如何搭建和部署一臺本地大模型Ai計算機

無論是中小企業主還是致力于學習Ai的學生用戶，對高性能的Ai計算機的需求十分旺盛。顯然專業的HPC（高性能計算）價格不菲，例如英偉達Tesla H800高性能計算卡的價格就要20萬，用戶可選配1塊或者最多256塊以滿足計算的需求，對于大部分用戶而言經濟壓力極大，即便選擇性能低一些的英偉達Tesla A100高性能計算卡，單卡的價格也要8萬元。所以，越來越多的用戶將目光轉向消費級配件，雖然計算的等待時間會更長，但是需要的資金量也會更低。那么，如何搭建和部署一臺本地大模型Ai計算機呢？五大核心部件，用戶可按需選擇。

消費級顯卡可滿足大部分算力需求

不可否認消費級顯卡的價格相對專業級計算卡更低廉，即便算力大打折扣也可以滿足絕大多數用戶的需求。以AI繪圖軟件Stable Diffusion測試為參考，顯然英偉達的消費級顯卡一支獨大，如果RTX4090性能為標準100%，RTX4090D則為95%，RTX4080Super則只有70%，RTX4080為68%，RTX3090Ti和RTX4070Ti Super均為58%。消費級顯卡的性能基本與價格成正比，用戶可根據自己的實際需求選擇。與此同時，選擇顯卡不能忽視的參數還有顯存，大量的Ai產品運行過程中，顯存是個門檻，低于16G的顯存在Ai界寸步難行。

首選多核多線程處理器

處理器在Ai計算機的主要作用是負責處理較小的數據集和簡單的計算任務，如數據預處理、模型評估等，用戶可以優先選擇多核心、多線程、高頻率以及低功耗的處理器，這些處理器的能效比更高，能夠進一步提升整機性能。

當前英特爾14代酷睿i9-14900系列處理器是比較理想的選擇，8+16大小核，32線程，大核頻率至高可達6.2GHz，小核頻率也可以達到最高4.5GHz，此外還有32+36MB的二三級緩存。其次是最新的英特爾二代酷睿Ultra 9 285K，雖然大小核數量一樣，但是線程減少到24線程，大核頻率最高5.7GHz，小核頻率4.6GHz，二三級緩存40+36MB。

AMD平臺是深度學習的更優選擇，當然價格也更高。例如AMD的線程撕裂者7980X，恐怖的64核心128線程，頻率3.2-5.1GHz，二三級緩存64+256MB，熱設計功耗只有350W。

高性能內存打破內存墻瓶頸

在Ai計算中，數據需要從內存中加載到處理器中進行計算。由于內存和處理器之間的數據傳輸速度差異，當處理器等待數據從內存加載時，計算任務無法充分利用處理器的計算能力，導致性能瓶頸，這種現象就是所謂的內存墻。內存墻不僅限制了Ai算力的提升，還可能導致計算資源的浪費和計算效率的降低。

打破內存墻瓶頸從兩方面入手，容量和速度。16GB是Ai計算機可接受的最低容量，用戶如果有條件選擇32GB以及更大容量的內存對性能提升十分理想。至于速度，目前Kingston FURY叛逆者（Renegade）DDR5 內存的速度已經可以達到8400MT/s，這是一款CUDIMM內存，有測試數據表明，這款內存的讀寫速度能達到126.8GB/s和100.2GB/s，相比7200MT/s的內存，性能最高可提高18%。所以，如果用戶只關注容量，而忽視速度，很可能會造成內存墻瓶頸。

固態硬盤Ai計算機的加速器

深度學習模型不僅依賴強大的計算能力，還需要高效的存儲系統來確保快速的數據讀取，因為數據通常以大量小文件的形式存儲，而這些數據需要被反復讀取、處理和更新，存儲系統的速度直接決定了計算資源的利用效率，所以Ai計算機中的固態硬盤的重要性絲毫不亞于計算力。

Kingston FURY 叛逆者（Renegade）PCIe 4.0 NVMe M.2固態硬盤是Ai計算機中的理想選擇，以4TB版本為例，其連續讀寫速度最高可達7300MB/s和7000MB/s，隨機4K讀寫速度最高也可達到100萬/100萬IOPS，總寫入字節最高可達4PBW，平均無故障工作時間高達200萬小時。

主板需預留可升級空間

主板作為整個系統的平臺，對性能的影響幾乎可以忽略不計，但是要選擇穩定性更高的主板，以及預留一定的可升級空間，例如內存插槽至少選擇4條插槽，這樣在現階段使用2條插槽，未來還可以再擴容2條內存，M.2插槽也是如此。另外需要注意的是供電模塊，強大的供電系統可以確保處理器的用電需求，否則供電不足將導致處理器降頻影響性能。最后還要考慮顯卡的PCIe插槽數量，因為現階段可能一塊消費級顯卡可以充當計算卡，但是未來如果想再升級諸如英偉達A100計算卡甚至NVLink多顯卡作業，沒有充足的顯卡插槽就只能通過換平臺升級。

以上就是大模型Ai計算機的核心五配件的選擇指導，無論是處理器還是顯卡（計算卡）基本都和價格成正比關系，反而是內存和固態硬盤，價格貴一點甚至價格持平的時候，正確的選擇可以提升更多性能，對于生產力用戶這一點尤為重要。

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