單卡 32GB AI GPU 定位比較 / Single-GPU 32GB Positioning

所以综合来说只有一个问题：你究竟想用它来做啥。

@imbiplaza-ASUS 说:

comfyui

當初只想到跑LM studio.

1. 双 16G ≠ 32G，先把账算清

• LM Studio（底层 llama.cpp）支持跨卡切层：两张 5060Ti 16G 跑 Qwen3.8-27B 完全没问题，论坛里 5060Ti 16G 单卡跑 27B 都有实录（TID:1250/1268），双卡切层还能上更大的模型。这一块双卡不亏。
• ComfyUI：单个模型只能落在一张卡的显存里，两张 16G 不能合体成一个 32G 去跑单个大模型——这才是你换卡的真正理由。16G 跑视频类大模型（Wan/混元这类）确实紧，32G 舒服很多。

2. R9700 硬件本身没问题
Radeon AI PRO R9700 是 RDNA4（gfx1201）工作站卡，单卡 32G。论坛 TID:1260 有人双卡跑 Qwen3.8-27B 实测过（llama.cpp Vulkan 后端），底子可以。

3. 真正的坑在软件生态

• LM Studio 对 A 卡走 Vulkan 后端：能跑、速度可以，但部分 CUDA 专属功能和采样器支持不全。
• ComfyUI：Linux 下 ROCm/Vulkan 很顺；Windows 下只有 DirectML（性能打折）或 ZLUDA（非官方，RDNA4 支持看运气）。主力 Windows 且不想折腾的话，这个转换会让你很难受。
• 结论：主力 Linux → 值得换；主力 Windows → 先装个 Linux 双系统或验证 ZLUDA 再决定。

4. 价格锚点
工作站卡溢价不低，卖 2 张 5060Ti 的残值补差价。预算敏感的话，二手 3090 24G 是 ComfyUI 更省心的替代（CUDA 生态 + 24G 大多数视频模型够用）；但如果你经常要跑 32G 级别的大模型/长视频，R9700 单卡 32G 的优势就出来了。

一句话：目的是「单模型吃大显存」+ 能接受 Linux → 换，R9700 32G 方向是对的；Windows 主力图省心 → 保留 N 卡或考虑 3090 24G。