SOLUTION DESIGN / PRACTICAL GUIDE

本地 AI 工作站方案设计

把模型、显存、供电与软件环境放在同一份配置计划中。

架构思路

资料／模型 SSD → 系统记忆体与 CPU → GPU 推理 → 本地应用

以下为方案讨论与选型方法，实际配置须依工作负载、现场条件及验证结果调整。

记录模型大小、精度、上下文、并发与延迟目标，区分推理、微调及完整训练，三者不能沿用同一显存估算。

以 8B 模型为例，仅权重在 FP16 约需 16GB，4-bit 约需 4GB；还需加入 KV cache、量化资讯、运行时及安全余量。此例不代表整体可运行显存。

核对 GPU 尺寸、供电、PCIe 通道及散热。系统 RAM 须容纳资料处理与模型载入；NVMe 分别考虑系统、模型与资料集空间。

固定驱动、框架、模型与提示词，记录首字延迟、生成速度、峰值显存及持续负载温度；多 GPU 需先确认框架能有效分配工作。

现有设备及版本、主要软件与工作负载、使用人数或并发、资料规模与增长、场地供电与网路、预算、交期，以及不能中断的业务时段。

需求确认表、配置与 BOM、相容性记录、测试条件及验收表。安装、迁移、维护和现场服务的实际范围，应在项目确认时另行约定。

LET’S PLAN YOUR CONFIGURATION