32GB显卡本地跑大模型：AMD R9700 对决 Intel B70

想在本地跑大语言模型，显存就是命门。一张 RTX 5090 要价 4000-5000 美元才能给你 32GB 显存，而 AMD 和 Intel 各自推出了一款工作站级显卡，试图用更低价格撬开这块市场——Radeon AI Pro R9700 与 Arc Pro B70。两者都是 32GB 显存、256-bit 位宽，内存带宽相差不到 5%，价格相差约 450 美元。纸面上它们应该跑出相近的速度，但实测结果完全不是这么回事。

本文基于海外博主（RepoChad 频道）结合 Puget Systems、Tom's Hardware、Storage Review 等多方实测数据的分析，拆解这两张「战卡」在本地推理上的真实表现。

价格：先看最动态的变量

这两张卡的价格在今年夏天经历了剧烈变动，任何旧评测的「性价比」结论都已失效。R9700 首发价 1299 美元，B70 首发价 949 美元，但这两个数字现在都不作数了。

据 9 月份的价格追踪，R9700 落在 1700-1810 美元区间，B70 则在 1300-1460 美元之间。Tom's Hardware 报道 B70 在 8 月初从 999 美元一步涨到 1299 美元，单次涨幅约 30%。两张卡相对三个月均价都上涨了约 25-27%。

如果按显存容量折算，B70 约为 41 美元/GB，R9700 约为 55 美元/GB。这是 B70 最有力的卖点——如果你纯粹为了容量买单，这个差距很可观。

硬件规格：带宽打平，算力不在一个量级

R9700 基于 RDNA4 架构，64 个计算单元、4096 个流处理器、128 个 AI 加速器，带宽 640GB/s，外加 64MB Infinity Cache，FP32 算力 47.8 TFLOPS，密集 FP16 矩阵吞吐 191 TFLOPS。

B70 则是 XE2 Battlemage 架构（台积电 N5 工艺），32 个 XE 核心、256 个 XMX 引擎，带宽 608GB/s，FP32 约 23 TFLOPS。

INT8 数据乍看接近——AMD 标称 383 TOPS（稀疏下 766），Intel 标称 367 TOPS 但未说明是否含稀疏。Puget Systems 的测算显示，R9700 的 FP32 约为 B70 的两倍，矩阵吞吐约为其 5 倍。结论很清楚：带宽基本打平，算力差距悬殊。

这里涉及几个容易混淆的算力指标，值得区分。**FP32（单精度浮点）**是传统图形和通用计算的基准单位，反映显卡处理普通浮点运算的峰值能力。**FP16/BF16（半精度）**是大模型推理的常用精度，现代显卡通常内置专用矩阵乘法单元（AMD 的 AI 加速器、Intel 的 XMX 引擎）来大幅加速这类运算，因此 FP16 矩阵吞吐往往是 FP32 的数倍甚至十倍以上。INT8/INT4 则是量化后的整数运算，精度更低但速度更快、显存占用更小，**TOPS（Tera Operations Per Second）**是其常用单位。稀疏（Sparse）加速是指利用权重矩阵中大量接近零的值跳过运算，理论上可将吞吐翻倍，但实际模型中稀疏率参差不齐，厂商标注是否含稀疏直接影响数字的可比性——这正是文中提到 Intel INT8 标称值存疑的原因。

内存带宽决定理论天花板

为什么带宽如此关键？本地推理时，每生成一个 token，显卡都要把全部权重读一遍。以一个 27B 模型、约 4.5 bit/权重计算，大约 15GB。R9700 的 640GB/s 除以 15 得到约 42 tokens/s 的理论上限，B70 的 608GB/s 则约为 40 tokens/s。

这是不带任何技巧的理论天花板，两张卡都远未触及。实测中，在 Qwen3 27B 的 llama.cpp 环境下（Linux + ROCm 7.2.4，IQ4NL 量化），R9700 跑出 27.1 tokens/s，达到带宽上限的约 65%；B70（Vulkan 构建，Q4KXL）跑出 21.4 tokens/s，仅为 50% 出头。同样的内存总线，AMD 卡能榨出更多可用性能，差距来自算力与软件。

多 token 预测与驱动更新：两个月翻倍的变量

今年夏天有两件事彻底改变了这些数字。

第一是多 token 预测（MTP）。 Qwen3 内置 MTP，模型可提前草拟几个 token，显卡一次性校验。在草拟深度为 2 时，R9700 从 27.1 跃升到 46.2（+70%），B70 从 21.4 升到 28.4（+33%）。一次校验多个 token 更像小批量运算，而批量运算吃算力，所以矩阵吞吐更强的 AMD 卡收益更大。

值得警惕的是数据来源问题：AMD 官方博客声称 Windows 下跑出 51.8 tokens/s，而独立 Linux 测试为 46.2，两者都可能在各自环境下成立。网上还流传过「227 tokens/s」的说法，但那源自一条关于实验性 DeepSeek^广告 Flash 设置的单条社媒帖子，无人复现。

一个结果确实能逆转排名：一位 B70 用户使用 vLLM + GPT-Q INT4 量化、MTP 深度 4，在同样的 27B 模型上跑出 84.6 tokens/s，首 token 约 0.3 秒。但代价是只支持单流，两个请求重叠就可能崩溃，且用了不同量化，无法直接对比。

第二是 MESA 26.1 驱动。 它在 MoE 模型上影响最大。在 Qwen3 30B-A3B 类模型上（每 token 仅激活约 3B 参数，算力需求大降），R9700 约 77 tokens/s，B70 的 Vulkan 路径从 38 翻倍到 76——几乎打平。而且 Vulkan 在负载下扩展更好，8 路并发达 170-176 tokens/s，远超 SYCL 的约 100。「Intel 上选 SYCL 而非 Vulkan」的老建议已经过时。

**多 token 预测（Multi-Token Prediction，MTP）**本质上是一种推测解码（Speculative Decoding）的变体。传统自回归生成每次只能产出一个 token，下一个 token 的生成必须等上一个完成，形成严格的串行瓶颈——这使得显卡大部分时间都在等待内存读取而非真正做矩阵运算。MTP/推测解码的核心思路是：用一个轻量草稿模块（在 Qwen3 中已内置于模型本身）一次猜测多个候选 token，再由主模型并行验证，正确的全部接受，错误的丢弃并回退。验证步骤本质上是一次小批量（mini-batch）矩阵运算，能同时喂给 GPU 更多工作，从而让算力更强的显卡（如 R9700）从中获益更多。这也解释了为何矩阵吞吐约为 B70 五倍的 AMD 卡在草拟深度 2 时增益达 70%，而 B70 仅 33%。

场景分化：你到底跑什么模型？

结论高度依赖工作负载类型：

• 密集型中等规模模型（如 27B）：AMD R9700 明显领先。
• MoE 模型：两者基本持平。
• 小型负载：B70 略占上风。Puget 测试 Llama 3.1 8B（FP16，vLLM）中 B70 跑 35.4，R9700 为 29.1；MLPerf Client 中 B70 token 生成快约 7%；1024² 图像生成几乎打平（3.6s vs 3.9s）。

换算每 tokens/s 的成本：以 R9700 售价 1750 美元、B70 售价 1300 美元计，用 MTP 结果，AMD 约 38 美元/(token/s)，Intel 约 46 美元/(token/s)。即便贵了 450 美元，AMD 在密集模型上的「每 token 成本」反而更划算，B70 要跌到约 1080 美元才能打平。而在 MoE 场景下，速度接近持平，B70 凭价格差胜出。

软件生态：这才是真正的分水岭

两张卡都不像 CUDA 那样即插即用，软件体验差异巨大。

R9700 路径更短。 Windows 下用 LM Studio + Vulkan，MTP 草拟 token 设为 2，AMD 建议取消勾选 try alloc。Linux 下 HIP + MTP 做服务端比 Vulkan 快约一倍。标准 vLLM ROCm 镜像支持双卡张量并行。但也有坑：虚拟机 + PCIe 直通下多卡 RCCL 会失败，部分 Qwen3 构建 row split 失效，ECC 仅在 Linux 可用。

B70 对用户要求更高。 Vulkan 在 llama.cpp 开箱即用，但只有 MESA 26.1+（即 Linux）才快。标准 Ollama 竟跑在 CPU 而非显卡上。vLLM 无原生 Windows 路径，需走 WSL2 + Docker。Windows 下 Vulkan 多卡直接不可用。vLLM XPU 在 Gemma 这类 bfloat16 模型上会失败，Battlemage 上还有需要环境变量关闭的输出损坏 bug。

Storage Review 的评价很中肯：硬件已经就绪，软件栈还需打磨。实际使用中，驱动和运行时得你自己维护。

理解这里的软件路径需要对推理栈有基本概念。llama.cpp 是目前最通用的本地推理引擎，支持 CPU、CUDA、ROCm、Vulkan、SYCL 等多种后端，量化格式支持最全，但主要面向单用户场景。vLLM 是为高并发服务设计的推理框架，支持张量并行（多卡分布模型权重）和连续批处理，是生产部署的主流选择，但其 ROCm/XPU 支持成熟度明显落后于 CUDA。Vulkan 是跨平台图形/计算 API，AMD 和 Intel 显卡均支持，无需厂商专有驱动即可运行，是兼容性最好的后端，代价是性能通常不如原生路径。ROCm 是 AMD 的 CUDA 对标方案，SYCL/oneAPI 是 Intel 的对应选择，两者在 Linux 下均比 Vulkan 有更好的底层优化潜力，但 Windows 支持均不完整。Ollama 本质上是对 llama.cpp 的封装，其显卡检测逻辑对非 NVIDIA 硬件仍不稳定，导致 B70 在默认配置下回落到 CPU 运行。

别忘了二手 RTX 3090 这个搅局者

一张二手 RTX 3090 目前在 eBay 约 1050-1450 美元，基本是 B70 的价位。它只有 24GB 而非 32GB，但社区数据显示它在 Qwen3 27B 上跑 41 tokens/s，MTP 下 63 tokens/s，比这两张新卡都快，而且带来 CUDA——几乎消除了所有配置风险。如果你的量化和上下文能塞进 24GB，它很难被反驳。代价是买二手，以及少 8GB 显存。

最终该怎么选

如果你看重密集模型速度、可用的 Windows 路径、更成熟的 vLLM 栈，且预算能覆盖更高的街价，选 R9700。

如果你要的是最便宜的 32GB 工作站显存入场券，且主要跑 MoE、愿意忍受 Linux 驱动和引擎的各种怪癖，选 B70。

但要清醒认识到：MTP 和一次 MESA 更新在两个月内把这些数字拉动了 30% 到 120%，任何春季的基准测试基本都过时了，而本文的部分数据等下一版驱动落地后也会过时。对本地 AI 整体而言，在英伟达之外终于有了两个真正的 32GB 选项是件好事——尽管以目前价格，它们都还没能把二手 3090 挤下神坛。