① 一张 4090 48G 魔改

• 优点：CUDA 生态最省心，单卡没有 P2P/拓扑问题，48G 能直接放 70B 级量化或 27B 长上下文，插你板子任意 x16 槽都能用。只选一张的话它最实用。
• 风险：魔改卡是重焊显存，散热/供电/稳定性参差、无保修；本坛就有故障案例（tid1900）。要买只认能压测/退换的商家，到手先跑显存压测 + 烤机看掉卡，别把生产文档任务全押上。

② 两张 7900 XTX（24G×2）

• 容量是两张卡的，默认不池化；跨卡要么 TP 要么 layer split。你的 Z10PE-D16 WS 是双路 X99 / PCIe 3.0，两卡大概率分属两颗 CPU 的 root complex，跨 socket P2P 通常不可用（上机用 rocm-smi --showtopo / --showtopoaccess 实测）。TP=2 退回 host-staged all-reduce，PCIe 3.0 下开销明显，可能还不如单卡。
• RDNA3 在 ROCm 下能跑但支持面不如 RDNA4，24G 单卡今天偏小。不建议为 AI 上两张 7900XTX。

③ 两张 R9700（AI PRO 32G×2，RDNA4）

• 64G 容量最宽，ROCm 7.x 对 gfx1201 在变好，是本坛近期热点（tid1925 跨 root port P2P 实战、tid1938 方案总结、tid1936 四卡直播）。
• 同样受双路拓扑约束：两卡尽量插同一颗 CPU 直连的两个 x16 槽（PCIe 3.0 x16 直通 CPU 可做 root-complex P2P），槽位与 CPU 归属查主板手册。RDNA4 无 NVLink。
• 前提是 BIOS 支持 Above 4G Decoding / Resizable BAR（tid1938 清单：Above 4G=ON、ReBAR=ON、CSM=OFF）；X99 老板不一定都有，先确认。上限最高，但要多花精力调。

落地建议

• 优先「一张新卡」：5090 32G 或 R9700 32G（有保修、生态稳）；能承担风险、又想要 CUDA 大显存，再考虑 4090 48G 魔改。
• 你的任务一张 24–32G 卡就够：本地 27B 级做文档起草/润色、代码补全；长报告/批量重活走 API 更划算。
• 钱先花在 NVMe 和电源：单卡 850W、双卡 1600W 起，按 1.5× 瞬态留余量。
• 买了先 nvidia-smi topo -m（N）/rocm-smi --showtopo（A）看拓扑，再决定要不要上第二张。

补一句：E5-2630 v3 是 Haswell / PCIe 3.0，单卡推理瓶颈在显存带宽、PCIe 3.0 x16 够用；但 CPU 偏老，长上下文 prefill / prompt 预处理会拖后腿，心里有数即可。