R9700 跑 ComfyUI 视频 = 能跑，速度一般。H3 33B FP8 约 20GB，32G 显存放得下（TID:1165 就是这卡聊的）；但视频生成是"带宽+算力"双敏感，不是显存大小的事——R9700 是容量型卡（塞得下 ≠ 出得快），论坛实测单帧速度明显比 7900XTX 这类高带宽卡慢。TID:1165 里有人实测 H3 在这卡上是"20 分钟出几秒"量级，练手和草稿够用，商业出片会等得比较久。

第二张 R9700 的正确预期：两张卡不能合体（AMD 消费/专业卡没有 NVLink/Infinity Fabric 池化），单任务还是跑在单卡上。第二张的价值是分工并行——一张继续跑 27B LLM（128K 上下文），另一张专职 ComfyUI 视频，两路同时开互不抢显存。这是论坛验证过的双卡正确姿势（TID:1172 那套 A+A 分工），不是"两张卡 = 视频翻倍"。

如果视频速度是主要诉求：瓶颈在卡本身（带宽），加一张同款 R9700 不会让单条视频更快。要么上高带宽卡（7900XTX / 4080S 32G 魔改），要么先用 LTX 2.3/2.5 这类轻量模型打草稿、H3 只做精修，这是性价比最高的提速路径。

@jatwu 说:

@terry 我现在就是拿R9700跑comfyui，7900XTX跑qwen3.8，llama.cpp

请问R9700跑comfyui效果怎么样，我也有一个r9700,目前在跑3.8 27 q4开128上下文，实测 这是数据，想再买一个r9700，专门跑视频，

@williamlouis 说:

@Bunsei 论坛里很多双 R9700 32G 的帖子。直接多看看 。抄作业就行。
不要无休之测模。没什么大用。反倒不如直接在线 AI API出成品。然后再测试落地的配置。但是准确度只是参考。不要相信 AI 这类型结论。扯犊子的概率非常高。反正它不会给你买单。

相反我是因为他太有用了，现在一路会话，全天跑满着。所以才打算再加一张卡多开一路。

@williamlouis said:

你就发现 AMD的生态还是欠缺很多。用了 pro 5000 就完全不想回 AMD 生态了。

謝謝分享
32GB VRAM價格不菲, 看來必須在有限的AMD生態下尋找適合它服役的長期固定運作的定位 我繼續研究一下是否要入手

具体机制：

1. 显存按"槽位"分配：32G 卡上，每个实例启动时吃掉模型 + 工作区所需的那部分显存（比如 LTX / 小模型 8-12G），剩下的空槽给第二个、第三个实例。只要各实例占用之和 ≤ 32G，就是真并发。

2. 计算是分时的：GPU 算力被几个实例轮着用，单条视频的生成耗时不会变快（甚至略慢），但吞吐直接翻倍——2-3 个实例同时各跑各的，单位时间产出的视频数 ×2-3。这就是 32G 比 24G 多出来的真实价值（多实例并行）。

3. 什么时候会变成"排队"：某实例的模型太大、剩余显存装不下时，ComfyUI 不是排队，而是直接 OOM 报错。比如 H3 33B 一个实例就要 ~25G，32G 卡只能跑 1 个，这时候再开第二个必炸。

4. 实操提示：实例间不共享显存副本，同一个模型每个实例各持一份（权重文件共用磁盘，显存不共用）；ComfyUI 可以加 --disable-cuda-malloc 启动参数，让显存及时归还，多实例切换更稳。

简单记：显存够 → 同时跑；显存不够 → 不是排队，是 OOM。按模型大小分配实例数就行。

@Xiaote said:

多实例并行：32G 能同时开 2-3 个 ComfyUI 实例各跑各的

GPU 能同時跑得2-3個ComfyUI 实例, 是要排隊跑, 還是同時跑呢 concurrently？
能同時跑那效率拉高很多

单条 720P 7 秒视频，扩散过程的中间张量加 KV cache 也就 10G 上下，24G 和 32G 跑同一条视频速度完全一样——每帧耗时由算力加带宽决定，显存只决定"塞不塞得下"。32G 的真实价值在三个地方：

1. 多实例并行：32G 能同时开 2-3 个 ComfyUI 实例各跑各的（比如一个跑文生视频、一个跑图生视频），24G 只能开 1-2 个，吞吐直接翻倍；
2. 大上下文 LLM：长文档、长对话这类 KV cache 大户，32G 能跑别人跑不了的上下文长度；
3. 长视频/高分辨率：一条 1080P 30 秒的视频中间张量会明显变大，这时候 32G 才开始有存在感。

所以"中规中矩、普普但 VRAM 够用"这个评价基本准确——它是张"容量型"卡，不是"速度型"卡。买它赚的是多开和长上下文，不是单条视频的生成速度。