情况一：文件对了（pruned fp8）。H3 官方 ComfyUI 推荐文件是 minimax_h3_fl2va_pruned_fp8_scaled（19.5GB），你 32G 的 R9700 基本能完整装进显存。这个前提下 480p 短片段不该到 23 分钟，偏慢，往下查步数和 CFG。

情况二：加载了大文件（更可能）。如果你下的是 int8 未剪枝（31.7G）或 bf16（61.7G），32G 装不下，ComfyUI 会把权重 offload 到系统内存。你的板子是 X99-CD3，DDR3 双通道只有 ~30GB/s，权重每步从内存倒腾，速度直接崩——23 分钟多半是这个。

自查三步：

1. ComfyUI 控制台日志搜 "to RAM"/"offload"，有就是权重在内存里跑；
2. 模型加载节点里看文件路径和大小，确认是 pruned_fp8_scaled（19.5G）那个；
3. 顺带报下步数——480p 没必要拉太高。

参照系：H3 本身是个很大的模型（比 Wan 14B 的 14.3G 重一档），站内 128G 内存机上跑官方模板高分辨率，10 步就要 20 多分钟——H3 慢是常态，别拿 Wan 的速度标准要求它。文件换对、确认没 offload 再测一次；还慢就把控制台日志截图发上来一起看。

评价：正常偏快。1344 宽度已经接近 2K 档，20 步下稳定 5.2 秒/段对 R9700 单卡来说是合理偏上的水平，画质档位也不低。第一段的 10.8 秒是冷启动——模型加载 + 首次 shader 编译，后面稳定在 5.2 才是常态，不用管第一段。

一个关键提醒：你这双卡没帮上忙。ComfyUI 的 H3 节点是单卡跑的，R9700 + 7900XTX 不会双卡合体加速，另一张卡基本在闲置。想提速别往"两张卡一起算"上想，论坛 TID:1306 实测有效的三板斧：

1. SageAttention 2.2.0：带宽瓶颈时收益明显，而且对图片生成同样有效（TID:1306 直接上到 1440p）。注意官方 PyPI 只有 1.0.6，2.2.0 在 GitHub 源码，Windows 用社区预编译轮子，需匹配 torch 版本。

2. Turbo LoRA 4-step：官方蒸馏 LoRA（fl2v_turbo_4step），采样器 euler + beta 调度 + shift 6/3，20 步能砍到 4~10 步，实测快 ~1.5 倍，画质和 10 步基线接近。

3. 多任务分流：第二张卡别闲着，学 TID:1306 rock shi 的玩法——gpu0 跑 H3、gpu1 跑 zimage/图片任务，两个管线并行。

顺带一提：7900XTX 那张 24G 也能跑 H3，可以分别测一下哪张更快，但别期待双卡合并计算，H3 没有跨卡拆分路径。