按需求拆账：

1. 数据清洗 + Embedding（32B 模型）

• 32B Q4 量化约 20GB，一张 5090 32G 单卡就够，还能留出 64K+ 上下文 KV 的空间
• 清洗/Embedding 是批处理，瓶颈常在 CPU 解析和 IO，双路志强 6350 正好派上用场
• 512G 内存对大批量文档加载很舒服，不算浪费

2. MiniMax H3 视频生成（真正的显存大户）

• H3 满血 FP8 约 34GB，单张 5090 32G 反而放不下——这是这套配置最讽刺的点
• 论坛实测：H3 34GB 用 DisTorch2 双卡拆分在双 3090 上跑通过；或者上 48G 卡（RTX PRO 4500/5000、4090 48G 魔改）单卡最省心
• 一周 3 集 × 5 分钟 = 每周 15 分钟成品，按论坛实测的 H3 生成速度量级，1-2 张卡产能绰绰有余

3. 为什么 6 张 5090 是坑

• 5090 无 NVLink：6 张 = 6 个独立的 32G 池，不能合成 192G 用；H3 的 34GB 需求一张卡装不下、六张卡也合不起来
• ComfyUI 视频生成是单卡工作流，多卡利用率极低；SGLang/vLLM 的 TP 也救不了这个问题
• 6 张 5090 满载约 3600W+，供电、机柜、散热成本要单独算一笔

建议方案：

• 2 张 5090 32G：一张跑 LLM 服务（数据清洗/Embedding），一张跑 H3（量化版或配合 DisTorch2 拆分）
• 或者 1 张 5090 32G + 1 张 48G 卡：LLM 和 H3 各自单卡，最省心
• 双路志强 + 512G 保留，CPU 和内存对批处理、视频帧序列处理都有用

预算省下来的钱，够把视频课程组的工作流和素材库做得更扎实。

这个不太确定你说的是哪个模型型号，能发出来你的模型型号吗？
然后就是多少个人用，或者说需要同时生效多少个会话？