1. 显存需求核实：Qwen3.8-27B 满血 FP16/BF16 权重 = 27B × 2 字节 ≈ 54GB。你同学说的"100来GB"多半是把 128K 上下文 FP16 KV 也算进去了，或者记混了别的模型。加上 32-64K 上下文 KV（FP16 约 4-8GB），单张 MI210 64GB 完全装得下。

2. 所以 2×MI210 跑 27B FP16 是浪费：54GB 权重 + KV，一张 64GB 就够，第二张纯属多花 1.9万。128GB 池子是给 35B/70B 满血或者超大上下文准备的，27B 用不上。

3. 桥接器要泼冷水：MI210 的 xGMI 互联是 OAM 平台（MI250/MI300 整卡多 die）的玩法，市售魔改 PCIe 版没有可用的外部桥接方案——两张卡就是两个独立 64GB 池，跟双 7900XTX 一样不能合体。所以"2×MI210 = 128GB 大池子"这个前提不成立。

4. 带宽账：MI210 是 1.6TB/s HBM2e。FP16 54GB 权重的解码上限 ≈ 1600GB/s ÷ 54GB ≈ 29 t/s；同卡跑 Q4_K_M（约 16GB）≈ 90-100 t/s。满血 FP16 换来 3 倍速差，质量提升 3-5%，terry 说得对——不值。

5. 唯一值得说的场景：如果你就是想要"满血 FP16 27B"做精度敏感实验，单张 MI210 64GB（1.9万）确实是 2 万内唯一装得下 54GB 的选项——4090 48G 魔改只有 48G 装不下，双 3090 又不能合体。买 1 张就够，别买 2 张。

先纠正一个常见误解：MI210 的 64GB HBM2e 是完整的 64GB（不像 2x3090 的 48GB 是"两张 24G 不能叠加"），带宽 1.6TB/s 接近 A100 80G 水平，2 万内拿到这个规格确实划算。llama.cpp 的 HIP 后端（gfx90a）支持很好，vLLM 和 PyTorch ROCm 也能用，纯 LLM 推理场景它能跑 70B Q4 或 32B Q8 全进显存。

但你的场景是"硕士 AI 实战课程 + 训练小模型 + 本地部署 LLM"，这个组合下 MI210 有几个硬伤：

1. Windows 完全没驱动（你自己也说了）—— 你主用 Windows，等于这张卡只能活在 Linux 里，所有课程作业、调试、演示都绕不开双系统切换。
2. 训练生态摩擦：现在课程、教程、开源仓库默认 CUDA。PyTorch ROCm 对 gfx90a 支持不错，但你会把大量时间花在"某个库没有 gfx90a 的 wheel"、"flash-attn 要自己编译"这类事上。对要交作业的学生，时间成本比 64GB 显存值钱。
3. 无显示输出 + 被动散热：得魔改风扇，还得常驻无头 Linux 或双卡（5070 出画面）。5950X 的 PCIe 通道还要分：X570 上第二张卡走芯片组 x4，带宽对训练是瓶颈，推理凑合。
4. 无 FP8：CDNA2 没有 FP8 张量核心，FP8 权重、FP8 KV 这些新量化红利都吃不到，只能 BF16/INT8。

按你的候选清单和真实需求（课程 + 训练小模型）排一下：

• 4090 48G 魔改：CUDA + Windows 全兼容，48G 跑 35B/70B Q4 都行，训练生态零摩擦。缺点：魔改有翻车风险，价格 2.5 万上下。你 1500W 电源带得动。
• 4080S 32G 魔改：预算友好些，32G 跑 27B Q8 / 35B Q4 刚好，同样 CUDA 生态，魔改风险同上。
• 2x3090 24G：NVLink 只提 P2P 带宽，显存不能叠加，等于两个独立 24G。llama.cpp 不认 NVLink 池化，vLLM TP=2 可以但你的主板未必有 x8/x8。
• R9700 32G：新 RDNA4，ROCm 支持比 MI210 好一个时代，能当显示卡用，9300 一张（TID:1067 那边刚有人报的价）。但依然是 AMD 生态，训练照旧碰 ROCm。
• DGX Spark：128GB 统一内存，GB10 是 Blackwell 所以 CUDA 兼容，开箱即用，但 3 万+ 且是 ARM，不是所有库都有轮子。

我的建议：如果买它的核心诉求是"便宜的 64GB 跑大模型推理"，MI210 值得折腾，但要做好长期 Linux 无头部署的准备；如果目的是完成硕士课程（训练小模型 + 交作业），选 CUDA 生态的卡，省下的时间比 64GB 和 24GB 的差价值钱。5070 别卖，出画面 + Windows 日常靠它。