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无论是中小企业主仍是致力于学习Ai的学生用户，对高功能的Ai核算机的需求非常旺盛。显然专业的HPC（高功能核算）价格不菲，例如英伟达Tesla H800高功能核算卡的价格就要20万，用户可选配1块或者最多256块以满意核算的需求，对于大部分用户而言经济压力极大，即使挑选功能低一些的英伟达Tesla A100高功能核算卡，单卡的价格也要8万元。所以，越来越多的用户将目光转向消费级配件，尽管核算的等待时间会更长，可是需要的资金量也会更低。那么，怎么搭建和部署一台本地大模型Ai核算机呢？五大中心部件，用户可按需挑选。

消费级显卡可满意大部分算力需求
美国vpn代理,不可否认消费级显卡的价格相对专业级核算卡更低价，即使算力大打折扣也能够满意绝大多数用户的需求。以AI绘图软件Stable Diffusion测验为参阅，显然英伟达的消费级显卡一支独大，假如RTX4090功能为规范100%，RTX4090D则为95%，RTX4080Super则只有70%，RTX4080为68%，RTX3090Ti和RTX4070Ti Super均为58%。消费级显卡的功能根本与价格成正比，用户可根据自己的实际需求挑选。与此同时，挑选显卡不能忽视的参数还有显存，很多的Ai产品运行过程中，显存是个门槛，低于16G的显存在Ai界寸步难行。

首选多核多线程处理器
处理器在Ai核算机的首要作用是负责处理较小的数据集和简略的核算使命，如数据预处理、模型评估等，用户能够优先挑选多中心、多线程、高频率以及低功耗的处理器，这些处理器的能效比更高，能够进一步进步整机功能。
当时英特尔14代酷睿i9-14900系列处理器是比较抱负的挑选，8+16巨细核，32线程，大核频率至高可达6.2GHz，小核频率也能够达到最高4.5GHz，此外还有32+36MB的二三级缓存。其次是最新的英特尔二代酷睿Ultra 9 285K，尽管巨细核数量一样，可是线程减少到24线程，大核频率最高5.7GHz，小核频率4.6GHz，二三级缓存40+36MB。
AMD平台是深度学习的更优挑选，当然价格也更高。例如AMD的线程撕裂者7980X，恐怖的64中心128线程，频率3.2-5.1GHz，二三级缓存64+256MB，热设计功耗只有350W。
高功能内存打破内存墙瓶颈
在Ai核算中，数据需要从内存中加载到处理器中进行核算。因为内存和处理器之间的数据传输速度差异，当处理器等待数据从内存加载时，核算使命无法充分利用处理器的核算能力，导致功能瓶颈，这种现象便是所谓的内存墙。内存墙不仅约束了Ai算力的进步，还可能导致核算资源的浪费和核算效率的降低。

打破内存墙瓶颈从两方面入手，容量和速度。16GB是Ai核算机可接受的最低容量，用户假如有条件挑选32GB以及更大容量的内存对功能进步非常抱负。至于速度，现在Kingston FURY叛逆者（Renegade）DDR5 内存的速度现已能够达到8400MT/s，这是一款CUDIMM内存，有测验数据标明，这款内存的读写速度能达到126.8GB/s和100.2GB/s，相比7200MT/s的内存，功能最高可进步18%。所以，假如用户只重视容量，而忽视速度，很可能会形成内存墙瓶颈。
固态硬盘Ai核算机的加速器
深度学习模型不仅依靠强大的核算能力，还需要高效的存储体系来保证快速的数据读取，因为数据通常以很多小文件的方式存储，而这些数据需要被反复读取、处理和更新，存储体系的速度直接决定了核算资源的利用效率，所以Ai核算机中的固态硬盘的重要性丝毫不亚于核算力。

Kingston FURY 叛逆者（Renegade）PCIe 4.0 NVMe M.2固态硬盘是Ai核算机中的抱负挑选，以4TB版别为例，其接连读写速度最高可达7300MB/s和7000MB/s，随机4K读写速度最高也可达到100万/100万IOPS，总写入字节最高可达4PBW，平均无故障工作时间高达200万小时。
主板需预留可晋级空间
主板作为整个体系的平台，对功能的影响简直能够忽略不计，可是要挑选稳定性更高的主板，以及预留一定的可晋级空间，例如内存插槽至少挑选4条插槽，这样在现阶段运用2条插槽，未来还能够再扩容2条内存，M.2插槽也是如此。另外需要留意的是供电模块，强大的供电体系能够保证处理器的用电需求，否则供电缺乏将导致处理器降频影响功能。最后还要考虑显卡的PCIe插槽数量，因为现阶段可能一块消费级显卡能够充任核算卡，可是未来假如想再晋级比如英伟达A100核算卡乃至NVLink多显卡作业，没有足够的显卡插槽就只能通过换平台晋级。
以上便是大模型Ai核算机的中心五配件的挑选指导，无论是处理器仍是显卡（核算卡）根本都和价格成正比联系，反而是内存和固态硬盘，价格贵一点乃至价格相等的时分，正确的挑选能够进步更多功能，对于生产力用户这一点尤为重要。
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