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无论是中小企业主还是致力于学习Ai的学生用户，对高性能的Ai计算机的需求十分旺盛。显然专业的HPC（高性能计算）价格不菲，例如英伟达Tesla H800高性能计算卡的价格就要20万，用户可选配1块或者最多256块以满足计算的需求，对于大部分用户而言经济压力极大，即便选择性能低一些的英伟达Tesla A100高性能计算卡，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，虽然计算的等待时间会更长，但是需要的资金量也会更低。那么，如何搭建和部署一台本地大模型Ai计算机呢？五大核心部件，用户可按需选择。
消费级显卡可满足大部分算力需求
不可否认消费级显卡的价格相对专业级计算卡更低廉，即便算力大打折扣也可以满足绝大多数用户的需求。以AI绘图软件Stable Diffusion测试为参考，显然英伟达的消费级显卡一支独大，如果RTX4090性能为标准100%，RTX4090D则为95%，RTX4080Super则只有70%，RTX4080为68%，RTX3090Ti和RTX4070Ti Super均为58%。消费级显卡的性能基本与价格成正比，用户可根据自己的实际需求选择。与此同时，选择显卡不能忽视的参数还有显存，大量的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计算机的主要作用是负责处理较小的数据集和简单的计算任务，如数据预处理、模型评估等，用户可以优先选择多核心、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，能够进一步提升整机性能。
当前英特尔14代酷睿i9-14900系列处理器是比较理想的选择，8+16大小核，32线程，大核频率至高可达6.2GHz，小核频率也可以达到最高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，虽然大小核数量一样，但是线程减少到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选择，当然价格也更高。例如AMD的线程撕裂者7980X，恐怖的64核心128线程，频率3.2-5.1GHz，二三级缓存64+256MB，热设计功耗只有350W。
高性能内存打破内存墙瓶颈
在Ai计算中，数据需要从内存中加载到处理器中进行计算。由于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，计算任务无法充分利用处理器的计算能力，导致性能瓶颈，这种现象就是所谓的内存墙。内存墙不仅限制了Ai算力的提升，还可能导致计算资源的浪费和计算效率的降低。
打破内存墙瓶颈从两方面入手，容量和速度。16GB是Ai计算机可接受的最低容量，用户如果有条件选择32GB以及更大容量的内存对性能提升十分理想。至于速度，目前Kingston FURY叛逆者（Renegade）DDR5 内存的速度已经可以达到8400MT/s，这是一款CUDIMM内存，有测试数据表明，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，性能最高可提高18%。所以，如果用户只关注容量，而忽视速度，很可能会造成内存墙瓶颈。
固态硬盘Ai计算机的加速器
深度学习模型不仅依赖强大的计算能力，还需要高效的存储系统来确保快速的数据读取，因为数据通常以大量小文件的形式存储，而这些数据需要被反复读取、处理和更新，存储系统的速度直接决定了计算资源的利用效率，所以Ai计算机中的固态硬盘的重要性丝毫不亚于计算力。
Kingston FURY 叛逆者（Renegade）PCIe 4.0 NVMe M.2固态硬盘是Ai计算机中的理想选择，以4TB版本为例，其连续读写速度最高可达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。
主板需预留可升级空间
主板作为整个系统的平台，对性能的影响几乎可以忽略不计，但是要选择稳定性更高的主板，以及预留一定的可升级空间，例如内存插槽至少选择4条插槽，这样在现阶段使用2条插槽，未来还可以再扩容2条内存，M.2插槽也是如此。另外需要注意的是供电模块，强大的供电系统可以确保处理器的用电需求，否则供电不足将导致处理器降频影响性能。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可以充当计算卡，但是未来如果想再升级诸如英伟达A100计算卡甚至NVLink多显卡作业，没有充足的显卡插槽就只能通过换平台升级。
以上就是大模型Ai计算机的核心五配件的选择指导，无论是处理器还是显卡（计算卡）基本都和价格成正比关系，反而是内存和固态硬盘，价格贵一点甚至价格持平的时候，正确的选择可以提升更多性能，对于生产力用户这一点尤为重要。
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