---|---|---|
| Ubuntu | 24.04.3 LTS | |
| ROCm | 6.4.4 | gfx1151（Strix Halo）対応 |
| llama.cpp |
6967〜7067 周辺 |
HIP/rocBLASビルド |
| Model | gpt-oss-20b-mxfp4.gguf | MXFP4 MoE、約11.3GB |
| Driver |
amdgpu（ROCm公式） |
ROCm 6.4 以降、gfx1151（Strix Halo） が正式にターゲットへ追加されています。
3. BIOS 設定（重要）
EVO-X2 は BIOS で GPU の UMA 割り当てを最大 96GB にできます。
- UMA Frame Buffer = 96GB
この設定があるからこそ、gpt-oss-20b の MoE モデルを HIP 上で安定動作させる ことができます。
4. llama.cpp（HIP/rocBLAS）ビルド
llama.cpp の最新をGithubからクローンコピーします。
ROCm 対応の HIP バックエンドを有効にするため、llama.cpp を hipcc で再ビルドします。
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
mkdir build-hip && cd build-hip
cmake .. -DLLAMA_HIPBLAS=ON -DLLAMA_CUBLAS=OFF
make -j
生成物：
./bin/llama-cli
./bin/llama-server
libllama-hipblas.so
5. gpt-oss-20b（MXFP4 GGUF）のダウンロード
gpt-oss-20b は Hugging Face で公開されていますが、llama.cpp で動かすには GGUF 形式が必要です。ここでは公開されている MXFP4 量子化 GGUF を取得します。
mkdir -p ~/models/gpt-oss-20b
cd ~/models/gpt-oss-20b
# Hugging Face CLI を使う場合
huggingface-cli download \
fjodor/gpt-oss-20b-gguf \
gpt-oss-20b-mxfp4.gguf \
--local-dir . \
--local-dir-use-symlinks False
■ ダウンロード後のファイル確認
~/models/gpt-oss-20b/gpt-oss-20b-mxfp4.gguf （約 12GB）
モデルの準備ができたので、続いて llama.cpp（HIP）で gpt-oss-20b が正しく GPU 推論できるか確認します。
6. 動作確認：gpt-oss-20b を GPU 推論
ビルドした llama.cpp が正しく ROCm/GPU を使えているかを確認するため、実際に gpt-oss-20b を推論させます。
./bin/llama-cli \
-m ~/models/gpt-oss-20b-mxfp4.gguf \
-p "1文で自己紹介してください。" \
-t 8 \
-ngl 64
ROCm が正しく認識：
ggml_cuda_init: found 1 ROCm devices:
Device 0: AMD Radeon Graphics, gfx1151
llama_model_load_from_file_impl: using device ROCm0 (98138 MiB free)
EVO-X2の出力は次のとおり：
私はOpenAIが開発した大規模言語モデルChatGPTです。
6. GPU使用量・電力・温度（モニタリングログ）
rocm-smi を 1秒間隔でモニタリング。
■ 代表的な推論中のログ
Temp=43°C Power=90W Use=99% VRAM=11.58 GiB
Temp=44°C Power=91W Use=99% VRAM=11.58 GiB
Temp=45°C Power=90W Use=99% VRAM=11.58 GiB
- VRAM 使用量：約 11.6 GB
- 電力ピーク：90〜91 W
- GPU 使用率：ほぼ 99%
8060S が しっかり「演算 GPU」として」働いている ことが分かります。
7. throughput（tok/s）実測
gpt-oss-20b（MXFP4）での実測値：
| 設定 | tok/s（実測） | 備考 |
|---|---|---|
-ngl 16 |
20〜25 tok/s | iGPU への部分オフロード |
-ngl 32 |
40〜50 tok/s | |
-ngl 64 |
70〜85 tok/s | 推奨：最速・最安定 |
EVO-X2（ミニPC）で 80 tok/s 近く出る のは素直に優秀です。
特に gpt-oss-20b は MoE（32 experts 中 4使用） で FlashAttention 無効時でもこの速度なので、RDNA3.5 の raw compute が効いているのが分かります。
8. 電力・VRAM・利用率まとめ表
gpt-oss-20b（MXFP4）を -ngl 1 / 16 / 32 / 64 で推論した際の、電力・VRAM・GPU 利用率の目安を以下にまとめます。
| NGL | tok/s | VRAM使用量 | GPU利用率 | 電力ピーク |
|---|---|---|---|---|
| 16 | 20〜25 tok/s | 約 1.8 GB | 10〜12% | 60〜75 W |
| 32 | 40〜50 tok/s | 約 4.7 GB | 20〜30% | 75〜85 W |
| 64 | 70〜85 tok/s | 約11.6 GB | 95〜99% | 88〜91 W |
(1) ngl を上げるほど GPU が本格稼働し、性能が伸びる
-ngl=1〜16 では CPU が律速となり GPU 利用率は低めですが、
-ngl=32 付近から GPU の仕事量が増え、
-ngl=64 では GPU 利用率が 95〜99% に到達してスループットが最大になります。
（2）VRAM 使用量は段階的に増えるが、20B モデルでも 12GB 前後で収まる
MXFP4 + MoE により、20B モデルでも VRAM は 約 12GB 程度。
UMA 96GB のため KV キャッシュも余裕があり、
大モデルでもメモリ不足にならず安定動作します。
（3）電力は GPU 負荷に比例して増え、最大 90W 付近で張り付く
GPU が本気で回り始めるのは -ngl=32 以降で、
-ngl=64 では 80〜90W 帯で安定したフルロード。
電力変化の素直さから、HIP 経由で GPU が正しく使われていることが分かります。
9. まとめ
- GPU が本気で強い（8060S, RDNA3.5）
- 40CU（2560 shader相当）
- FP16, BF16, INT8 が高速
- 実測でも RTX 4070 Laptop に迫るケースあり
- UMA 96GB の余裕
- 動的サイズの KV Cache や MoE の重み切り替えが安定。
- ROCm 6.4 が Strix Halo（gfx1151）を正式サポート
- コンパイルも実行も素直に通る。
- gpt-oss-20B（MXFP4）の扱いやすさ
- MoE だが MXFP4 quant のため 11GB で済む
- つまり、20Bクラスでも iGPU で動かせる
- llama.cpp の HIP 最適化（HIPBLAS）が効いている
- FlashAttention が無くても良い数字
huggingface で配布されている MXFP4 版は「AMDユーザーが最も恩恵を受けるLLMモデル」 になっています。