打造終極AI和機器學習PC
隨著大規模語言模型人工智能和機器學習的普及，減少數據盜竊或隱私侵犯的一個最佳方法是將模型本地運行。根據你選擇運行的模型，你甚至不需要擁有世界上最強大的系統——雖然擁有高效能的系統確實有助於提升體驗。
以下是如何構建一台適合AI和機器學習工作負載的PC，讓你保持數據的安全和私密，同時確保AI隨時為你服務。
AI PC需要什麼？
AI PC與高性能的其他類型PC並沒有本質上的區別，儘管它們有一些特定的要求，使得構建這樣的系統與建造高效能遊戲PC略有不同。
最近一年，許多主要的CPU製造商談論了神經處理器及其高效性，但它們通常只提供幾十的TOPS（每秒兆次運算）。這看起來似乎不少，但當你發現Nvidia RTX 4090能提供超過1,300 TOPS時，這個數字就顯得微不足道。
簡而言之，對於AI工作負載，CPU的重要性遠不及GPU。雖然快速的處理器總是有幫助，擁有眾多核心能夠加速你的機器學習工作，確保系統在高負載下依然穩定運行，但真正的性能來自顯示卡。
因此，我們需要一個強大的GPU，最好擁有大量的顯存，當顯存不足時需要有足夠的系統內存，還要有快速的本地存儲。這也意味著我們需要一個高端的主板。雖然主板本身不會提升AI性能，但高端主板能確保CPU和GPU平穩供電，並支持多顯卡配置，以加速機器學習任務或並行運行多個顯卡。
除了這些，你可以選擇任何你喜歡的機殼，搭配一個大功率電源和良好的冷卻系統，以保持系統運行不過熱。高效能的電源可以降低運行成本，但這與我們選擇的高端GPU可能有所矛盾。我們還需要考慮未來的可升級性。
中央處理器 (CPU)
通常，CPU是PC的核心，無論是用於遊戲、辦公、串流還是視頻編輯。但在我們的機器學習AI PC中，CPU並不是關鍵。
不過，你還是希望選擇一款現代的CPU，最好有多個核心，並且未來有良好的升級路徑。因此，我們推薦AMD Ryzen 9950X。這是AMD最新的CPU之一，擁有16個核心和32個線程的支持。這款CPU的功耗相對較低，能夠為運行大型語言模型提供充足的支持，或只是支持在強大GPU上訓練模型的系統。
如果你想要更實惠的選擇，上一代的7950X仍然十分強大，價格便宜約$100，並且性能優秀。如果你更偏愛Intel，可以考慮Core Ultra 9 285K或Core Ultra 7 265K，這些處理器擁有大量核心和卓越的效能，還有自己的神經處理器。
主板
主板在任何自定義PC中通常不會是最激動人心的組件，但在AI和機器學習電腦中，它的角色比你想的更加重要。你需要一個穩定的VRM來處理這個系統所需的所有電力。理想情況下，你希望主板支持PCIExpress 5以便于最快的存儲，並且如果你想要雙倍提升訓練GPU，支持多顯卡的功能是不錯的。
當然，你也可以選擇任何老款的主板，因為它也許能勝任。我這樣說是有點諷刺，因為誰會想在主板上花接近$1,000呢？但最終，除了便宜的型號以外，任何中檔的主板都應該能夠滿足需求，只要確保它有你所需的特性，並且符合你的預算。
還要確保主板與你的CPU相匹配。如果有疑問，購買前最好再確認一下。
顯示卡
如果你要在AI和機器學習PC的任何組件上投入預算，那就選擇顯示卡。當你訓練大型語言模型或運行複雜模型時，你需要一款強大的顯示卡。顯示卡擁有足夠的顯存來存儲模型，並且擁有數千個並行處理核心來實際運行模型。
如果你預算不多，可以考慮Nvidia RTX 3060 12GB——目前價格約為$300。然而，如果你真的想要推進AI訓練或運行一些最先進、需求最高的模型，則顯示卡的性能越高越好。目前RTX 5090是世界上最好的顯示卡，但獲得它非常困難。
上一代的替代品也不容易找到，因此你可能需要稍等。根據目前的信息，我們找到的最佳選擇是一張翻新的RTX 3090，價格為$1500，或者一張擁有16GB顯存的4070 Ti Super。
那麼AMD呢？不幸的是，雖然AMD的AI加速器在遊戲中表現不錯，但在AI任務中仍無法與Nvidia的CUDA和Tensor核心競爭。也許這種情況會改變，但目前如果你想建立一台AI PC，Nvidia的GPU仍然是最佳選擇。
內存
雖然你可以通過內存來最大化性能，但在AI PC中這不會帶來巨大的差異。最好的方法是確保你有足夠的快速內存，無需過於考慮——除非你對超頻情有獨鍾。
選擇一套64GB的6400 MHz內存，品牌可以選擇Corsair、Kingston、G-Skill、Patriot或TeamGroup等主要廠商。任何更快的內存都需要開始調整設置以獲得最佳效果。不如確保內存足夠來得實際。
存儲
大量快速存儲對於AI和機器學習PC非常重要，因為它們需要處理大量的訓練數據。幸運的是，現代存儲速度更快且價格更便宜，因此你可以用幾百美元購買幾TB的PCIe 5 SSD存儲。
任何主要品牌的SSD都可以，但和內存一樣，確保你擁有足夠的存儲空間。
電源
電源是你不想在上面省錢的地方。一個好的電源可以確保你昂貴的AI PC在長期使用中保持健康。選擇一個1200W以上的鈦金或白金級電源來自主要品牌，你將會有一個穩定的選擇。EVGA、Corsair、Seasonic、FSP、Thermaltake、Enermax、SuperFlower或beQuiet!都是不錯的選擇。
組裝一切
如果你購買了上述所有硬件，但想要一些實際的組裝建議，我們也能幫你解決。一旦完成組裝（或者讓其他人幫你組裝），你將擁有一台超強大、超能幹的AI和機器學習PC，隨時準備好為你服務。
在當今科技迅速發展的時代，個人用戶越來越重視數據安全和隱私。這篇文章不僅提供了如何構建一台AI PC的實用指南，也反映了科技在個人生活中的重要性。隨著AI技術的進步，未來我們將看到更多的用戶選擇本地運行AI模型，這不僅能提高效率，還能有效降低數據泄露的風險。這樣的趨勢將推動硬件市場的創新，商家也需要更好地滿足用戶需求，提供更多安全性和性能兼具的產品。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
