Reddit 用户 markpronkin（以下简称 OP）近日分享了一则极具性价比的硬件改造案例：他以约 35 美元（折合 3,000 卢布）的价格，从一位卖家手中购得一台曾在车库闲置多年的旧加密货币矿机。尽管该设备外观锈迹斑斑，且卖家拒绝在交易前进行通电测试，但 OP 最终成功激活了其中的九块 Nvidia P106-100 GPU，获得了总计 54GB 的显存资源。
54GB 的 Vram 为 35$
据 OP 介绍，这台矿机是卖家数年前购入并长期搁置在潮湿车库中的产物。由于无法确定设备能否正常工作，OP 曾提议支付更高费用以获取测试机会，但遭到卖家拒绝。考虑到 35 美元的风险成本较低，OP 决定直接购买。虽然原主机搭载的 Celeron CPU 性能较弱且系统内存不足，难以发挥全部算力，但这并未阻碍后续对 GPU 部分的利用。
Pascal 架构显卡与本地大模型运行表现
该矿机核心组件为九张 Nvidia P106-100 专用挖矿显卡。这些显卡基于 Pascal 架构，单卡配备 6GB GDDR5 显存，其规格大致相当于 GTX 1060 6GB 版本。技嘉（Gigabyte）版本的 P106-100 显存频率为 8,008 MHz，位宽为 192-bit，单卡带宽约为 192 GB/s。该系列硬件最早于 2017 年中旬推出。
值得注意的是，Nvidia 已在 CUDA 13.0 中移除了对计算能力低于 7.5 的 GPU（包括 Pascal 架构）的离线编译支持，驱动分支 580 成为最后一个支持此类旧架构的版本，不过官方承诺安全更新将维持至 2028 年 10 月。
在初步测试中，OP 使用 Ollama 平台成功运行了阿里巴巴 Qwen 团队的混合专家模型 Qwen3.6-35B-A3B。该模型总参数为 350 亿，激活参数为 30 亿，下载体积约 24GB。在未进行深度优化的情况下，推理速度超过每秒 30 个 token。另一位评论者指出，这种性能表现通常仅见于高端 CPU 方案，而 OP 强调这是在仅花费 35 美元的二手设备上实现的。对于非 MoE（混合专家）架构的密集模型如 Qwen3.8-27B，受限于 PCIe 2.0 x1 插槽带宽及显存容量，可能无法顺利运行；但任何能完全装入 VRAM 的 MoE 模型均具备可行性。
显存容量限制与理论性能瓶颈
尽管拥有 54GB 总显存，系统仍面临特定限制。例如，8-bit 量化下的 Qwen3.6-35B-A3B 需占用约 36.9GB 空间，而 4-bit 量化的 Llama 3.3 70B 模型则需约 42.5GB。若采用 5-bit 量化，Llama 3.3 70B 的占用略低于 50GB，剩余空间极为有限。更大的模型可能因显存溢出而无法加载。
此外，即使是 4-bit 的 Llama 70B 模型，其生成速度也可能受限。理论上，每个 token 的生成需要读取所有 42.5GB 权重数据，受限于单卡 192 GB/s 的带宽，速度天花板约为每秒 4.5 个 token。因此，MoE 模型因其稀疏激活特性，成为此类多卡低带宽配置下的最佳选择。
成本效益分析与未来升级计划
从单位成本来看，此次交易每 GB 显存的代价仅为约 65 美分。作为对比，2025 年初发布的 RTX 5090 售价高达 1,999 美元，虽拥有 32GB 显存和 1,792 GB/s 的高带宽，但其单卡带宽约为 P106-100 的九倍。目前市场上，纯计算用途的 P106 显卡价格通常仅为对应 GTX 产品的一半左右。据评论员估算，这九张卡的总 TDP 功耗约为 1,080 瓦。
鉴于设备已成功点亮，OP 计划下一步将 GPU 迁移至更强大的外部扩展坞，搭配 i7-7700K CPU 和 32GB RAM 使用。该扩展坞支持最多 12 个 GPU，若再增购三张 P106-100，总显存容量可提升至 72GB。OP 向 WiredEntrepreneur 表示，这一方案的核心吸引力在于无限的使用权和数据隐私保护。通过重新利用二手硬件构建自主托管的 AI 解决方案，不仅成本低廉，也为爱好者提供了更高的自由度——更多的 VRAM 意味着更多的可能性。
