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关于一体机

关于特斯拉

AI显卡与游戏显卡

总结 

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目前我们的私有化部署已经来到了32B的大模型，场景落地了。

在继续评估之前，来说点儿关于硬件的坑。

关于一体机

市面上，一体机很火，不怀疑一体机的算力，也不怀疑一体机的部署门槛，但是对于一体机在场景落地以后的优化和维护存在疑问，不过这个不是今天的主题，下次再聊。

先说说我们的选择，采用了公有云的私有化部署方案，读起来有点儿拗口，简单的说，就是算力与一体机类似，外网是无法访问的，知识库也是私有化的，并不对外公开。

关于特斯拉

重点来说说GPU，之前的文章里，都是不带GPU的，这次真的是有钱了，买了4卡的GPU，型号是特斯拉L2，虽然比不上A100（美国也不让我们用），但是也算是中端AI计算卡了，性能用下来，感觉还不错。

AI显卡与游戏显卡

当时在讨论硬件方案的过程中，有人就问，AI用的GPU与游戏显卡的区别是什么？

今天就把这个问题搞清楚，首先需要说明的是，如果你在家里自己玩，用带游戏显卡的笔记本，都可以部署一个14B的模型，而且效果也不错，网上的很多收费视频都是采用了这种方式。

企业级的话，游戏显卡就有点儿马拉火车的感觉了，不废话，直接上表格对比吧。

‌维度‌	‌AI显卡‌	‌游戏显卡‌
核心架构	强化Tensor Core/CUDA，高并行计算	优化RT Core，强调实时渲染
显存类型	HBM2/HBM3，高带宽低延迟	GDDR6X，侧重纹理加载速度
典型应用	深度学习、科学计算	3A游戏、VR内容创作
扩展能力	支持多卡互联（NVLink）	多屏输出为主（SLI/CrossFire）
价格区间	企业级（10万+）	消费级（2000-15000元）
代表型号	英伟达A100/H100	技嘉RTX 5060 Ti、RTX 4090
‌适用场景优先级‌	科研/商用 > 娱乐	娱乐 > 轻度专业应用

假入你家里的游戏电脑配置还算可以，也可以本地部署一个，可以把电脑里的各类攻略搞一个知识库，至少在游戏阶段，也可以少踩很多坑。

维度‌	‌游戏显卡方案‌	‌专业AI显卡方案‌
‌显存成本‌	RTX 5090D（32GB）约1.5万元，性价比较高‌27	A100/H100（80GB）单卡超10万元‌26
‌部署复杂度‌	需手动配置多卡互联与模型压缩，适合技术型用户‌58	支持NVLink多卡扩展，企业级工具链完善‌68
‌适用场景‌	个人开发者/小型团队测试、轻量级AI应用‌58	大规模模型训练、商用高并发需求‌26

总结 

照例还是总结一下，在人工智能领域，目前是符合Scaling Law（扩展定律）的，是指模型的性能与其规模（如数据量、参数数量、计算资源等）之间的经验性数学关系。简单来说，它描述了“更大规模通常带来更好性能”的规律，但并非简单的线性增长，而是遵循特定的非线性模式。上不封顶，个体而言，利用现有资源做更多的事情，是值得思考和实践的。