趋近智
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在为本地AI服务器选择任何组件之前，您必须首先制定一份需求蓝图。这个过程不是简单地浏览硬件目录，而是对您的系统预期执行的任务进行系统性分析。一台为训练大型语言模型优化的服务器，与一台为移动应用提供实时预测的服务器将大不相同。试图构建一台万能机器，只会导致资金浪费和性能瓶颈。
这项分析始于对您特定AI工作负载的详细审视。尽管我们在上一章中对工作负载进行了分类，但现在我们将从硬件要求的角度来审视它们。
您的基础设施需求主要由三项活动决定：数据预处理、模型训练和模型推理 (inference)。每项活动都有独特的资源配置。
数据预处理： 这是机器学习 (machine learning)流程中常被忽视的重要环节。数据清洗、转换、分词 (tokenization)和数据增强等任务通常受CPU限制。如果数据管道无法足够快地向加速器传输数据，昂贵的GPU就会闲置。这表明需要强大的多核CPU、充足的系统内存来存储数据，以及快速的存储I/O以高效读取原始数据集。
模型训练： 这是计算要求最高的阶段。训练是一个迭代过程，包括通过模型输入数据、计算损失并通过反向传播 (backpropagation)更新权重 (weight)。其特点是运行时间长、大规模并行计算以及对数据的大量需求。主要要求是配备尽可能多VRAM的强大GPU、用于分布式工作负载的GPU之间的高速互连，以及能维持高吞吐量 (throughput)的数据管道。
模型推理： 模型训练完成后，为预测提供服务则面临不同的挑战。目标通常是实现低延迟（单个查询的快速响应）或高吞吐量（每秒大量查询，即QPS）。单个推理过程比训练迭代的要求低得多，但系统必须可靠地处理并发请求。这可能导致不同的硬件选择，例如配备足够VRAM的经济型GPU，甚至适用于不易并行化的模型的强大CPU。
为了将这些通用配置转化为具体的采购清单，您需要回答关于模型和数据的具体量化问题。
模型本身是决定您GPU和内存选择的最重要因素。
VRAM需求： 模型的参数 (parameter)、梯度和优化器状态都必须适合GPU的显存（VRAM）。使用标准Adam优化器进行训练时，模型VRAM占用量的简单估算是一个很好的起点。对于使用32位精度（FP32）的模型，每个参数需要4字节。梯度也需要每个参数4字节，而Adam优化器通常存储两种状态，需要额外8字节每参数。
对于一个70亿参数的模型，这相当于字节，或大约112 GB的VRAM，这甚至没有计算数据批次和中间激活。这立即表明，单个配备24 GB或48 GB VRAM的GPU是不够的，您需要转向多GPU解决方案。
计算负载 (FLOPs)： 前向和反向传播 (backpropagation)所需的浮点运算次数决定了给定GPU完成一次迭代的速度。虽然您可能无法精确计算这一点，但了解您的模型是计算密集型（如大型Transformer）还是相对轻量级（如ResNet-50）有助于选择合适的GPU级别。
如果GPU缺乏数据输入，它们就毫无用处。数据集的特性决定了您的存储和网络需求。
存储容量： 这是最直接的指标。您需要存储几TB的数据，还是在PB级别运行？这决定了您所需硬盘的数量和大小。
I/O吞吐量 (throughput)： 您能多快地从磁盘读取数据并将其传输到GPU？这以千兆字节每秒（GB/s）衡量。在高清视频上进行训练需要高顺序读取速度，这是RAID配置中NVMe SSD的优势。
每秒I/O操作数 (IOPS)： 如果您的数据集包含数百万个小文件（如单个图像），则存储系统每秒处理多个独立读取请求（IOPS）的能力将成为瓶颈，而不是原始吞吐量。在这种情况下，高IOPS的NVMe硬盘非常重要。
最后，定义成功在时间和规模上的表现。
训练时间： 可接受的“解决方案时间”是多少？如果单个GPU需要一个月才能训练您的旗舰模型，这很可能无法接受。如果您需要将其缩短到两天，就可以开始计算所需的GPU数量，并考虑公式中的通信开销。
推理 (inference)目标： 对于推理，您是在优化单个用户的最低可能延迟，还是为大量用户群优化最高的QPS？大型模型的低延迟需求可能需要强大的专用GPU。而较小模型的高QPS目标可能通过在多个经济型GPU甚至CPU核心上部署多个模型实例来更好地满足。
通过提出这些问题，您可以建立一个工作负载配置，作为您硬件决策的蓝图。这份配置将您从模糊的需求转向一套具体的技规范。
将工作负载特征转化为高层级硬件需求的一个决策流程图。
有了这份详细的配置，您现在已准备好从分析转向行动。以下章节将指导您选择特定的服务器组件，从主板和GPU到存储和网络，以满足您刚刚定义的需求。
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