显卡品牌 FAQ(N/A/I 卡)

SD 1.5 可以(开 CPU offload 与优化),512 分辨率出一张图 20–40 秒。但体验已属「考古」,¥1.8k 的 3060 12G 是更好的入场券。

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按优先级:开 xformers/SDPA 注意力优化 → 降分辨率 → 换 FP8/GGUF 量化模型 → CPU offload(速度掉 5–10 倍)。这些都是权宜之计,根本解法还是显存容量。

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有,GGUF 逐层 offload:模型分层放显存+内存,显存占 60% 时约 5 tok/s。能跑,但「能用」的门槛是 8 tok/s 以上,对应显存覆盖率 80%+。

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是。32B Q4 约 20G,5070 Ti 16G 轻度 offload 或 5090 全显存覆盖;当前 32B 级开源模型的能力已覆盖 70B 的多数日常用途。除非明确需要 70B 级推理质量,否则 32B 是甜点。

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会,表现形式是 GPU 利用率上不去:视频工作流里抽帧、分辨率调整、光流计算、最终编码都由 CPU 完成,若单步处理时间超过 GPU 生成时间,显卡就在空转——这是很多「换了 5080 还是慢」的真实原因。

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对纯 GPU 推理几乎无影响(模型在显存里)。只在 CPU offload 时,内存带宽直接决定速度——但那是「有没有」的问题,先解决容量再谈频率。

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模型加载失败(OOM)、加载极慢(走 swap)、系统卡死。系统还要占 6–10G,所谓 32G 跑大模型的「32G」不是全部给你的模型用的。

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有,但都是降级:量化(损质)、offload(掉速 5–10 倍)、低分辨率(损功能)。这些手段的本质都是「把装不下变成装得下」,代价远大于当初加 500 元上大一档显存。

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付费 API:DeepSeek-V3 综合最强且便宜;免费:GLM-5-Flash 起步。本地:Qwen3-32B 中文长文质感最好(需 24G 显存),预算低就 14B(12G)。文笔差距 < 一致性管理的重要性——工具链才是分水岭。

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三件套:①角色卡(固定格式的人设/口癖/关系,每章注入);②向量库存世界观设定,按需检索而非全量塞入;③每章结尾生成摘要,滚动替换原文。这套流程能把上下文压在 32K 内,中小模型也能稳。

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断电清 CMOS 回默认频率,先确认单条点亮,再逐条加回;仍失败检查主板 QVL 兼容列表与 BIOS 版本。

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典型内存不稳:跑 TestMem5 或 memtest86 一夜定位;微降频率(6000→5600)或放宽时序,稳定优先。

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能,而且是甜点:ACE-Step 编曲、DiffRhythm 中文歌、MusicGen 全部流畅。12G 卡(3060/5070)是本地音乐的性价比入场券。

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音乐是长序列去噪:一首 3 分钟的歌对应数千步的音频潜空间迭代,计算量约为一张图的百倍量级。快卡缩短等待,显存决定能不能跑——买卡策略与绘画一致:先保容量。

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三个信号:冷头/管口出现绿色或彩色结晶、泵噪异常(咕噜声)、同负载温度逐月爬升。每月开侧板目检一次。

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立即断电、拆卸、用无水酒精清洗接触点,晾干 48 小时后测试;多数情况下及时处置的卡能救回,泡过夜的基本悬。

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会:免费档普遍有 RPM(每分钟请求数)与 TPM(tokens 上限)限制,高峰期排队。对原型开发够用;对线上业务,请把免费档当降级兜底而不是主力。

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看条款:多数平台免费档默认允许用于改进服务,付费档可关闭。敏感数据(代码、客户信息)要么走付费档 + 数据协议,要么本地部署——这也是本站存在的原因。

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老主板配新 CPU(如 B650 配 9000 系)、已知兼容性/安全问题修复。稳定使用中「没事别刷」是基本原则。

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带 Flashback 接口的主板可免 CPU 重刷自救;双 BIOS 主板切备用芯片;都没有则送修——刷写时接 UPS 是最好的保险。

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分场景:手部结构、文字渲染、提示词遵循、真实感人像——Flux 明显强。但 SDXL 的 LoRA/ControlNet 生态成熟度仍占优,特定画风(动漫/插画)微调过的 SDXL 反而更对味。工具没有总冠军,只有匹配度。

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GGUF Q4 量化 + 512-768 分辨率可以跑通,速度慢、高分易爆。能升到 12G+ 体验完全不同——这是「能跑」与「好用」的典型分界线。

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¥2500 起步:7551(¥330)+ 二手 H11SSL(¥700)+ 32G×4 DDR4-2400(¥900)+ 拆机散热(¥60)+ 塔箱与电源(¥600)。这是玩具档,跑大模型建议 ¥5000+ 起步。

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H11 配 Naples/Rome(H11 上 Rome 需刷 BIOS),H12 配 Rome/Milan 且直连 PCIe4;预算允许直接 H12SSL-2T,后续升 Milan 不用换板。

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散片渠道大多包点亮 7-30 天,超时无保——所以到手第一时间烤机验证;真坏的概率不高(服务器件筛选过),风险主要在主板与内存条。

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两条路:塔式机箱 + NH-U14S TR4-SP3(安静),或 4U 机架 + 风扇曲线压转速(可接受);原装涡轮只适合放阳台/设备间。

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立即停止写入!关机断电——每一秒通电都可能让主控进一步磨损映射表。恢复率的最大变量是掉盘后的操作纪律。

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异响/完全不通电(物理损坏)、加密盘、RAID 阵列、二次通电后识别但文件乱码——这些直接找专业机构,自己折腾会降低恢复率。

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Ollama 一行命令拉起(ollama run qwen3:14b),适合个人;对外提供服务用 vLLM 或 llama.cpp server(并发与 API 兼容更好);Windows 图形界面用 LM Studio。

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32B Q4 约 20G,16G 卡必须把部分层 offload 到内存,速度从 30+ tok/s 掉到 10 tok/s 以下。「能跑」和「好用」之间隔着一张 24G 卡(二手 3090 或 5090)。

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当工具机能:¥45-450 的多核白嫖,虚拟机/NAS/编译机都行。跑 AI 不行:E5 四通道 DDR4-2133 ≈ 68GB/s,是 EPYC Rome 八通道 204GB/s 的三分之一,纯 CPU 推理速度被带宽锁死。

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核心是通道数:6 通道 vs 4 通道,2666/2933 频率也更高 —— 6132 的 128GB/s 已接近 E5 的两倍;平台(C621 主板)价格介于 X99 与 SP3 之间。

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带宽优先 EPYC(8 通道是硬优势);预算卡死 + 接受 6 通道看 Scalable;只是想要便宜多核玩具,E5 v3/v4 仍是门票价。

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X99 二手主板 ¥300-600 但内存只认 RECC 2133/2400;C621 ¥800-1500 支持 2666-2933;SP3(H11/H12)¥600-2500 是 8 通道的入场费。

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99% 是蒸馏版(R1-Distill):把 R1 的推理能力蒸馏进 Qwen/Llama 小模型,7B-70B 规格,单卡能跑。它与满血 671B 差距明显——蒸馏版保留了推理风格,综合知识与满血版不在一个量级。

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两个硬条件:数据绝对不能出内网(金融/医疗/法务),或部署在内网做大批量离线任务。否则 API 的价格(百万 tokens 几块钱)让本地化在 economics 上几乎不成立。

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RDIMM 带寄存器缓冲,只有服务器平台的内存控制器认识它;消费级主板(含撕裂者)物理槽位兼容也不认,直接点不亮 —— 反过来 UDIMM 普通条也插不上服务器平台。

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2DPC 通常触发降频:DDR4-3200 条可能掉到 2666 甚至 2400,带宽打折。大容量优先买单条大容量(64G/128G),而不是每通道塞两条小的。

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服务器内存出厂经过厂商筛选,拆机条本体故障率低;真正的风险是混批(单双面/颗粒批次不一致)导致的兼容问题 —— 认准同批次同品牌,到手逐条 memtester 烤一轮。

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模型 Q4 量化体积 ×1.2 是内存需求:70B 要 64G+(256G 平台舒服)、235B MoE 要 128G+、想多模型常驻直接 512G 起步。

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7B-8B Q4 量化流畅(10-15 tok/s),14B 勉强。适合对话与轻量写作;绘画(SDXL)可用但慢,视频不现实。16G 是「体验装」,认真玩从 32G 起步。

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显存等价物是统一内存:128G Studio(约 ¥1.9 万)可全内存跑 70B Q4,而 N 卡侧 48G(双 3090)要折腾、5090 32G 要 offload。代价是速度:内存带宽(~800GB/s 顶配)只有 5090 显存的约一半,输出大约 5-8 tok/s——安静、省电、无折腾,适合「让它慢慢写」的任务。

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推理可以(MPS 后端/MLX),速度约为同价 N 卡的一半;训练与生态(CUDA/xformers)仍是短板, Flux LoRA 级任务建议 N 卡或云。定位:Mac=推理终端,N 卡=全能工作站。

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能用且最便宜(¥60 拆机),200W 解热对 7302/7551 够用;代价是满载 50dB+ 像起飞 —— 机架/设备间/阳台专属,桌面党看塔式。

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必须 SP3 专用扣具(EPYC 封装大、LGA 4094),普通 AM4/LGA 散热器装不上;专用款只有 Dynatron、猫头鹰 NH-U14S TR4-SP3 等少数型号。

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①BIOS/IPMI 里设风扇曲线(温度阈值降转速);②换 Noctua/ Arctic 静音扇(注意 8038 高转速扇才扛得住机架风阻);③塔箱改装方案直接绕开机架风扇。

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4U 机架:风道标准、扩展多卡强,但吵且占地;塔箱:安静可放桌面,SP3/SP5 散热选择少、多卡布局受限。放卧室选塔箱,进设备间选 4U。

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¥1.8k 拿到 12G 显存,单位显存价格全场最低(新卡里),SDXL/7B/14B 量化全解锁。短板是带宽慢、无 DLSS4 新特性——但 AI 场景显存容量 >> 一切。

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4060 Ti 16G 降价后是「预算卡死 + 必须 16G」的备选,但同价位优先 5060 Ti 16G(带宽 +55%,支持 FP4)。4060 8G 只推荐纯 SD 玩家。

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比两年前好得多(ROCm 覆盖 7900/9070 系,llama.cpp/ZLUDA 可用),但仍需折腾。愿意动手 + 想要便宜大显存:可以;要开箱即用:N 卡。

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每个 token 都要把激活的全部参数从内存读一遍:速度 ≈ 带宽 ÷ 参数字节数。204GB/s 读 3B 激活(Q4 ≈ 1.7GB)理论上限 ~120 tok/s,实际打 1-2 折到 10-20 tok/s;读 70B(≈40GB)就只剩个位数。

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消费级双通道 DDR5-6000 ≈ 96GB/s;撕裂者 4 通道 ≈ 160GB/s;EPYC Rome 8通道 DDR4-3200 ≈ 204GB/s;Genoa 12通道 DDR5-4800 ≈ 307GB/s;带宽翻倍的代价是平台价也翻倍。

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MoE 小激活模型:Qwen3-30B-A3B(激活 3B)、DeepSeek-V3 系(激活 37B 需大带宽平台);Dense 7B 都能上,但同等显存预算下不如买显卡。

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模型 Q4 体积 ×1.2 + 系统与 KV 缓存:30B MoE 需 32G+、70B Dense 需 64G+、235B 级 MoE 需 128G+,多模型常驻按最大者 ×2 规划。

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1024×1024 FP8:5070 Ti 约 20-30 秒/张,5080 约 17-25 秒——差距 15-20%。日更 50 张以内,每天多等不到 5 分钟;日更 200+ 张,一年省下的时间值回差价。

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几乎无感:32B Q4 都是 20+ tok/s 级别,差距 <15%。大模型看显存容量,两卡相同。

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算力指数 ÷ 价格 × 10000:5070 Ti = 8.9,5080 = 7.7。同样花一万元,5070 Ti 买到更多 AI 性能——除非绝对速度刚需,性价比选它。

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现实但要接受两点:噪音(风扇墙+涡轮卡)与占地(43cm 深×17cm 高);放书房建议塔箱双卡方案,4U 进设备间/阳台。

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单卡 12V-2×6 按 600W 预留,整机峰值 ×1.5:双 5090 平台 1600W 单电源起步;4 卡以上用双 CRPS 冗余(服务器机箱原生支持),一路市电断电不停机。

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推理几乎无感(单卡推理 PCIe3 x8 都够);训练的梯度同步吃带宽,x16 直连优先 —— 拓扑看主板,EPYC 全系 PCIe5 x128 条,通道焦虑比消费级小得多。

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多卡机架选涡轮卡(风直出机背,互不吐热风);单卡塔箱选开放卡(更静更快);4U 里塞开放卡是常见的翻车点。

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SDXL 出图约快 40-50%,LLM 推理快 30-40%,Flux 快 50%+——推理类应用基本是带宽瓶颈,这个差距每张图、每次对话都在累计。

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¥2,500 以内(对比新 5060 Ti 省 ¥1,100+)且验卡通过,作为最低成本 16G 方案可以;再贵就不如加钱新的。

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都只能 offload 跑(16G < 20G),5060 Ti 因带宽快一倍,速度大约 8-10 vs 4-5 tok/s——都是「能跑不爽」档,32B 请看 24G+ 卡。

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单用户要首 token 快(带宽/显存),多用户要吞吐大(批处理)。vLLM 的 continuous batching 把多请求拼批,吞吐能到单请求的 3-5 倍 —— 但显存上限决定了同时驻留的模型与 KV 缓存规模。

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向量库与文档切块在内存里检索,不需要 GPU;知识库大(千万级切块)时内存容量是瓶颈,这也是共享服务器配大 RDIMM 的原因 —— 推理显存留给模型,检索内存留给知识库。

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按 5 人团队日活 2000 次调用算,主流 API 月支出 ¥1500-4000;自建 ¥2 万设备 + 电费 ¥200/月,约 12-18 个月打平 —— 且数据不出内网,模型随便换。

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至少一个懂 Linux/容器的人:vLLM 部署、模型量化更新、监控告警;没有就买托管云,自建的隐性成本是运维人力不是硬件。

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纯 SDXL 1024 出图:8G 够用且更快(带宽 256 vs 448 的差距在 8G 场景被掩盖)。但 ControlNet 叠加、高清放大、批量 LoRA 都会顶到 12G+——「只玩 SDXL」的承诺通常撑不过三个月。

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8G:7B Q4 流畅;16G:14B 全速、32B offload。差的是两个模型量级,不是速度百分比。

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从别处省:机箱散热、硬盘缩到 512G——这些后期好补;显存焊死补不了。优先级:显存 > 一切。

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凭 12G:上上代定位失误留下的「平民大显存」。AI 推理看容量再看带宽,3060 的 12G 至今能装下 SDXL + 14B Q4,而 4060 的 8G 装不下就是装不下。

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快(35+ tok/s),但 7B 是它的天花板;3060 慢一点跑 14B,能力上限高一个量级。两年后新模型的门槛涨到 10G,8G 卡出局,12G 还在场上。

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有:¥3.6k 的 5060 Ti 16G——同时比两卡快、比两卡显存大,这就是它成为入门首选的原因。

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IPC 约 10-15%(Rocket Lake 把服务器 Cove 核下放),但 11 代旗舰(11900K)功耗翻车、频率倒退,只有 11400F/11700F 值得看;10 代 10400F 仍是百元级办公最优解。

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三点:P/E 混合架构(单核多核同时跃升)、LGA1700 长寿接口(12-14 代通吃)、DDR4/DDR5 双支持(老内存可复用)。12600KF 至今仍是千元级甜点。

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Raptor Lake 是 Alder Lake 的工艺加强版,同接口同架构,频率+5-8%、E 核翻倍;13400F 对位 12400F 多核高 25%+,同价优先新。14 代挤牙膏,14600KF≈13600KF。

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13900K/14900K/13700K/14700K 高电压老化问题真实存在(2023-2024 爆发),Intel 微码 0x129 后修复;买二手认准新微码批次,买 K 系旗舰前看[风险说明](/guides/cpu-buying-guide-2026/)。

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推理瓶颈在显卡,CPU 6 核够(10400F/5600 都行);要跑预处理/Agent/视频管线,12 核起(12700F/5900X);预算够直接 13400F/14600KF —— 平台新旧不影响 AI 性能,钱给显卡。

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二手 2060 12G(约 ¥1,100)+ i3/12400F 散片 + H610 + 16G DDR4 + 512G + 二线电源 ≈ ¥3,000。SD 1.5 全速、SDXL 768 勉强、7B 可跑——入门验证需求够用。

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三个原因:二手显卡风险 + 16G 内存局促 + 512G 装不下几个模型。多攒 ¥1,400 上全新 3060 12G + 32G + 1T 整机,体验翻倍且全部有保修。

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不买硬件:免费 API(GLM-5-Flash)+ Kaggle 免费 GPU + 云 GPU 新人券,零成本覆盖学习需求;确定长期需求后再一次性投入。

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值得 —— 5600 散片 ¥429 新品在产,B450 二手 ¥249,DDR4 3200 32G ¥399:¥1100 搭出全新办公/轻游戏平台。天花板明确(5950X/5700X3D),但价格决定它仍是入门答案。

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推理无感(瓶颈在显卡与显存);游戏巨大提升(3D 缓存降延迟);编译/仿真有中等收益。买 X3D 的理由 90% 是游戏。

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Zen5 对 Zen4 单核 +10-15%,多核 +5-10%;7800X3D 与 9800X3D 游戏差 8-12%。同接口(AM5)意味着买 7000 系将来可直接换 9000 系 —— 平台连续性是 AMD 的核心卖点。

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AM4:DDR4 3600(1:1 FCLK);AM5:DDR5 6000 C30(EXPO 甜点),6400 是甜点+余量。Intel 平台的 7200+ 高频条在 AMD 上是浪费。

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能:7000/9000 系全系带 RDNA2 核显(2CU),亮机+硬解够用;等显卡期不空窗,这是对比 Intel 无核显 F 系的隐性优势。

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8G 显存 = SDXL 优化可用、7B 流畅、Flux 无缘——台式 4060 8G 的体验,但价格能买台式 5060 Ti 16G 整机。移动刚需再考虑。

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16G 显存(不是台式的 24G),跑 Flux/14B 够用,但 2 万+ 的价格 + 满载噪音/降频,同预算台式 + 便携本的组合体验好得多。

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能且安静:M4 Pro 64G 统一内存跑 32B 很从容。短板是速度(带宽)与生态(无 CUDA、训练弱)。推理终端优秀,全能工作站仍看 N 卡台式——详见 [Mac 跑大模型指南](/guides/mac-mini-llm/)。

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散热:长时间推理会降频(性能掉 20-30%),垫高 + 风扇满转;功耗:插电跑(电池模式性能腰斩);显存:游戏本的「满血版」指功率,显存不会满血。

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CPU + 主板 + 内存(32G)三件套:AM4(5600+B450+DDR4)≈¥1100 全新;LGA1200(11700F+B560)≈¥1700 二手;LGA1700(12700F+B660 DDR4)≈¥2400 二手;AM5(7500F+A620+DDR5)≈¥1900 全新。

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AM5(还能升 9000 系与下代);LGA1700 到 14900K 封顶(但已是旗舰);AM4/LGA1200 都没有明天,买定离手。

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CPU 本体几乎不坏(无机械结构,故障率极低),风险在:①13600KF+ 这类 K 系的电压老化(认准新微码);②针脚/触点损伤(收货查针);③主板才是二手链路里最容易坏的件 —— 预算留给主板。

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推理:哪个便宜选哪个(10400F 都够),钱给显卡;跑本地大模型(CPU offload):带宽优先 → AM5 DDR5 6000 双通道或直接服务器平台,二手消费级平台带宽都一样(双通道)。

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PCIe 3.0 x16 对推理影响 <5%(模型加载慢一点,推理速度几乎不变);CPU 六核以上够用。省下的平台预算全部贴给显存,是升级的最优路径。

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5060 Ti(180W)配老 450W 铜牌勉强,建议换 650W 金牌(¥399)——电源是升级路上唯一不能省的安全件。

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三种:电源低于 400W 且非标尺寸(品牌小机箱)、CPU 四核以下(数据预处理会卡)、机箱装不下双槽长卡。其余都能救。

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CPU 超频(Intel 非 K 不能超,Z 板配非 K 是浪费)+ 通道数(PCIe/M.2/USB 更多)+ 供电规格。买 Z/X 板前先问自己:CPU 带 K 吗?需要 3 个以上 M.2 吗?

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对办公机不是(16G×2 够用),对 AI 用户是 —— 本地模型 32G 起步就顶格了。预算再加 ¥150 上 B 系,四槽可到 64-128G。

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X670/X870 多一路芯片组桥(USB/SATA 翻倍)+ 默认超频支持更全;B650/B850 对 99% 用户没有任何功能缺失。X870E 的真正卖点是 EXTREME 定位的供电与扩展。

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Intel:LGA1700 内通吃(12-14 代跨代兼容,B660 上 14600KF 可行,需刷 BIOS);AMD:AM4 跨 Zen 世代看主板 BIOS(B450 上 5000 系要刷),AM5 7000/9000 系同理。买前查主板 CPU 支持列表。

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推理类 10-15%(数据搬运密集型损失更大),训练类 15-25%。5090 外接的实际体验接近台式 5080——花顶配的钱,用次顶配的体验。

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画像很窄:已有雷电 3/4 轻薄本(不能换台式)、桌面空间受限、只偶尔跑重度任务。这类用户 eGPU 是唯一解;其他人台式的性价比高 30%+。

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比雷电带宽翻倍(64Gbps)损失更小,但需要拆机改接口,失去便携性与保修——极客玩法,不适合推荐为通用方案。

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不是无限堆:相数多 = 每相分摊电流小 = 更凉更稳,但超过 CPU 需求就是浪费。65W 的 13400F 配 6+1 相已是浪费;253W 的 14900K 至少 12+1 相 60A 级。

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把上桥+下桥+驱动封进一个芯片的功率模块,比分立方案效率高、发热小;「60A DrMOS」= 每相能过 60A 电流。同相数下 DrMOS 板明显更强。

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粗算:相数 × 每相电流 × 1.2V(CPU 核心电压)≈ 持续供电能力。8 相 × 50A × 1.2V = 480W,远超 14900K 的 253W —— 所以现在主流板几乎不存在带不动,带不动的是百元板带旗舰的极端组合。

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持续负载下决定性:散热片小的板瞬时能扛、长时间降频。看散热片覆盖面积(贴在 DrMOS/电感上的铝块),mATX 入门板常在这里省料。

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macOS/Windows 官网下载安装包;Linux 一行:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh。装完终端跑 ollama run qwen3:7b,模型自动下载运行,无需配环境。

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8G → 7-8B Q4;12G → 14B Q4(甜点);16G → 14B 全速 + 32B offload;24G+ → 32B 全速;无独显 → 7B 纯 CPU(10 tok/s 以内,仅尝鲜)。完整对照表见模型库。

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Ollama:命令行/服务端首选,生态最大;LM Studio:图形界面 + 模型市场,新手友好。两者后端都是 llama.cpp,性能一致——按界面偏好选。

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①显存被其他程序占用导致 offload 变慢(关掉游戏/浏览器硬件加速);②上下文拉满 128K 吃额外显存;③首次加载慢是硬盘读模型(40G 模型 SSD 上 10 秒,机械盘 1 分钟+)。

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能,孔位兼容 —— 但要注意:小板装大箱会有「空腔感」(风道变长、理线孔对不上、显卡位可能悬空),ITX 板进 ATX 箱是纯浪费;反过来 ITX 箱只能装 ITX 板。

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物理差异:PCIe 插槽位(ATX 通常 3 个,mATX 2 个)与 M.2 数量(ATX 多 1-2 个);对单卡用户零差别。同芯片组 mATX 常便宜 ¥100-300,是装机默认。

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三重溢价:主板贵 50-70%(B650I vs B650)、机箱贵、散热器限高(下压式或薄塔)+ 显卡限长(300mm 内居多);换来的是 10-15L 的体积。为桌面空间买单,不为性能。

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305×330mm 加宽板,多出来的空间给 PCIe/内存槽(工作站/双路);WRX90/E-ATX 是撕裂者平台的标配。家用单卡完全不需要。

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顺序很重要:①启动参数加 --medvram(免费,损失 <10%);②模型换 FP8 版(显存减半,画质轻损);③分辨率降一档(1024→768)。这三步能救 90% 的 OOM。

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Q8 几乎无感,Q6 轻微,Q4 在细节纹理上有损失。显存刚差一点选 Q6/Q8,差得多只能 Q4 + 接受降级。

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解码是显存峰值时刻(放大修复时尤甚):开 VAE tiling(分块解码)直接解决,速度慢 20-30% 但不再 OOM——高清放大工作流必备。

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不能。优化的本质是降级换可用:量化损画质、offload 掉速度 5-10 倍、降分辨率损构图。长期玩,显存容量是唯一根治方案。

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内存收到列地址到数据可读的等待周期数。C16 表示等 16 个时钟周期 —— 频率不同时 CL 不可直接比(3200 C16 ≈ 10ns,6000 C30 也 ≈ 10ns,真延迟几乎没变)。

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tRCD(行到列延迟)、tRP(行预充电)、tRAS(行激活到下一行)。日常选购看 CL 就够,其余三个是超频玩家调校位;同频下整套时序越紧越好,但收益递减。

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带宽敏感场景(AI offload/核显)看频率,延迟敏感场景(游戏 FPS/数据库)看真延迟。甜点公式永远是「平台最优频 + 该频下最紧的量产时序」:AMD 6000 C30、Intel 7200 C34。

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都是内存厂商预写的超频档:Intel 平台叫 XMP,AMD 平台叫 EXPO;一条 6000 C30 的条子通常两者都有。插上后要在 BIOS 里手动开启,否则跑默认 JEDEC 频率(4800/5600)。

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LoRA(绘画圈用法):冻结底模训练低秩适配器,显存 ≈ 底模 + 激活;QLoRA(NLP 圈用法):先把底模量化到 4bit 再训 LoRA,显存再砍一半——7B 从 20G 压到 10G。

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现实:FP8 底模 + 梯度检查点 + batch 1,一个 1000 图的 LoRA 约 3-5 小时。24G 卡同样任务快一倍且能开 batch 2——偶尔训 16G 够,常训 24G+。

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4090 约 ¥2/h:SDXL LoRA(2h)≈ ¥4/次,7B QLoRA(4h)≈ ¥8/次。月训练 < 30 小时,云比买卡便宜一个数量级——先云后卡。

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AM5 平台:9600(入门)/9800X3D(游戏)/9950X3D(全能)三代同槽,主板从 B650M 到 X870E 都能点亮,未来还有升级空间。Intel 侧 LGA1851 还年轻,但内存超频潜力大。

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能,但只买新批次:缩肛问题源于过高电压微码,2024 年后出厂批次 + 最新 BIOS(0x129 微码后)已解决。清仓价的 14700K/14900K 是多核性价比之选。

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对推理几乎无感(瓶颈在显卡),对游戏帧数提升巨大,对编译、仿真这类大工作集任务有帮助。AI 为主没必要为 X3D 溢价,游戏为主闭眼上。

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不是 U 本身,是配套:SP3/SP5 主板渠道少且贵、必须 RDIMM 内存、散热扣具难买、电费按天算。先算整机账再下手,详见 EPYC 捡垃圾指南。

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颗粒批次不同:同是 6000 C30,海力士 A-die 批次能超 6800+,普通批次 6200 就到头;大牌的「特挑」就是筛过颗粒加价卖。不超频的用户买标准档即可。

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软件看 TyphoonBurner/烧录信息(A-die 编号 H5CGD8MGBD 系);经验法则:16G 单面高频条大概率 A-die,24G/32G 大容量是 M-die(3GB/颗)—— 买 2×16 高频选 A-die,买大容量选 M-die。

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DDR4 时代的传奇颗粒(8G 单面),3200 C14/3600 C16 特挑的底子,AM4 超频黄金档;DDR5 时代三星消费颗粒存在感下降,高频位被海力士接管。

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能:DDR4 3200/DDR5 6000 C30 的长鑫条(金百达/光威)是当前性价比答案,稳定性行情已验证;短板是超频上限(别指望 7000+)与高频特挑档缺席。

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单路对话几乎无差;并发 4 路以上 vLLM 的连续批处理(continuous batching)开始拉开差距,8 路并发时总吞吐可达 Ollama 的 3-5 倍——服务场景的硬差距。

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Ollama:pip/Docker 之前的一行命令;vLLM:pip/Docker + 参数调优(prompt 模板、GPU 内存利用率、量化格式)。前者 5 分钟,后者要读文档——但换来的是生产级稳定性。

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常见组合:开发调试用 Ollama(快),上线切 vLLM(稳),两者都兼容 OpenAI API 格式,前端代码不用改。

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扩展规格:B650 = PCIe4.0 够用;B850 = PCIe5.0 显卡槽 + WiFi7;X870/E = 强制 USB4 + 双 PCIe5.0 + 更好的超频选项。供电差异对 99% 用户无感,按扩展需求掏钱。

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不会。损失的是插槽数:mATX 常砍到 2 条内存槽(上限 96GB)和 1-2 条 PCIe;ITX 只有 2 内存槽 + 1 条 PCIe。要插声卡/采集卡/第二张显卡的,直接 ATX。

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贵的部分是:更多 M.2 槽、更好的网卡(2.5G→5G/万兆)、WiFi、更精细的超压选项。这些是「功能」不是「性能」,按需掏钱。

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认超微:SP3 平台 H12SSL-i(mATX 可进普通机箱)是捡垃圾标准答案;注意只认 RDIMM、默认风扇暴力吵、BIOS 无超线程外调节。详见二手服务器指南。

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不差:官方都有一键安装包,CUDA 驱动即装即用。个人推理选 Windows 完全没问题,别为了「极客感」折腾双系统。

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三个信号:①要跑 vLLM/Xformers 等对编译环境敏感的组件;②用 Docker 部署服务;③多卡/集群。这些在 Windows 上要么折腾要么不支持。

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靠谱且是主流:Windows 里跑 Linux 子系统,CUDA/显存直通,训练生态可用,同时保留桌面体验。注意显存被 Windows 图形界面占 1-2G。

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2026 年 Q3 起 DDR5 因 AI 服务器需求挤占产能持续走高,消费级套装价格较年初明显上涨。编辑部态度:刚需就买,大容量(96G+)可蹲大促;别为省 10% 拖三个月,历史经验是越拖越贵。

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AMD 平台 6000 是 1:1 分频甜点,6400 起分频收益递减;Intel(尤其 Ultra 200S)越快越好,6400-7200 都有意义。按平台选,不按数字大小选。

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差在颗粒批次(海力士 A-die vs B-die vs 美光)、特挑程度、马甲灯条与售后。金百达/光威用同款 A-die 价格屠夫;芝奇焰刃/幻锋戟是特挑颗粒 + 超频调校。

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半容量(non-binary)颗粒,2×48=96G 比传统 2×32×3 通道便宜,但时序普遍松(C32 起)、超频潜力弱。大容量刚需的性价比解,超频玩家绕行。

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看耐心:offload 后 8-12 tok/s,日常对话可接受,长文生成会等。若 32B 是主力模型,24G 卡(二手 3090 ¥5.5k)是质变;偶尔用,16G 凑合。

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中文长文/复杂推理/代码明显更强一档——这是「本地生产力」的门槛级差异。显存允许就上 32B,它也是多数开源评测的甜点规格。

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入门 16G offload:¥9.6k;全速 24G(二手 3090):¥9.4k 学生档;旗舰 5090 + 96G:¥3 万。分别对应[本地大模型场景](/scenarios/local-llm/)三档。

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最小配置 1TB(系统+3-5 个模型);正经玩法 1TB 系统 + 2TB 模型库(Flux/视频模型动辄几十 G);数据集训练再叠 4TB+ 或机械仓库盘外挂。

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大模型文件加载(几十 GB 的 safetensors)从 7GB/s 到 14GB/s 是实打实的等待时间减半;但训练中的随机读取瓶颈在 4K 与队列深度,Gen5 提升有限。预算优先给容量。

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能,现在的 HMB 方案(致态 TiPlus7100/英睿达 T500)缓外表现已经不错,日常与模型存储无感;重写入型工作流(持续下载数据集)建议带独立缓存的旗舰。

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每 TB 价格仍是固态的 1/3(银河 16T ¥2000 ≈ ¥125/TB)。数据集归档、模型备份、下载仓库的答案;避开 SMR 叠瓦盘当工作盘,认准 CMR。

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三个常见原因:①没开注意力优化(xformers/SDPA,免费提速 15-25%);②分辨率拉太高(1024 是基准,1344+ 慢一倍);③硬盘是机械盘(每张图重读模型缓存)。

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30→24 步几乎无感(DPM++ 系调度器);配合 LCM/Turbo LoRA 可以压到 8 步,快 3 倍,细节略糊——批量草稿用低步数,精修用标准步数,是生产级的常见组合。

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出图速度 ≈ 显存带宽:3060(360)→ 5060 Ti(448)→ 5070 Ti(896)→ 5080(960)。同代内加钱买带宽,跨代优先看[每万元算力榜](/rankings/gpu-value/)。

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它是整机唯一能「带走其他配件」的部件。劣质电源翻车轻则重启黑屏,重则烧卡烧板。预算底线:整机价格的 8-10%。

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50 系瞬时功耗毛刺可达 TDP 的 1.8 倍(5090 毫秒级拉到 1000W+)。ATX3.1 规范要求电源扛住 200% 瞬时负载,且原生 12V-2×6 接口避免转接线烧熔。旧 ATX2.x 大瓦电源「能亮」,但赌的是概率。

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认证 = 50% 负载下的转换效率(90%/92%/94%)。电费差异一年几十块,不是质量差异。同系列买金牌;跨系列,旗舰金牌比入门白金扎实。

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按 1.8 倍瞬时规则:650W ÷ 1.8 ≈ 360W 显卡功耗上限——5060 Ti(180W)富余,5070 Ti(300W)贴线,再往上换 850W。本站每款电源单品页自动列出带得动的显卡清单。

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两个原因:显存占用随分辨率平方增长(4K ≈ 16 倍像素);模型在 1024 尺度训练,超出后构图崩坏(多肢体/糊面)。放大方案又快又稳又省显存。

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轻度: tiled 放大(VAE tiling/Ultimate Upscale)分块处理,8G 都能跑,只是慢;重度细节重绘(ControlNet Tile)16G 舒适。瓶颈从显存变成了时间。

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16G + 高带宽:5070 Ti 起步(1024 生成快 + 放大排队短);商用插画级 4K 批量:5080/5090。纯入门体验放大:5060 Ti 16G 够。

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够。245W 解热的 PA120 SE ¥139 能压 9950X 满血;风冷的上限在双塔 165mm(D15 级 250W)。350W 级 HEDT 与超频党才是一体水冷的刚需人群。

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解热上限接近(270W vs 250W),但水冷优势在高负载持续性与不挡内存槽;旗舰风冷优势在零漏液风险、零泵噪、寿命十年起步。按机箱与审美选,不按参数选。

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泵与冷液决定,主流品牌标 5-6 年(漏液包赔条款要看清)。到期建议直接换新不维修;风冷没有寿命焦虑,风扇坏了换风扇。

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ITX 机箱限高 <70mm 时(如 AXP120-X67 的 67mm)。下压顺带给供电与内存散热,但解热上限低(165W 级),配 65W 的 U 刚好。

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dev:质量上限高、步数多(20-28 步);schnell:4 步出图、速度快 4 倍+,细节略粗。商用选 schnell,自用追求画质选 dev——很多人两个都装。

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严格说不能(非商用许可覆盖生成物用途的解读存在争议)。稳妥做法:商单全部用 schnell 或 SD 系(注意 SDXL 基础许可同样有条件),或购买商业授权。

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宽松可商用:Qwen-Image、Wan2.2、ACE-Step(Apache 系);有条件:SDXL(非商用条款,产出物一般可商用但服务条款另说)、Stable Audio Open;不可商用:MusicGen(CC-BY-NC)。商用前逐一核对官方许可页——见[模型库](/models/)各条目的许可标注。

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看平台:Intel 10 代后随便选(AX201 便宜);AMD 平台或台式机转接,只能 AX200——AX201 是 CNVio2 专有接口,插 AMD 机器点不亮。

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三个前提都满足再升:路由器是 WiFi7、宽带 ≥1000M、系统 Win11(Win10 无完整 WiFi7 支持)。BE200 网卡本身 ¥139 不贵,前提不齐就是浪费 320MHz 频宽。

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大概率协商在 WiFi6E 模式:路由器非 WiFi7、或没开 320MHz 频宽、或系统驱动旧。查三件事:路由器模式、驱动版本、6GHz 频段是否启用。

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主板有 M.2 E-key 槽 → 直接 AX210/BE200;没有 → PCIe 转接卡(FENVI/COMFAST,带天线座可磁吸上桌);临时救急 → USB 网卡(免驱但速率打折)。

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能跑但慢 3-5 倍:无 Tensor Core,FP16 靠 CUDA 硬算;1080Ti 11G 显存大但架构老。预算卡死当「入门体验卡」可以,认真跑 SD/LLM 从 20 系起步。

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3060 12G(¥1400 内):30 系架构 + 12G 显存,SDXL/13B 舒适,二手量大;进阶 2080Ti 22G 魔改(¥2600)/3090 24G 二手(¥5000+)。魔改风险 → [魔改显卡指南](/guides/modded-gpu-guide/)。

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40 系:FP8 支持(Ada)+ 显存保守(4060 Ti 16G 是特例);50 系:FP4/FP8 + GDDR7 带宽翻倍,5090 32G 是消费级 AI 天花板。但 5060 Ti 16G 仍是「入门最优解」—— 显存档位决定能跑什么模型。

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能(ROCm/DirectML/ZLUDA),生态在改善但配置门槛高出一截;AI 主力用途建议 NVIDIA,AMD 卡的游戏性价比优势在 AI 场景打折。详见 [7900XTX ROCm 实测](/guides/7900xtx-sdxl-rocm/)。

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A4000/A5000/A6000 是 Ampere 专业线(大显存+ECC+涡轮),二手炼丹热门;RTX PRO 6000 是 Blackwell 工作站旗舰。捡垃圾视角 → [二手专业卡指南](/guides/pro-gpu-used-guide/)。

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能:Wan2.2 1.3B(约 8G)或 LTX 蒸馏版,720p×5 秒约 3-8 分钟/条。14B 级画质模型需要 16G+(量化)。

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两类:国产平台(即梦/可灵等)的每日免费积分,够每天几条短片;海外平台新用户体验分。限制:排队、水印、分辨率上限——白嫖适合尝鲜,量产不适合。

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本地 1.3B vs 云端旗舰:画质、时长、连贯性差 1-2 个档次。免费方案的价值是「跑通流程 + 验证需求」,确定要做视频再投硬件或订阅。

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①ECC 显存(长训练不翻转位);②涡轮散热(多卡机架不互相吐热风);③认证驱动(CAD/专业软件);④显存位宽与容量给得足。游戏性能反而同核心一致甚至略低(频率保守)。

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同为 48G:A6000(¥1 万)有 ECC + 涡轮 + 店保齐全,7×24 生产环境稳;3090 魔改(¥8500)便宜 ¥1500 但店保/无保。生产用途 A6000,个人炼丹看预算。

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多卡训练时梯度同步走 NVLink(带宽远超 PCIe),双卡 A6000 凑 96G 显存池微调 13B 级是真场景;推理场景 NVLink 基本无用(单卡显存够就够)。注意消费卡从 3090 之后取消 NVLink。

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①涡轮轴承(异响 = 换热模块 ¥200+);②显存压测(matmul 大矩阵 30 分钟 ECC 报错日志);③金手指与挡板螺丝位(机架拆装痕迹);④序列号查保修余量(NVIDIA 企业渠道可查)。

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同代同核心下差不多,甚至因频率保守略慢。买专业卡不是为了快,是为了「不炸」:ECC 显存防位翻转、认证驱动保证专业软件零兼容问题、7×24 负载设计。

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AI 个人开发可以(48G 魔改 3090 是性价比怪咖);但生产环境别赌——无保修、显存颗粒来源不明、驱动随时可能针对。公司采购走专业卡,个人折腾走魔改,人群别搞反。

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算账:96G 显存 + 115 算力指数,等于两张 5090 的显存 + 一张半的算力,还省一个 PCIe 槽。多虚拟工作站、70B 单卡全速、批量 Flux 的场景,它比双卡机便宜。

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二手渠道的 Quadro RTX 5000/6000 系显存大驱动稳,仍有性价比;但注意架构老(Turing 无 FP8)跑新模型慢,只推荐图形/显示输出刚需。

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优先「容量充足」地区(便宜 10-20% 且秒开机);卡型按任务:推理/轻训练 4090,大显存任务 A800(80G,¥5.6/h)。学生认证有专属优惠。

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镜像预装了 PyTorch/CUDA/ComfyUI 等,开机即用——自己配环境动辄 1-2 小时,按 ¥2/h 计费就是 ¥2-4 的「学费」,还容易配错。

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忘!关!机!按量计费 24 小时挂机 = ¥48。习惯:训练脚本结束自动关机(shutdown 命令),或用「定时关机」功能;调试间隙切无卡模式(¥0.1/h)保数据。

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小文件网页上传;大数据集走阿里云盘/OSS 中转(AutoDL 有免费加速);代码用 Git。千万别用网盘直链爬——限速能把等待拉到小时级。

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整机/渠道价随供需剧烈波动,2026 年编辑部参考:H100 80G SXM 约 ¥20 万/卡(整机渠道),H200 约 ¥32 万,B200 约 ¥42 万,MI300X 约 ¥19 万。均为渠道询价口径,无电商零售。

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三条件同时满足:GPU 利用率长期 >50%、需求稳定 2 年以上、有运维人力(供电/散热/驱动/故障)。粗略回本线:4090 级约 8-10 个月,H100 级约 12-18 个月。算不清就先租。

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192G 大显存 + 5.3TB/s 带宽,MoE 巨兽推理是 MI300X 主场;训练与 CUDA 生态深度绑定的工作流仍是 H 系/B 系省心。ROCm 在推理侧已成熟,训练侧按团队技术栈决定。

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云 GPU 按小时租:4090 约 ¥2/时,H100 约 ¥20-35/时(见云 GPU 榜单);或者魔改 48G 3090 用「穷人的数据中心」思路本地跑 70B。

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日用量 <3h:按量;3-8h:包周(约 85 折);7×24 常驻:包月——或者直接算本地回本(见云 vs 本地对比),常驻需求通常本地更划算。

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溢价来自稳定性与生态:AutoDL 类便宜但消费级体验;阿里云贵 2-3 倍但有 SLA/发票/内网互通。个人学习选前者,企业生产选后者。

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有:竞价/抢占式实例(再降 30-50%,可能被回收,适合可断任务)、新用户包月首购优惠、学生认证价。组合使用月成本能压到标价的 6 成。

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NVIDIA 全系表

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显存为什么比算力重要

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模型显存速查

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轻度(每天几百次对话):免费档 + ¥5-10;中度(自用 Agent/机器人):¥20-50;重度(对外服务):上百起。先免费档跑通,账单会告诉你该切哪档。

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三板斧:①长 system prompt 触发缓存(命中价 1/4);②小模型路由,turbo/flash 答简单的,大模型只兜难题;③控制输出长度(结构化输出比长篇省)。组合可降 50-70%——详见[成本优化指南](/cloud/cost-optimization/)。

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三个信号:月 API 账单 > ¥200(回本周期进入一年内)、数据敏感不能出网、需要无限量批量跑。对照[本地大模型指南](/scenarios/local-llm/)选配置。

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AMD 全系表

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显存优先原则

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显存性价比榜

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短章节(2-3 千字/次)够用;长篇的瓶颈本来就不是模型而是上下文管理——角色卡 + 章节摘要 + 向量检索的三件套,比换更贵的模型提升更大。

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写作界面:SillyTavern/酒馆类(角色卡与世界观管理,免费开源);本地模型:Ollama + 7-8B;设定库:AnythingLLM/Cherry Studio(免费档)。全套零成本。

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日更 1 万字以上(API 账单出现)、或对文笔上限有出版级要求(切 DeepSeek/旗舰 API)、或隐私要求本地 32B(¥9.6k 整机)——见[AI 写作场景](/scenarios/ai-novel/)。

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Intel 全系表

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N 卡对照

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A 卡对照

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编曲接近,人声还有差距(咬字/情感)。本地优势是免费无限量、商用许可清晰(Apache 系)、曲风标签可控;Suno 优势是开箱即用的人声完成度。做 demo/BGM 本地够,发单曲 Suno 省心。

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入门:3060 12G(ACE-Step/DiffRhythm);舒适:16G + 2TB(批量 + 样本库);YuE 长歌:24G。完整三档见[AI 音乐场景](/scenarios/ai-music/)。

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本地 ACE-Step/YuE 是 Apache 系(宽松),Suno 付费订阅才有商用权——这是很多人转向本地的真实原因。音乐商用前核对[音频模型许可](/models/audio/)。

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3070 单品页

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4060 单品页

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16G 正解

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纯 GPU 推理(模型全在显存):<5% 基本无感;CPU offload 场景:DDR4-3200(约 50GB/s)vs DDR5-6000(约 90GB/s),offload 部分速度差近一半——重度 offload 用户才有换的意义。

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显卡 + 内存 + 电源三项升级后就是收益递减区;CPU 六核以上、主板能点亮新卡,就没必要动。把换平台的钱换成显存,永远是 AI 场景的更优解。

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大:模型加载 40G 文件,SSD 十秒级 vs 机械盘分钟级,且 ComfyUI 每次切模型都重读。¥200 的 1T NVMe 是老平台最便宜的升级,优先级仅次于显卡。

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3080 单品页

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3090 单品页

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70B 方案

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现代显卡有毫秒级瞬时功耗尖峰(可达 TDP 的 1.5-2 倍),劣质电源直接触发保护重启。ATX3.1 规范专门应对这种负载——5090 级显卡,1200W ATX3.1 是底线不是浪费。

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重要且是整机里「最不该省」的件:它坏了可以带走所有配件。选一二线金牌(ATX3.1)、十年质保的型号,¥400-600 价位没有悬念。

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合理策略:按当前配置 +1 档选(650W 用户上 850W),覆盖一次显卡升级;直接上 1200W 只对明确要 5090 级的人有意义。

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4070 单品页

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5070 单品页

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16G 更好

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特征:大批量同型号在售、价格明显低于行情、SN 码相近(机房批次)、金手指磨损但外观新、卖家是「数码回收商」。个人自用卡通常有购买记录、原盒或显卡支架等痕迹。

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不一定:训练卡 7×24 满载显存,显存颗粒老化比挖矿的算力损耗更致命。买二手 3090 特别要跑显存测试——显存故障是训练卡的头号死因。

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平台交易(走验货担保)、视频验卡、当面交易跑完五步再付款;价格低得反常 = 风险补偿,不是捡漏。预算内接受不了风险,新卡永远是最稳的答案。

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7900 XTX 单品页

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4080S 单品页

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A 卡生态

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你付的不只是算力:SLA 保障、弹性伸缩、内网生态、发票合规。企业生产环境这些是刚需;个人学习完全用不上——去[云 GPU 对比](/cloud/gpu-cloud/)看便宜选项。

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两家的竞价 GPU 便宜 40-60%,会被回收:适合无状态推理(自动扩缩容)和带 checkpoint 的训练;务必设置「出价上限」和「回收前动作」(自动保存)。

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值得:两家的 GPU 试用券 + 代金券组合,第一个月能省 50%+。注意试用期结束自动转按量——设好提醒,别让「试用」变「账单惊喜」。

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7800 XT 单品页

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4070 单品页

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A 卡指南

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商家将原版显卡的显存颗粒替换为更大容量颗粒并重焊、改 BIOS 识别——把 11G 变 22G、24G 变 48G。核心芯片不变,显存翻倍。产地集中在华强北系供应链,已流通多年,是「大显存跑大模型」需求的灰色但真实的解。

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NVIDIA 故意把消费卡显存卡在 8-24G,把大显存留给数万元的专业卡;而 32B/70B 模型按显存定价需求。魔改把「70B 自由」的价格从 5 万+(专业卡)拉到 8 千+,填的就是这个缝隙。

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排序:①无官方保修(店保 90 天-1 年,出保即废铁风险);②重焊工艺参差(显存坏一颗全卡报废);③供电散热魔改(部分商家放宽功耗墙换稳定性);④残值差(出手折价 30%+)。本质是拿「故障概率」换「显存价格」。

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不推荐:验卡、监控、故障处理都有门槛。小白的大显存路线:二手 3090 24G(原厂显存,风险模式成熟)或官卡 5060 Ti 16G 起步,等需求真的到 70B 再考虑魔改。

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A770 单品页

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3060 单品页

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I 卡指南

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三个信号:①要插 2-4 张卡跑 70B/MoE(消费级主板双卡 PCIe 拆分损失大);②重度 CPU offload / MoE 混合推理——四通道内存带宽是双通道的两倍,offload 速度直接受益;③内存需求 128G+(HEDT 支持 256G+ 甚至 1T)。

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7000 系(如 7960X,24 核)二手/清库存性价比高;9000 系全新平台带宽与能效更好。CPU 本身对 AI 推理贡献小——预算重点放在主板(PCIe 通道数)与内存通道插满,而不是顶配 U。

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撕裂者 CPU + 主板 + 4×32G DDR5 起步约 ¥15-20k(不含显卡)——是消费级整机的 2-3 倍。所以决策公式很清晰:多卡/四通道带来的收益能不能吃掉这个差价,只有 70B+/MoE 重度玩家能。

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EPYC 更便宜的核心数与更多内存通道(八/十二通道),但无核显、主板贵、机箱形态是服务器向;撕裂者是「工作站形态的 HEDT」,日常使用体验好。AI 玩家主流选撕裂者,机架部署选 EPYC——见[服务器平台指南](/guides/server-cpu-ai/)。

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6700 XT 单品页

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3060 Ti 单品页

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A 卡指南

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大模型 CPU 推理的速度上限 = 内存带宽。EPYC 八通道 DDR4-3200 ≈ 204GB/s、DDR5 平台更高,是消费级双通道的 2-3 倍——纯内存跑 MoE 小激活模型(30B-A3B 类)能达到 15-30 tok/s,可用性完全不同。

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拆机 EPYC(如 7002/7003 系 32-64 核)散片价常低于消费级 i9;配套服务器主板/准系统(二手)整体拉低成本。注意:拆机件无保修、散热器为被动式(必须机架风道)、部分板卡需要特定电源接口。

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①噪音:服务器风扇全速像起飞,放卧室别想;②功耗:整机待机就 100W+;③兼容性:内存必须按通道组配 RDIMM(普通内存条插不上);④形态:准系统是机架式,放进家里的书架需要决心。

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要桌面体验(安静/单机箱/核显输出)→ 撕裂者;要极限内存通道与性价比、接受机架形态 → EPYC;只是想试试 → 先用现有电脑 + 内存超频,别直接上服务器平台。

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1080 Ti 单品页

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3060 单品页

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验卡清单

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消费级主板说明书标注(通常 4 槽 = 双通道,插 2/4 槽或 1/3 槽);HEDT/服务器主板标注四/八通道,必须按通道组等容量插满。插错的典型症状:容量对但带宽减半(AIDA64 一测便知)。

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两种场景:①offload——显存装不下的层放内存,每生成一个 token 都要过一遍,内存带宽直接决定速度(双通道 offload 32B ≈ 4-6 tok/s,四通道翻倍);②MoE——全部参数常驻内存,带宽就是天花板。

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分两种:原本没插满通道(如 2 条插 4 槽板的双通道已是满配)→ 插满通道翻带宽;已经满通道 → 加容量只提升「能装下多少」,不提升速度。带宽 vs 容量,见[内存速度测试](/guides/memory-speed-benchmark/)。

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DDR5 单条内部是两个 32bit 子通道,但主板层面双条仍是「双通道」总位宽 128bit——营销话术常混淆。判断标准只有一个:实测带宽(DDR5-6000 双通道 ≈ 90GB/s,DDR4-3200 ≈ 50GB/s)。

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显卡专区筛选

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显存优先原理

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模型显存速查

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不能:DDR3/4/5/6 物理防呆缺口位置不同,插不进异代插槽。能混的只有同代不同频率(就低运行)。所以「升级内存」和「换平台」经常是同一件事。

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①单条双 32bit 子通道(并行效率提升,尤其小数据块访问);②PMIC 电源管理上移到内存条(电压从 1.1V 起步,超频空间更大)。对 AI 的实际意义:同频带宽利用率更高,offload 场景比 DDR4 快约 30-50%。

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JEDEC 标准已定(8Gbps 起步、预期消费版上探 12-17Gbps),2026 年处于平台导入早期,首发绑定新一代服务器/旗舰平台。对普通用户:别等——DDR5 正处于价格甜点位,DDR6 首发溢价惯例是 2-3 倍。

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纯 GPU 推理(模型全在显存):不用,带宽差距 <5%。重度 offload / MoE:DDR3(26GB/s)确实到极限,DDR4 双通道勉强,这时才考虑换。先测再换:[内存速度测试指南](/guides/memory-speed-benchmark/)。

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显卡专区

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验卡清单

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魔改指南

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跑一次带宽测试对照理论值:DDR5-6000 双通道理论 ≈ 96GB/s,实测 <75GB/s 基本就是单通道运行(插错槽)或频率锁定在默认 4800——查主板说明书换槽位/开 XMP/EXPO 再测。

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大模型推理是顺序流式读取,带宽占绝对主导;延迟影响小(推理队列深度大)。所以内存选购优先级:容量 > 通道 > 频率 > 时序——别为低时序内存多花钱,把钱花在容量上。

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①MemTest86 / memtest86+ 完整跑 4 轮以上(错误会标出具体地址);②AIDA64 带宽对照同规格正常值;③温度:满载 <50℃(过热说明颗粒老化或马甲虚焊)。内存是二手配件里最值得买的(无机械磨损),但必须测。

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Linux:sysbench memory 测吞吐、dmidecode -t memory 查实际运行频率;Windows:AIDA64 试用版可测。最简单粗暴的验证:跑你的模型看 tok/s,对照同配置网友数据。

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显卡专区

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Super 延期动态

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每万元算力榜

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功率:(CPU TDP + 显卡 TDP)× 1.5,5060 Ti → 650W、5070 Ti/5080 → 850W、5090 → 1200W ATX3.1。牌子:只买一二线金牌(它坏了会带走整台机器,是唯一不能省的配件)。模组与否无所谓,瓦数和牌子才是重点——详见[电源功率计算指南](/guides/psu-wattage-calc/)。

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4 槽主板的双通道通常要求 2/4(离 CPU 最远的两根)或 1/3——插 1/2 就是单通道,带宽直接减半。原则:两根条优先插满一个通道组,看主板说明书/丝印标注。

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AI 主机黄金比例:显卡 50-60%、CPU 15%、内存 10%、存储 8%、电源机箱散热 7%。显卡外的所有件按「够用」配——这不是游戏机,CPU 超频和 RGB 都不产生 token。

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能但慢:无 Tensor 核心,SD1.5 走 FP32 回退,速度约为 2060 的一半;SDXL 勉强。练手可用,生产力不行。

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AI 一律 12G 版(停产复产特供):多 6G 显存的账远大于频率差异;6G 版只适合纯游戏。

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官方支持列表内,llama.cpp/SD 直装可用;相比 6000/7000 系的社区版省很多事——但新模型适配仍慢半拍。

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1080p/2K 两者接近;光追游戏 5070 更强;DLSS4 生态是 5070 的护城河;FSR 4 追赶中。

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7B Q4 约 6-8 tok/s(8 通道 RDIMM 200GB/s 带宽是关键);比双通道消费平台快 2 倍,但交互体验仍不如显卡。

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U + 主板 + RDIMM + 散热 + 电费:EPYC 7302 整套 ≈ ¥8500;对标消费级同预算能配 4070Ti 主力机——用途不同不可直接比价。

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无:PCIe 向下兼容,50 系在 PCIe3 平台正常工作;只有 x16 物理插槽 + 供电合规两个硬件前提。

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多卡分层(卡间交换)、大 batch 训练的梯度同步、PCIe5 M.2 极速存储——单卡推理都不在其中。

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显卡(降价最深且决定整机定位)→ 电源(搭车满减)→ 内存(涨价周期里见好就收)→ 主板 CPU 套装(通常大促当周才有好价)→ 机箱散热(随时可买)。

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用本站各专区的价格表对照:表内是平时参考价,大促价低于参考价 5% 以上才算真降;高于参考价的直接跳过。

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矿卡本身可以买(按耗材定价),但「双十一限时清仓」话术下的矿卡按全新卡价格卖就是坑;真矿卡应该便宜 40%+ 并如实告知。

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当冷仓库可以;当系统盘/模型盘不行——缓外掉速与 TBW 腰斩是物理特性。识别看 TBW:同容量只有 TLC 一半寿命的不要当主力。

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看散热压力:400W+ 显卡优先网面前板(进风量翻倍),颜值党选网面海景房(玻璃侧+网前,如 O11 网面版/朱雀 Air)。纯玻璃前板只适合低功耗配置。

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显卡限长与冷排位:280mm+ 的卡和 240 冷排在 ITX 里常常二选一;联力 A4-H2O 这类有明确兼容表,下单前逐项对。

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玻璃前板版本 +3-7°C(显卡 hotspot 更明显);网面前板海景房与静音塔差距 <2°C——问题在玻璃前板,不在海景房形态本身。

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不能,FP8 量化可跑(24s/张);全精度 Flux 需 24G 显存,16G 会 OOM。

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SDXL 1024 约 9G、Flux FP8 约 14G;留 2G 余量给 ControlNet 堆叠。

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FP16 约 10G,INT8 约 6G;24G 可以双实例并行跑两路。

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速度差距 2.5 倍,千小时级语料生产里时间成本压倒电费;24G+带宽的组合更耐用。

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Embedding 可跑 CPU(慢)或显卡(快 10 倍);检索阶段纯 CPU+内存,是 9950X 的主场。

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向量索引约 1.5KB/chunk,100 万 chunk ≈ 1.5G——容量不是问题,带宽影响检索延迟。

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Linux 首次配置半天(版本对齐是全部难点);Windows 走 ZLUDA 更快但性能 -10%。

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二手价差 ¥3k+:愿意写配置文件的用户值;追开箱即用不值。

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大显存卡优先;MoE 重度玩家与写作刚需除外——内存是 MoE 场景的主场。

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GPU 放热点层与 KV 缓存,内存放长尾层;--n-gpu-layers 从满配往下试,速度陡降点回退一档。

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大文件顺序场景几乎无感;持续小文件写入(数据集解压)会比缓存盘慢 30%。

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预算够就分开(独立故障域);预算紧一块 2T 分区也行。

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推理负载通常 60-80% TDP/卡;瞬时毛刺叠双卡仍可观,ATX3.1 的 200% 承载是关键。

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推理分层不需要;70B 全速分层两张卡走 PCIe 就够。

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酒店/差旅场景应急很香:一根网线进,AX210 发 WiFi6 给全队设备。

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便宜(网卡已有)且性能更强;耗电与发热是笔记本的,没电就没了。

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缩肛风波后只买新批次+卖家提供稳定证明;无证明按 ¥2000 折价。

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能但浪费:单核弱于消费级,游戏帧数 -20-30%。

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海韵全球保网点多;振华大陆寄修为主——国内用户两者体验接近。

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ATX3.1 版本都有原生接口;买旧版 ATX3.0 需确认线材。

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SDXL 约 20-25%,Flux FP8 5070 Ti 独享加速;9070 XT 的 16G 余量在 ControlNet 堆叠场景扳回一城。

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大促 5070 Ti 罕见破 6000;9070 XT 常见 4699-4999——价差超 ¥1.2k 时 A 卡购买理由成立。

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跑(9G 水位会压参数);Flux FP8(14G)与 14B 模型直接出局——显存不可优化。

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8G 二手约 ¥2500,16G 约 ¥3100——二手市场差价更大,AI 用户更该上 16G。

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每虚拟机 2-4G 内存起步,64G 是多开底线;CPU 按每实例 2-3 线程算——EPYC 的 8 通道让 128G 便宜。

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改 PWM 风扇+IPMI 曲线后 32dB 可用,见服务器静音改造。

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长城国资背景 + 十年保,寿命焦虑不存在;真实差别在极端工况的纹波余量。

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不必:ATX3.1 金牌足够,瓦数与规范优先于认证颜色。

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