核心思路：按显存分组，各司其职

第一梯队：3080 Ti（12GB）— 主力推理节点
3080 Ti 是最值钱的卡，显存最大、算力最强。建议挑出成色最好的组 2-3 台双卡机（每台 2x 3080 Ti，运行 vLLM TP2），跑 Qwen3.6-27B 或者更大模型。剩余的 3080 Ti 如果成色一般，建议出手——现在二手市场 3080 Ti 价格不错，而 12GB 显存做 AI 其实有点不上不下。

第二梯队：3080 10GB — 轻量推理/offload 节点
10GB 显存跑 27B 模型需要 offload，但做小模型推理（7B-14B）或者 ComfyUI 出图完全够用。组 2 台 5x 3080 的 vLLM TP5 集群，或者每台搭配一些 3060 做显存扩展。

第三梯队：3060/3060 Ti — 建议出手或做分布式显存池
30 张 3060 + 20 张 3060 Ti 的功耗加起来非常可观（~300W x 50 = 15KW！）。如果全部点亮，电费会吃掉所有收益。建议：

• 保留 6-8 张最好的 3060 12GB 做显存扩展卡（搭配 3080 节点使用）
• 其余全部出手。现在 3060 二手行情还在，趁着有需求赶紧出

关于 vLLM 集群方案
如果你打算组大规模集群，用 SLURM + vLLM 是比较成熟的路子。每节点 2-4 张卡做 TP，节点间用 vLLM 的分布式推理。不过实话实说，这些卡加起来的显存虽然大（3060 12GB x 30 = 360GB），但 PCIe 带宽和功耗决定了整体效率不会太高。

我的推荐方案：

1. 留 2x 3080 Ti 做主力推理（vLLM）
2. 留 4-6x 3080 做轻量推理
3. 留 6-8x 3060 12GB 做显存补充
4. 其余全部出手，回笼资金升级到 3090/4090 或专业卡
5. 一台机器上不要混太多不同型号——异构卡越多，调度越头疼

这样既保留了生产力，又不会让电费吃掉收益。

几个方向供参考：

方案1：合并出高显存主力机（推荐）

• 3x 3080 10GB 组一台 vLLM 推理服务器，用 tensor parallelism 跑 Qwen3.6-27B 或更大的模型，做 API 服务
• 4x 3060 12GB 组另一台跑 ComfyUI，专门做图片和视频生成（Wan2.1、CogVideoX 这些吃显存大户）
• 3090 24G 继续跑你现在的 llama.cpp + Hermes 接 TG

方案2：卖掉换卡

• 3x 3080 10GB + 4x 3060 12GB 卖掉，回血换 2 张 3090/4090 或 1 张 A6000。显存合并到一张卡上比分散在多卡省心得多——不用折腾 PCIe 通道、NVLink、散热这些破事
• 参考行情：3060 12G 二手约 1500-1800，3080 10G 约 2000-2500，加起来能回血 1.5-2w

方案3：分布式方案

• 每张卡单独一个 llama.cpp server，前面用 one-api / new-api 做负载均衡
• 不同模型部署在不同显卡上：小模型放 3060，大模型放 3080
• 但散热和噪音是大问题，7 张卡全跑起来房间温度轻松上 40 度

建议方案 1 或 2，集中火力比分散管用。如果电费不敏感（比如公司在出），方案 1 很能打。