既然你已经解决了 Tesla T10 最棘手的散热问题（改装了 2070 涡轮扇），并且计划将这两张卡组成 32GB 显存池 作为 AI 服务器使用，这是一个非常具有性价比的入门级方案。

Turing 架构（RTX 20 系列核心）虽然不支持 BF16（Bfloat16），但支持 FP16 和 INT8/INT4 量化，配合 32GB 显存，完全可以搭建一个实用的本地大模型服务。

以下是针对 双 T10 (32GB) 配置的详细建议：

1. 能跑什么模型？（核心推荐）

由于 Turing 架构缺乏 BF16 支持，且显存总量为 32GB，强烈建议使用 GGUF 格式的量化模型，通过 llama.cpp (或基于它的 Ollama, Text-Generation-WebUI) 运行。

A. 黄金甜点区：7B – 14B 参数模型 (全精度或高量化)

这是你目前配置体验最好的区间，速度极快，显存占用低，甚至可以预留一部分给长上下文（Context Window）。

• 推荐模型：
• Qwen2.5-7B-Instruct (阿里最新，中文能力极强，逻辑好) -> 推荐量化：Q6_K 或 Q8_0 (几乎无损)。
• Llama-3.1-8B-Instruct (Meta 最新，英文及通用逻辑强) -> 推荐量化：Q8_0 或 Q6_K。
• Gemma-2-9B-Instruct (Google，逻辑推理不错) -> 推荐量化：Q6_K。
• Yi-1.5-9B-Chat (零一万物，中文优秀)。
• 显存占用预估： 约 6GB – 9GB。
• 剩余资源： 你可以开启 16k – 32k 的上下文窗口，或者同时跑两个这样的模型实例。
• 预期速度： 双卡并行，预计可达 40 – 60 tokens/s (非常快，适合实时对话)。

B. 主力实用区：20B – 35B 参数模型 (中高量化)

这是 32GB 显存的“舒适区”，能跑比 7B 聪明得多的模型，适合复杂任务、代码生成、长文档分析。

• 推荐模型：
• Qwen2.5-32B-Instruct (目前的开源王者之一，能力接近 Llama-3-70B) -> 强烈推荐。
• 量化建议：Q4_K_M (约 19GB) 或 Q5_K_M (约 21GB)。
• Command R (35B) (擅长 RAG 检索增强生成和工具调用) -> 量化建议：Q4_K_S。
• Mixtral-8x7B (MoE) (实际激活参数约 13B，总参 47B，但在推理时显存占用较大) -> 需 Q3_K_M 或 Q4_0 才能塞进 32GB 并留出上下文空间。
• 显存占用预估： 约 18GB – 24GB。
• 剩余资源： 可保留 8GB – 12GB 用于 16k – 24k 的上下文窗口。
• 预期速度： 约 15 – 25 tokens/s (流畅阅读速度)。

C. 极限挑战区：70B+ 参数模型 (低量化 + 系统内存溢出)

32GB 显存无法完整加载 70B 模型，必须利用系统内存（RAM）做溢出（Offload），速度会大幅下降，但能跑。

• 推荐模型：
• Llama-3.1-70B-Instruct / Qwen2.5-72B-Instruct。
• 量化建议：Q2_K 或 Q3_K_S (约 24GB – 28GB 显存 + 大量系统内存)。
• 运行方式： 将大部分层放在 GPU，最后几层和 KV Cache 放在 CPU 内存。
• 预期速度： 约 2 – 5 tokens/s (像打字机一样慢，仅适合离线处理长文本，不适合聊天)。
• 建议： 除非必要，否则不推荐日常使用此模式。

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2. 软件栈部署建议

为了最大化利用双卡并规避 Turing 架构的短板，请按以下方案部署：

方案 A：Ollama (最简单，推荐新手)

Ollama 底层基于 llama.cpp，自动识别多卡并分配层数。

1. 安装：

   curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 配置环境变量 (关键)： 确保 Ollama 识别到两张卡。通常会自动识别，如果不行，设置：

   export OLLAMA_NUM_GPU=2
   # 如果需要强制指定显存分配比例（通常不需要，自动平衡最好）
   # export OLLAMA_GPU_OVERHEAD=...

3. 运行模型：

   ollama run qwen2.5:32b

   Ollama 会自动下载 GGUF 格式并将模型层均匀分布在两张 T10 上。

方案 B：Text-Generation-WebUI (Oobabooga) (功能最强，适合折腾)

如果你需要更精细的控制（如调整温度、Top-P、加载 LoRA、多用户管理）。

1. 安装： 使用 one-click-installer。
2. 启动参数： 在启动脚本中添加：

   --model your_model.gguf
   --n-gpu-layers 999 # 尽可能将所有层卸载到 GPU
   --tensor-split 1,1 # 强制两张卡平均分配 (如果自动分配不均)
   --context-size 16384 # 设置上下文长度

3. 优势： 支持 API 接口，方便对接其他应用（如 Dify, NextChat）。

方案 C：vLLM (高性能生产环境，但有门槛)

注意：vLLM 对 Turing 架构支持有限，且主要优化 BF16。对于 T10，可能不如 llama.cpp 稳定高效。如果要用，需确认版本支持 FP16 推理且无 BF16 依赖。

• 建议： 现阶段优先选 llama.cpp/Ollama 路线。

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3. 关键注意事项与优化建议

A. 显存与上下文 (Context) 的权衡

• 公式： 可用显存 = 模型权重占用 + (上下文长度 * 每 token 显存占用)
• 对于 32B 模型 (Q4)，权重约占 20GB。剩下 12GB 可以用于上下文。
• Q4 量化下，每 1k context 大约占用 0.5MB – 1MB (取决于具体实现和 KV Cache 量化)。
• 建议： 默认设置 Context 为 16384 (16k) 或 24576 (24k)。不要盲目开到 128k，否则显存爆满会导致推理崩溃或极度降速。

B. 避免使用原生 PyTorch (FP16) 加载大模型

• 不要用 from transformers import ... 直接加载 .bin 或 .safetensors 全集。
• 原因：Turing 卡没有 Tensor Core 对 BF16 的支持，FP16 容易溢出或精度损失，且原生加载很难完美切分显存。
• 坚持使用 GGUF 格式。

C. PCIe 带宽瓶颈

• T10 通常是 PCIe 3.0 x16 或 x8 (取决于主板和转接卡)。
• 双卡之间通信走 PCIe，速度会比 NVLink 慢。
• 影响： 对推理速度（Tokens/s）影响较小（因为主要是计算密集），但在加载模型和极高并发下会有瓶颈。
• 建议： 确保两张卡插在主板的不同 PCIe 插槽上，尽量让 CPU 通道分配均衡（如 x8/x8 模式优于 x16/x4）。

D. 稳定性监控

作为服务器长期运行，必须监控：

1. 温度： 虽然改了风扇，但长期满载仍需关注。设定阈值（如 85℃）自动报警或降频。

• 命令：watch -n 1 nvidia-smi

2. ECC 错误： Tesla 卡通常有 ECC 显存。如果频繁出现 ECC 纠错，可能导致系统不稳定。

• 检查：nvidia-smi -q | grep ECC

3. 持久模式： 确保 nvidia-smi -pm 1 已开启，防止驱动在无负载时休眠导致唤醒延迟。

4. 总结配置单

组件	推荐配置	备注
操作系统	Ubuntu 22.04 LTS	稳定，驱动支持好
驱动	NVIDIA Driver 535/550	必须开启 Persistence Mode
推理引擎	Ollama (首选) 或 Text-Gen-WebUI	基于 llama.cpp
模型格式	GGUF (Q4_K_M 或 Q5_K_M)	必须量化
主力模型	Qwen2.5-32B-Instruct	32G 显存的性价比之王
备用模型	Llama-3.1-8B / Qwen2.5-7B	高速响应场景
上下文长度	16k – 24k	平衡速度与记忆长度
应用场景	个人助手、知识库问答(RAG)、代码辅助、文案写作	不适合大规模训练

一句话建议： 把你的双 T10 当作一个 32GB 显存的“量化模型专用推理机”，主攻 Qwen2.5-32B (Q4/Q5) 和 Llama-3-8B (Q8)，这将给你带来超越许多消费级单卡（如 3060 12G, 4060Ti 16G）的智能体验。