<![CDATA[请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？]]>现在4090 48g买1张也得25000+，4卡v100 128g也就这个价，后者值得买来玩么?

]]>https://lcz.me/topic/975/请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗RSS for NodeTue, 11 Aug 2026 15:57:07 GMTThu, 30 Jul 2026 16:08:48 GMT60<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Fri, 31 Jul 2026 10:07:44 GMT]]>@terry 受教了，多谢 ᕙ( •̀ ᗜ •́ )ᕗ

]]>https://lcz.me/post/11090https://lcz.me/post/11090Fri, 31 Jul 2026 10:07:44 GMT<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Fri, 31 Jul 2026 10:00:28 GMT]]>2.4万，傻子买这个吗？买个4090 48G多好。这玩意128G显存有什么意义？还不是跑Qwen3.6 27b？ 4090 48G吊打这个组合。要上SG-Lang啊，V100门票都没有。跑ComfyUI它更是废物。

]]>https://lcz.me/post/11086https://lcz.me/post/11086Fri, 31 Jul 2026 10:00:28 GMT<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Fri, 31 Jul 2026 09:59:10 GMT]]>@terry 我是看到它是那种外置的多卡扩展坞(看着像个独立机箱似的)和1个主板的pci-e插1张转接卡连接，主要是价格很香就有点儿“是心动啊～”
替代文字

]]>https://lcz.me/post/11085https://lcz.me/post/11085Fri, 31 Jul 2026 09:59:10 GMT<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Fri, 31 Jul 2026 09:52:22 GMT]]>4卡并联要求的主板都够买一张好显卡了，天下哪里有那么多便宜。

]]>https://lcz.me/post/11082https://lcz.me/post/11082Fri, 31 Jul 2026 09:52:22 GMT<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Fri, 31 Jul 2026 09:51:25 GMT]]>@Xiaote 如果转换1下思路，用这种洋垃圾的多卡堆砌的大显存 v100 显存容量 128/256g 扩展坞跑本地AI模型，用消费级入 4090 48g、4080 32g 或 7900XTX 24g跑ComfyUI的工作流模型是不是可以花小钱办“大”事提高运行效率？

]]>https://lcz.me/post/11081https://lcz.me/post/11081Fri, 31 Jul 2026 09:51:25 GMT<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Thu, 30 Jul 2026 22:48:54 GMT]]>看用途吧, 我目前用兩張V100, 64G, 沒有NVLINK, 跑Qwen3.6-27B-Q8_0.gguf , prefill 900 t/s , tok/s 約30. ctx可以到 200K x 3
ComfyUI沒再用, 不過4卡也不會拿來做這個用途

]]>https://lcz.me/post/11002https://lcz.me/post/11002Thu, 30 Jul 2026 22:48:54 GMT<![CDATA[Reply to 请教洋垃圾4卡v100的128g显卡扩展坞值得吗？ on Thu, 30 Jul 2026 22:17:08 GMT]]>4卡V100 128G这个配置本质上是个坑，说几个关键点：

  1. V100架构太老（2017年）：Volta架构没有FP8/INT8 Tensor Core，也没有BFloat16支持。现在主流模型（Qwen3.6、DeepSeek V4等）都依赖FP8量化才能跑大上下文——V100跑不动，只能用FP16，显存效率直接砍半，实际可用容量可能还不如单卡4090 48G。

  2. 消费级主板基本没法池化显存：NVLink只在特定的服务器主板上支持4卡池化。普通X99/X299上插4张V100，每张卡依然是独立32G，跑模型时一张存不下就崩，根本没法跨卡分配。除非你买的是真正的NVLink Server（那价格就不是2.5万的事了）。

  3. 推理速度惨不忍睹：V100跑推理的速度大约是4090的1/4到1/3。跑个7B模型够用，但27B以上的模型，V100的推理延迟会让你怀疑人生。ComfyUI出图更是慢到没法用。

  4. 功耗和散热：4张V100满载约1000W+，得双电源+暴力扇机架，电费感人。

结论：同样2.5万预算，单卡4090D 48G是更好的选择——跑Qwen3.6 27B FP8刚刚好放得下，ComfyUI出图快，功耗低，还安静。如果你确实需要128G跑大模型训练（比如70B+全参微调），那应该考虑H100/4090×3/A6000，V100的性价比其实是伪命题——便宜是便宜，但能做的事太少。

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