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抡锤者

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  2. AI硬件
  3. RTX PRO6000 现货价格 10w,该不该卖,换 3 张 r9700

RTX PRO6000 现货价格 10w,该不该卖,换 3 张 r9700

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19 帖子 9 发布者 130 浏览
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  • Dalu FamaD Dalu Fama

    前一段时间买了RTX PRO6000 ,6.5W,昨天看了下价格,都涨到 10W了,有点想出掉,换 3 张 r9700 来跑,感觉也不会差很多,主要是跑qwen3.6模型和 comfyui, 现在 单卡同时跑 comfyui 和模型,同时输出的话还是不行,如果换 3 张r9700 ,2 张卡跑模型,1 张跑 comfyui,这个计划行不行?大佬给个建议

    CS6C 离线
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    CS6
    编写于 最后由 编辑
    #4

    @Dalu-Fama 你是個人用沒差,如果是開服務給人還是 PRO6000 吧,R9700 在影片工作流一定是比不上 PRO6000省事,你的主機板/電源能也要換,真要賣不如全換

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    • Tony WangT Tony Wang

      你这个相当于白赚3张R9700啊.

      不过你现在出了, 将来不见得还能用这个价格买回来.

      你这个方案肯定可行, 甚至两张就够, 一张LLM, 一张ComfyUI.

      好处是能物理隔离, 互不抢资源. 缺点是速度变慢, 视频生成变短. 不过应该都在将将可用的程度.

      Dalu FamaD 离线
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      Dalu Fama
      编写于 最后由 编辑
      #5

      @Tony-Wang 对啊,如果兑换掉的话,等于白赚 3 张 r9700,而且可以物理隔离,不抢性能,诱惑很大;就是不知道 2 张或者 3 张并行跑 comfyui,和 pro6000,有多大区别。

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      • kop wangK kop wang

        我个人理解,需要注意的有以下几点:
        1、部分场景32GB单卡显存不够,比如一些高分辨率的视频生成。多卡叠加效果不好。
        2、性能有折损,3张R9700的性能远不如pro 6000,当然这是废话,价格说明了一切。
        3、对于其他硬件有更高要求。比如你目前用的主板能不能有三个满血PCIE插槽。以及你的电源是否能够带动三张R9700。硬件方面我不是很懂,只能靠其他大神了。

        如果单独从性价比来讲,R9700肯定吊打NV显卡,但是很多时候,就是10分钱两分货,想提高性能,要付出指数级的价格。

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        Dalu Fama
        编写于 最后由 编辑
        #6

        @kop-wang 3 张卡并行跑 comfyui,显存应该算叠加吧,叠加后和 pro6000 一样 96gb,就是不知道性能能不能叠加算;其他硬件 都是小问题。

        5 Tony WangT 2 条回复 最后回复
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        • Dalu FamaD Dalu Fama

          @kop-wang 3 张卡并行跑 comfyui,显存应该算叠加吧,叠加后和 pro6000 一样 96gb,就是不知道性能能不能叠加算;其他硬件 都是小问题。

          5 在线
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          566656661
          编写于 最后由 编辑
          #7

          @Dalu-Fama

          ComfyUI最近支持了Parallel Processing nightly應該能並行加速, 不過A卡估計也要等優化?

          以前我記得ComfyUI的並行是兩種偽並行, 一種是一張卡在VAE幹活然後另外一張在Sampler幹活, 另外一種就是單純把VRAM共用, 但是其中一張卡的核心不幹活

          Dalu FamaD Tony WangT 2 条回复 最后回复
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          • 5 566656661

            @Dalu-Fama

            ComfyUI最近支持了Parallel Processing nightly應該能並行加速, 不過A卡估計也要等優化?

            以前我記得ComfyUI的並行是兩種偽並行, 一種是一張卡在VAE幹活然後另外一張在Sampler幹活, 另外一種就是單純把VRAM共用, 但是其中一張卡的核心不幹活

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            Dalu Fama
            编写于 最后由 编辑
            #8

            @566656661 是的 我了解到也是这样的,如果显存叠加的话,就只有一个核心干活!

            5 1 条回复 最后回复
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            • Dalu FamaD Dalu Fama

              @566656661 是的 我了解到也是这样的,如果显存叠加的话,就只有一个核心干活!

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              566656661
              编写于 最后由 编辑
              #9

              @Dalu-Fama

              那你的運氣很好, 上面的Pull Request前幾天進Main branch了, nightly應該能夠用到

              1 条回复 最后回复
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              • Dalu FamaD Dalu Fama

                @kop-wang 3 张卡并行跑 comfyui,显存应该算叠加吧,叠加后和 pro6000 一样 96gb,就是不知道性能能不能叠加算;其他硬件 都是小问题。

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                Tony Wang
                编写于 最后由 编辑
                #10

                @Dalu-Fama

                显存可以叠加, 但性能不能叠加.

                LLM prefill 阶段性能差不多可以叠加.
                LLM decode阶段和ComfyUI 性能都无法叠加.

                和 pro 6000 差异还是挺大的, pro 6000 跑comfyui 估计是3张R9700 的两到3倍. llm decode 估计也是 2-3倍.

                另外, 3张卡, 对主板和电源都有要求.

                所以, 慎重.

                terryT 5 Dalu FamaD 3 条回复 最后回复
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                • Tony WangT Tony Wang

                  @Dalu-Fama

                  显存可以叠加, 但性能不能叠加.

                  LLM prefill 阶段性能差不多可以叠加.
                  LLM decode阶段和ComfyUI 性能都无法叠加.

                  和 pro 6000 差异还是挺大的, pro 6000 跑comfyui 估计是3张R9700 的两到3倍. llm decode 估计也是 2-3倍.

                  另外, 3张卡, 对主板和电源都有要求.

                  所以, 慎重.

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                  terry
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @Tony-Wang Pro 6000comfy队R9700可能是5倍以上的优势,5倍保底。

                  油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                  Dalu FamaD 1 条回复 最后回复
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                  • Tony WangT Tony Wang

                    @Dalu-Fama

                    显存可以叠加, 但性能不能叠加.

                    LLM prefill 阶段性能差不多可以叠加.
                    LLM decode阶段和ComfyUI 性能都无法叠加.

                    和 pro 6000 差异还是挺大的, pro 6000 跑comfyui 估计是3张R9700 的两到3倍. llm decode 估计也是 2-3倍.

                    另外, 3张卡, 对主板和电源都有要求.

                    所以, 慎重.

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                    5 在线
                    566656661
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    @Tony-Wang

                    Prefill是Compute intensive, 核心的相對應tflops越高越好

                    Decode是Memory intensive, VRAM帶寬越高越好

                    很遺憾的是R9700兩個都比不上, 更缺乏生態優化

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                    • 5 566656661

                      @Dalu-Fama

                      ComfyUI最近支持了Parallel Processing nightly應該能並行加速, 不過A卡估計也要等優化?

                      以前我記得ComfyUI的並行是兩種偽並行, 一種是一張卡在VAE幹活然後另外一張在Sampler幹活, 另外一種就是單純把VRAM共用, 但是其中一張卡的核心不幹活

                      Tony WangT 离线
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                      Tony Wang
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      @566656661 说:

                      @Dalu-Fama

                      ComfyUI最近支持了Parallel Processing nightly應該能並行加速, 不過A卡估計也要等優化?

                      以前我記得ComfyUI的並行是兩種偽並行, 一種是一張卡在VAE幹活然後另外一張在Sampler幹活, 另外一種就是單純把VRAM共用, 但是其中一張卡的核心不幹活

                      我的理解是:

                      Diffusion 模型是一个不断降噪的过程, 它依靠时序, 所以只能串行计算.

                      如果每一步都并行计算的话, 就意味着大量数据要通过pcie通道搬运, 速度会严重拖慢.

                      这个并行计算的意思, 是三张卡跑三个模型, 同时干活. 时长变短, 但是抽卡速度变为三倍.

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                      • kos orK 离线
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                        kos or
                        编写于 最后由 kos or 编辑
                        #14

                        3張 R9700 要同時放進同一台電腦中嗎?
                        支援多卡 PCIe 4.0/5.0 x 16 lines (32GB/s, 64GB/s 傳輸速度)的主機板會比較貴

                        1 条回复 最后回复
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                        • A 在线
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                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          把显卡算力租出去然后赚钱买r9700

                          1 条回复 最后回复
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                          • Tony WangT Tony Wang

                            @566656661 说:

                            @Dalu-Fama

                            ComfyUI最近支持了Parallel Processing nightly應該能並行加速, 不過A卡估計也要等優化?

                            以前我記得ComfyUI的並行是兩種偽並行, 一種是一張卡在VAE幹活然後另外一張在Sampler幹活, 另外一種就是單純把VRAM共用, 但是其中一張卡的核心不幹活

                            我的理解是:

                            Diffusion 模型是一个不断降噪的过程, 它依靠时序, 所以只能串行计算.

                            如果每一步都并行计算的话, 就意味着大量数据要通过pcie通道搬运, 速度会严重拖慢.

                            这个并行计算的意思, 是三张卡跑三个模型, 同时干活. 时长变短, 但是抽卡速度变为三倍.

                            5 在线
                            5 在线
                            566656661
                            编写于 最后由 编辑
                            #16

                            @Tony-Wang

                            我理解也是這樣, 所以也好奇剛才那個PR是用什麼觀念設計的, 有時間的話研究一下

                            不過我看到這個帖子的並行以為是tensor parallel那個並行, 沒想到是3個服務

                            1 条回复 最后回复
                            0
                            • Dalu FamaD Dalu Fama

                              前一段时间买了RTX PRO6000 ,6.5W,昨天看了下价格,都涨到 10W了,有点想出掉,换 3 张 r9700 来跑,感觉也不会差很多,主要是跑qwen3.6模型和 comfyui, 现在 单卡同时跑 comfyui 和模型,同时输出的话还是不行,如果换 3 张r9700 ,2 张卡跑模型,1 张跑 comfyui,这个计划行不行?大佬给个建议

                              benton yiB 离线
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                              #17

                              @Dalu-Fama 不缺钱就别卖了,真的想卖的话还可以再等等。这个10w多的价格我了解了一下,基本上能成交的也都是对公含税价,卖家是要能开出票的。个人的话其实涨得没那么多,你2手收的话七八万也能收到。对个人来说如果对公价格把这个单品炒高了,就去买6000D版,D版也高了就选pro5000 72G版。毕竟是自己的钱,总有替代品。

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                              0
                              • terryT terry

                                @Tony-Wang Pro 6000comfy队R9700可能是5倍以上的优势,5倍保底。

                                Dalu FamaD 离线
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                                #18

                                @terry 性能有这么大差距?看来我还是高估r9700了

                                1 条回复 最后回复
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                                • Tony WangT Tony Wang

                                  @Dalu-Fama

                                  显存可以叠加, 但性能不能叠加.

                                  LLM prefill 阶段性能差不多可以叠加.
                                  LLM decode阶段和ComfyUI 性能都无法叠加.

                                  和 pro 6000 差异还是挺大的, pro 6000 跑comfyui 估计是3张R9700 的两到3倍. llm decode 估计也是 2-3倍.

                                  另外, 3张卡, 对主板和电源都有要求.

                                  所以, 慎重.

                                  Dalu FamaD 离线
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                                  #19

                                  @Tony-Wang 嗯,综合考虑还是不换了,一分钱一分货肯定是有道理的!

                                  1 条回复 最后回复
                                  0

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