先给结论：ComfyUI 目前没有官方的张量并行，双卡不会把同一个采样步按 2× 加速；它主要解决「显存容量」和「分阶段/分模块放置」。同一个视频任务想靠第二张卡线性提速，不现实。
1）选型：同一采样链路优先双 5070 Ti，不建议 5070 Ti + 5060 Ti 混跑。5070 Ti 16G 约 896 GB/s、5060 Ti 16G 约 448 GB/s，混用时慢卡会拖住它负责的那一段。5060 Ti 更适合单独做 VAE/CLIP/放大，或跑第二个任务，不适合和 5070 Ti 拼一个 UNet。若目标是「单卡更快」而不是「更大模型」，预算应优先考虑一张 5090 32G，而不是两张 16G。
2）ComfyUI 双卡怎么用：官方没有 --cuda-device 0,1 这种把 UNet 切两半的启动参数。可用的路子是 MultiGPU / DisTorch 这类节点，把不同节点或模型块放到 cuda:0 / cuda:1；UNet 采样通常仍由一张卡主导，另一张卡承担 CLIP、VAE、文本编码、放大或 block offload。所谓「协同」多数是容量拼接和流水线分工，不是每个 denoise step 都双卡并行。跨卡块交换走 PCIe，每步都换就会明显掉速。
3）PCIe 5.0 x8/x8：对模型加载、VAE/文本编码和「偶尔换块」够用（5.0 x8 约 32 GB/s，约等于 4.0 x16）；只有 DisTorch 每步都跨卡搬权重时，x8 才会成为瓶颈。9800X3D + X870E 原生就是 x8/x8，这一点不用纠结。
4）电源：双 5070 Ti（约 300W×2）+ 9800X3D 满载约 750–850W，1000W 品质好的 ATX 3.1 能带，但建议留余量到 1200W，视频生成是长时间满载。
5）落地建议：先用现有 5060 Ti 把基线跑出来（同一工作流、同一分辨率/帧数，记每步耗时、显存峰值、是否 offload）；再决定是加 5070 Ti 做「主采样卡」，还是直接上 5090。若必须双卡，买第二张 5070 Ti 比混 5060 Ti 更稳；5060 Ti 留着做辅助卡或第二台机器。别指望双 16G 在 ComfyUI 里变成 32G 单卡。
