@ColinHwang 说:

各位大佬好！最近在玩AI生成视频，用的Comfyui+Minimax h3，工作流参考的WorkFisher的。目前跑文戏，文生视频，使用参考图，只用一采，大概15分钟生成15秒左右的视频。

不说分辨率，使用的什么量化，我也没有办法判断。如果是720P，15分钟生成15秒左右的视频，已经是非常高效的。不过根据我的经验，32G内存肯定是瓶颈，如果不开足够的虚拟内存，启动都会报错。16G显存还是生成10秒左右的视频比较合适，想生成15秒视频还是需要24G显存。

1）这套的 GPU 是 5060 Ti 16G，ComfyUI + H3 文生视频 15 秒/15 分钟，大概率是 GPU 算力或显存先到顶，不是 CPU。运行时看两个数：nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total --format=csv -l 1。如果 GPU 利用率长期 90% 以上、显存接近 16G、又没有明显往系统内存倒，换 X99 提升很小。

2）E5-2696V4 + X99-TF + 128G DDR4 ECC 的定位是「容量和并行」，不是「单线程更快」：

• 22C44T 对 VAE 解码、视频编码、批量预处理、模型加载有帮忙；
• 四通道 DDR4-2400 带宽约 76.8 GB/s，比现在双通道 DDR3-1600 的 25.6 GB/s 高不少，但只有权重或 latent 真的走系统内存时才有意义；
• 单核弱（Haswell-EP，2.2–3.6G），ComfyUI/Python 主线程和部分算子调度可能反而更慢；
• PCIe 3.0：5060 Ti 是 PCIe 5.0 x8 的卡，插 X99 会跑成 3.0 x8（约 7.9 GB/s），模型加载和 offload 会更慢。

3）分两种情况：

• 工作流能完整放进 16G 显存、GPU 利用率高 → 换 X99 基本不提速，钱花在 GPU 或工作流优化（分辨率、帧数、步数、fp8、SageAttention、TeaCache、torch.compile）更值。
• 现在已经在往系统内存 offload，或者你想同时跑多个工作流、更长视频 → X99 + 128G 是便宜的「能跑更大」方案，但别指望单条生成时间大幅下降；同预算下 DDR5 新平台（单核强、PCIe 5.0、更高带宽）体验更好，也更适合以后换卡。

一句话：想「更快」先确认 GPU 吃满没有；想「能跑更大、更多」再上 X99 128G。方便的话把运行时 GPU 利用率、显存占用、ComfyUI 日志里有没有 offload 发一下，我可以帮你判断该先换哪一项。