【直播】4卡R9700从采购到调试
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@张光璞 7900XTX 显存速度虽然快，而且便宜【现在也涨价了，3000多能买到我觉得还行】，但是可能真没有r9700好，因为不支持fp8啊，这个因素好像还是不能忽视。
我用朋友电脑混插 7900xtx 和 r9700 简单尝试了张量并行运算，并不理想。混插并不适合运行同一个模型。
我是想把7900xtx 换掉
@张光璞 pro5000 不可能比 4张 r9700 强。
4张 r9700 虽然麻烦了点，空间、电源、散热更复杂，价格上 4张 r9700 是 ¥42400。
美国 9 月底实时低价下，4× R9700 比 1× RTX PRO 5000 48GB 便宜约 21%；
r9700 多卡不是线性 4 倍。公开 4 卡 R9700 测试里，8B 模型 TP1→TP2 约 1.7 倍，TP2→TP4 基本不再增长；14B 模型 TP2→TP4 约 1.4 倍。四卡提升主要来自容量和多并发，不是单用户延迟。
我觉得要跑 100GB 级显存模型，且接受 Linux/ROCm/多卡维护：4× R9700
如果不买2张以上的 pro5500，我都不会碰 n卡了。不想当冤大头。毕竟本地模型带来的经济效益无法支撑采购更多的 n 卡。
r9700够了。
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这个价位，进可打 70B 模型，退可多卡并发 27B，在钱包和性能上还有其他选择吗？
核心规格表
项目 1× RTX PRO 5000 72GB 4× R9700 32GB 当前美国 GPU 价 约 $9,999.99，30 天低价约 $9,209.99 约 4×$1,700 = $6,800 显存 72GB GDDR7 ECC 4×32GB=128GB 聚合，非统一池 单卡/聚合带宽 1,344GB/s 4×640GB/s=2,560GB/s 理论聚合 FP8 dense 官方未公布；按 FP4 稀疏 2,064 推算约 516 TFLOPS，未确认 383 TFLOPS/卡，4 卡理论 1,532 TFLOPS FP8 sparse 官方未公布；按惯例推算约 1,032 TFLOPS，未确认 766 TFLOPS/卡，4 卡理论 3,064 TFLOPS AI 峰值 2,064 AI TOPS，FP4 稀疏口径 4×1,531=6,124 INT4 TOPS 理论口径 FP32 约 65 TFLOPS 4×47.8=191.2 TFLOPS 理论口径 功耗 300W 1,200W GPU，整机常需 1600W-2000W+ 安装 双槽单卡 4 张双槽卡，通常需 8 槽和 HEDT/服务器平台 软件 CUDA、CUDA-X、DCC、AI 生态最成熟 ROCm 已可用，但多卡、RCCL、内核和虚拟化调优更多 多卡效率 不涉及 TP2 对 8B 约 1.7 倍；14B TP2→TP4 约 1.4 倍 FP8 关键结论
- 单卡 FP8 纸面算力：
RTX PRO 5000 72GB可能略高，约比单张 R9700 高 30% 左右，但这是根据 FP4 推算，NVIDIA 官方未确认。 - 四卡 FP8 聚合纸面算力：
4×R9700约为1×RTX PRO 5000的 3 倍。 - 实际 FP8 推理不会线性达到 4 倍。PCIe 通信、张量并行、量化格式、Attention 内核和批量大小都会影响。
- 单用户、小模型、模型能塞进 72GB：
1×RTX PRO 5000 72GB通常体验更好，因为单卡带宽高、无多卡通信，CUDA 支持也更省事。 - 70B FP8、长上下文、多并发、120B MoE：
4×R9700更合适。70B FP8 权重本身接近 70GB，RTX 72GB 几乎没有 KV cache 余量，而 128GB 聚合显存更从容。
最终判断
- 看 FP8 理论算力：
4×R9700总量明显更高。 - 看单卡 FP8 效率：
1×RTX PRO 5000 72GB可能更强，但官方无 FP8 数字，只能按架构推算。 - 看实际部署：
72GB 够用选 RTX PRO 5000；需要 >72GB 或大并发选 4×R9700。 4×R9700的 FP8 优势真正成立的前提是软件能正确使用 4 卡并行，否则 128GB 不会自动合并。
来源：NVIDIA 官方数据表、AMD R9700 官方规格、Newegg 72GB 当前价、GPU PRIX R9700 价格。RTX 5000 的 FP8 数值为推算，标注未确认；AMD 384/766 TFLOPS 为官方口径。
- 单卡 FP8 纸面算力：
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我这里 看 r9700 新卡 3200新币， rtx 5000 pro 72gb 20 2万新币
为什么我这里贵那么多
@applejuice 品牌和地区不一样，我买的瀚凯r9700，¥10600一张。
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@applejuice 品牌和地区不一样，我买的瀚凯r9700，¥10600一张。
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@Name-Error 刚定买一张3个月 2手 蓝宝石, 大概 12000人民币
@applejuice 我也想买蓝宝石……
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有點好奇需求是跑什麼,這樣的高預算感覺4090d 48g魔改 兩張會不會比較好?
@CHIA-AN-YANG 需求是穩定性跟擴充性，這樣才會有更多選擇跟實驗方向，而且要能同時測試 NVIDIA 和 AMD 顯卡。PCIe 5.0 是硬性前提。
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有點好奇需求是跑什麼,這樣的高預算感覺4090d 48g魔改 兩張會不會比較好?
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有點好奇需求是跑什麼,這樣的高預算感覺4090d 48g魔改 兩張會不會比較好?
@CHIA-AN-YANG 老实说 我也是选r9700，4090 48gb 风险太高了
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可以在论坛卖东西吗？
@Name-Error 搞出来了吗？ 花了多少？
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可以在论坛卖东西吗？
@Name-Error 不允许，但是如果你的等级达到超凡大师就可以。如果发的帖子不以买东西为主要目的，只是卖自己的设备，可以。如果你等级足够高，一切都可以豁免。说白了， 就是不许占我便宜。
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谢谢帖主提供的情报，我在抄作业中，期待更新！
目前已经购入：
【显卡】R9700 32g讯景 *2
【主板】WRX90E-SAGE SE
【CPU】7965WX
【电源】海韵 PRIME TX-2200 ATX3.1内存（预计DDR5-5200 共128g）， 散热 主机 还有硬盘还在做功课中...
其他设备：
MacBook Pro M5 Max 128g （使用中）
Mac Studio M5 Ultra 256g（未到货）
都是打算用来本地部署AI的，然后顺便学习comfyUI@wayne-pan 我也是在经济、性能、扩展性上进行反复决策。
如果是多卡，建议还是上水冷，目前我还在定制r9700冷头，有消息了发出来。
硬盘直接用普通m2就行了，不影响，买二手组raid就行了。 -
R9700 水冷头资料
# 名称 官方链接 大小 1 英文 datasheet download.alphacool.com 726 KB 2 装配手册 download.alphacool.com 20 MB 3 STEP 模型 3D 查看器 · STEP 直链 471 KB 4 官方产品图压缩包 download.alphacool.com 923 KB
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