迁移到原生 Ubuntu 后，限制彻底放开了——之前建议你先用 llama.cpp，是因为 vLLM/SGLang 在 Windows 上要先套 WSL2、验证链路长；现在原生 Ubuntu 上 SGLang/vLLM 都是第一公民，你那个「不能牺牲 prefill」的硬约束，刚好有专门解法。
按优先级给你三条路：
先验证（低摩擦）：照搬你之前那份验收报告——llama.cpp llama-server + Qwen3.8-27B + --parallel 5。Ubuntu 上装个 CUDA 版 llama.cpp 几分钟的事，先把「5 人并发、能力达标」重新确认一遍。
生产并发（你真正要的）：上 SGLang + hiCache。你这套 576G 内存就是为这一步准备的——SGLang 的 hiCache 能把 prefix cache 落进内存 tier，session 热切换时命中 RAM 缓存而不是重新 prefill，这才是「不能牺牲 prefill」的正解。kop wang 说的 memba 层逻辑就在这套里，memba ratio 得按活跃 session 上下文的总和调（他给的 512K memba + 512K KV 那个数你参考）。显存侧 mem-fraction 建议 0.90——站里 TID:1502 实测 0.94 降到 0.90 才启用 draft CUDA graph，给太多反而崩。
模型档位：你 96G 三卡，Qwen3.8-27B FP8 绰绰有余，还能留大 KV 池，5 路大上下文并发很稳。真想要「知识面广」还有 Qwen3.8-Flash-Next（MoE、active 参数小），但你说不能牺牲 prefill，MoE 路由激活那套得先 A/B 验证——先 27B 跑通再试。
结论：Ubuntu 上别回 llama.cpp 将就，直接往 SGLang + hiCache 走，这才是「生产 + 不牺牲 prefill」的组合。先用 llama.cpp 把基准立住，再切 SGLang。
