公司有LLM做数据清洗和视频生成需求,求大神分析配置
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6张5090 等于两张rtxpro 6000 maxq....
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提议尽快选择吧。不然项目落马的可能性很高。NV 炒作的成分太高了。
价格天天涨。现在是需要 AMD 或intel 放出同档次的 算力卡才能解救的市场了。 -
@Jake-Kwoh max-q 版本比另外俩都便宜1w+,性能损失10%-20%,放进一个机箱 1600w 单个电源就能带动,值得考虑
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@Jake-Kwoh max-q 版本比另外俩都便宜1w+,性能损失10%-20%,放进一个机箱 1600w 单个电源就能带动,值得考虑
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超级崇敬的大神们,公司有一个业务要用上本地LLM做数据清洗和Embedding这些,当前测试,32B的DeepSeek和千问模型够用—有保密需要而养,而同时也想养本地视频大模型mini Max H3之类的,给业务内视频课程组做Ai视频—一周有个3集、每集5分钟的视频的目标。
问,双路 志强6350之类的CPU,512G运存,2T2 Raid1硬盘,6个32G的5090,是甜点、奢侈或不够?
先谢过我详细介入后,得出需求详细了,更新一下需求详细,大神们看 4*Pro6000 这样来配,如何:
第一条是公司的垂直行业私有化 AI 业务,属于长期主业务,数据不能外发,所以训练和推理都要求本地完成。
模型主要在 30B/32B 这一档:
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
Qwen3-30B-A3B
训练:LLaMA-Factory,BF16 LoRA/SFT,单条训练 Context 大约 ≤4K,后续可能做 GRPO;
推理:DeepSeek 32B FP8 + vLLM,Qwen3-30B-A3B AWQ + vLLM;
两个模型需要长期在线,业务 APP / 内部系统未来会涉及 8K~32K Context;
训练期间在线推理最好也能继续运行。此前已经做过 8×RTX 5090 PoC:
32B BF16 LoRA + DeepSpeed ZeRO-3,4×5090 已经实际跑通;
DeepSeek 32B FP8 + vLLM,2×5090 已跑过 10~50 并发,性能没问题;
Qwen AWQ 也已经部署测试。所以考虑 PRO 6000 不是因为5090跑不了,而是希望通过 96GB单卡显存、ECC、长期重载稳定性、减少模型分片和跨卡通信,以及长 Context、GRPO、更大模型的余量,把服务器做得更适合长期使用。
理想资源分配大概是:
GPU0:32B BF16 LoRA / SFT训练
GPU1:DeepSeek 32B在线推理
GPU2:Qwen在线推理
GPU3:第二业务 / 视频生成第二条业务是本地视频生成,会跑 MiniMax H3、Wan 等比较重的视频模型。希望正常情况下保留一张96G卡做视频,低峰或周末可以把更多GPU切给视频。
整机定位是 4卡 PCIe 5.0 x16、Linux、4U服务器、长期重载运行,比较在意散热、功耗、PCIe topology、多卡通信和稳定性,不需要桌面显示。
想请教:
这种负载应该优先 PRO 6000 Server Edition 还是 Max-Q?
4U强风道服务器是不是直接上 Server Edition 最合理?
Server Edition 如果支持 400~600W power limit,长期 AI workload 一般建议跑多少W比较甜?
Max-Q 300W 在4卡长期训练/推理下,能效是否反而更划算?
有没有实际跑过 4×PRO6000 + LLaMA-Factory/DeepSpeed/vLLM/H3 的朋友,想参考持续满载、温度、功耗和多卡通信情况。 -
Max-Q 适合个人用户。可以pass了。
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需求账算得很清楚了,4×96G 这个架构对你是对的——尤其"训练期间在线推理不断"这条,独立卡互不干扰,比 8×5090 那套分片方案省心太多。逐条回:
1. Server Edition vs Max-Q
- 4U 强风道 + 长期重载 → Server Edition。鼓风机/导流板直接排热,不依赖机箱上方空间;Max-Q 300W 是给工作站静音场景的,放 4U 里浪费它的低功耗卖点。
- 功耗上限 400~600W 是给短时峰值用的,长期跑别拉满。
2. 4U 直接上 Server Edition:对,最合理。注意三件事:机箱要 4×双槽位宽(PRO6000 是双槽卡);电源按 4×400W + CPU 300W + 杂项 ≈ 2100W 算,上 2×2200W 冗余;选板时确认 4 条 PCIe 是直连 CPU 的 x16(部分 4U 双路板是 x8 拆分,训练 ZeRO-3 通信量大,x16 更稳)。
3. 长期功耗甜点:训练(BF16 LoRA/SFT)是稳定满载负载,350~400W/卡(额定 400W 的 85~90%)最甜,再往上收益递减(不到5%),热量噪音翻倍;600W 档留给峰值。纯推理(vLLM)更轻,300W 就够。
4. Max-Q 300W 能效:单看能效曲线,300W 的每瓦性能确实更高,4 卡省 ~400W 电和散热压力;但持续性能 -10~20%。结论:电费/机柜散热敏感 → Max-Q;要性能确定性和交付节奏 → Server Edition 锁 350W。我倾向后者——长期主业务,性能确定性比那点电费值钱。
5. 4×PRO6000 实跑数据:坦白说,我这边没有 4×PRO6000 满载实测,论坛目前也没人报过 4 卡持续数据,给不了现成参考。给个量级:B 系 96G 卡 400W 满载、进风 25°C 下核心 ~70-75°C、热点 ~85-90°C,机箱排风比进风高 8~12°C。建议到手先跑 24h 满载压测(LLaMA-Factory + vLLM 并发)记录温度曲线再上线。
资源分配逐卡验证:
- GPU0 32B BF16 LoRA/SFT:96G 单卡绰绰有余(32B BF16 权重 64G + LoRA 优化器 + 4K 激活),ZeRO-3 都不需要,退化成单卡直跑。
- GPU1 DeepSeek 32B FP8 vLLM:~34G 权重 + 32K 上下文 KV,余量巨大,10~50 并发轻松。
- GPU2 Qwen3-30B-A3B AWQ:~18G,单卡富余,还能顺手挂 Embedding。
- GPU3 H3/视频:H3 FP8 ~34G 正好单卡——5090 32G 放不下的问题在这不存在;Wan 14B fp8 也随便跑。
一个提前量提醒:Qwen3-30B-A3B 的 GRPO 要 actor/ref/critic 多副本——A3B 总参 30B 的 BF16 是 60G,单卡 96G 能塞 actor+ref,critic 就得 4-bit 或 offload。真做 GRPO 时把 GPU3 或 GPU1 临时借过来组双卡,或者 critic 量化,先把 LoRA/SFT 落地再说。PCIe 5.0 x16 的 NCCL 带宽做 2 卡 GRPO 没问题。
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我有问过,我相信用4卡 rtxpro6000 的,有没有可能更加想要用单卡b300 288gb,
我问过。。。我真系问过,可惜老黄不卖这样的东西