下面给出一个基于已有测试数据与各配置之间差异的推演过程（注意实际跑分受诸多因素影响，下面仅为大致估计）：

【观察已有数据】

1. 在测试中，采用1×RTX 3090、512 GB（8通道DDR4‑3200 ECC）和CPU为EPYC 7532时，在运行404 GB模型推理时，测试结果大约是7.20 Tokens/s（见数据表第2行）。
2. 同样的测试中，其他采用1×RTX 4090系统的Tokens/s大多分布在6.4 ~ 7.0 Tokens/s左右，不过RTX 4090理论上算力更强；因此可以认为，在大模型边界下，系统瓶颈不仅在GPU，还和CPU、内存带宽和系统总线有关。

【配置对比与推断】
我们的目标配置为：
  CPU：Xeon W5‑3435X
  GPU：RTX 3090（24 GB）
  内存：8通道512 GB DDR5‑4800 ECC（采用8个64 GB模组）

主要不同点在于：

1. CPU对比：原先的EPYC 7532（32核 / 64线程，参考时钟2.4–3.3 GHz）与Xeon W5‑3435X（16核 / 32线程，时钟3.1–4.7 GHz）相比，后者虽核数减半，但单核性能更强，且推理过程往往只需部分核心来调度数据传输给GPU，因此在这种场景下，高主频更有利。
2. 内存方面：原先系统采用的是DDR4‑3200，而本机配置DDR5‑4800，全通道带宽按8通道计算，从理论上讲，单通道带宽提升可达≈50%（如从约25.6 GB/s提高到≈38.4 GB/s，总带宽从≈205 GB/s提升到≈307 GB/s），有助于在模型边界（404 GB模型需要频繁交换数据）时降低内存瓶颈。

综合这两点，我们可以预计：
  • CPU上，由于更高的主频与现代微架构，配合DDR5‑4800所带来的带宽提升，能使得CPU／内存一侧压力得到有效缓解；
  • GPU部分依然为RTX 3090，与已有测试（EPYC 7532那套）类似，因此GPU数值上不会有大变化，但其他部分可能略微改善了整体数据供给效率。

因此，在已有EPYC 7532 + RTX 3090系统下取得约7.20 Tokens/s的基础上，我们可以合理预估改配的Xeon W5‑3435X + DDR5‑4800内存系统可能提升5–10%左右，预估Token吞吐可能落在7.5到8.0 Tokens/s之间。

【预测结论】
一个较为保守的估计是：运行404 GB大小LLM推理时，系统将大约达到7.5 Tokens/s。

（注：这只是基于相似测试条件以及配置差异的经验性外推，实际性能还会受到软件优化、系统调优、负载分布等因素的影响。）
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