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如何搭建和部署一臺本地大模型Ai計算機

2025-01-17 15:44:10來源:今日熱點網

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。

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??焖俚臄祿x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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