笔记本能否同时使用独显和外接显卡进行AI计算？

可以的，llama.cpp支持多卡联合推理，相关参数如下：

• --device
• --tensor-split
• --split-mode

我在AMD轻薄本上通过USB4外接一张A卡9070，这个eGPU作为主力，不够的显存用笔记本上的iGPU（核显880M+128bit双通道内存）来补：

• 跑Qwen3.6-27B-Q4_K_XL，开MTP，生成速度有20tps。
• 跑Qwen3.6-35B-A3B-Q4_K_XL，生成速度有40tps。

速度虽然不快，好在eGPU（58W）和iGPU（27W）的功率都很温和，风扇噪音小，硬件寿命友好。

我用的几个参数如下：

--device Vulkan0,Vulkan1 # 我用的是Vulkan后端，ROCm和CUDA后端写法不同
--tensor-split 70,30     # 结合模型占用显存大小，根据显卡显存分配负载
--split-mode layer       # 分割模式默认是layer，使用ROCm和CUDA后端可以尝试使用tensor并行计算

结合模型占用显存大小，根据显卡显存分配负载：

--tensor-split 70,30 的算法：
70%=16/23*100 (9070显存16GB,模型Qwen3.6-35B-Q4_K_XL所需显存总量为23GB)
30%=100%-70% (剩下部分由第2块显卡880M存放)