我的本地平台配置如下：

因此，我真正想模拟的本地部署环境并不是“双 R9700”，而是：

Ryzen 7 9700X
├─ R9700 32GB
├─ RX 9070 16GB
└─ 计划升级至 96GB DDR5 系统内存

两张本地显卡合计也是 48GB 显存，与云服务器的双 A10 24GB＋24GB在总容量上非常接近。不过两者的显存分布不同：双 A10 是对称的 24GB＋24GB，本地则是非对称的 32GB＋16GB。

因此，云端测试使用的 1:1 分层比例不能直接照搬到本地。实际部署时，需要让 R9700 承担更多模型层和运行缓冲区，RX 9070 承担较少部分，同时继续把 PLE 表及放不下的权重留在系统内存中。

云端测试平台

两个平台的可比性

DDR5-6000 双通道的理论带宽为 96GB/s，而云服务器实测的持续 Copy 带宽已经达到约 112.56GB/s，超过了本地当前内存配置的理论上限。实际应用带宽通常还会低于理论值。

此外，AM5 平台插满四根 DDR5 DIMM 后，内存频率和时序可能需要降低。因此，升级到 96GB 后虽然容量足够，但 CPU offload 和 CPU-MoE 的实际速度很可能低于此次云服务器测试。

从容量上看，计划中的 96GB 系统内存加48GB显存，标称总容量约为144GB，容纳103.69GiB模型、运行缓冲区和长上下文缓存具有现实可能性。但 RAM 与 VRAM 并不是可以无条件相加的统一内存池，还会受到单卡显存余量、模型层边界、KV 缓存、计算图缓冲区以及 ROCm placement 支持情况的限制。

因此，这次双 A10 测试能够回答的是：

103.69GiB 的 Q4_K_XL 模型，在总显存约48GB、其余权重驻留系统内存的条件下，能否通过 llama.cpp 稳定运行，以及这种方案大致存在怎样的性能边界。

它不能直接保证本地 R9700＋RX 9070 能得到完全相同的速度。正式迁移时，仍需重新验证非对称双卡分层、ROCm 支持、PCIe 拓扑、P2P 状态和升级后的真实内存带宽。