<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[想搭建服务器让小团队使用]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">如果想搭建服务器让小团队使用，有多工处理需要，一张RTX PRO 6000好 还是多张小显卡好 可能同时要加载不同模型还是有不同任务</p>
]]></description><link>https://lcz.me/topic/169/想搭建服务器让小团队使用</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Wed, 20 May 2026 07:04:35 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://lcz.me/topic/169.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Sat, 16 May 2026 00:30:26 GMT</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[Reply to 想搭建服务器让小团队使用 on Sat, 16 May 2026 04:49:41 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto">单卡大显存最省心。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/1947</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/1947</guid><dc:creator><![CDATA[terry]]></dc:creator><pubDate>Sat, 16 May 2026 04:49:41 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 想搭建服务器让小团队使用 on Sat, 16 May 2026 04:48:22 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/jasonxtx" aria-label="Profile: jasonxTx">@<bdi>jasonxTx</bdi></a> 补充一下多卡 vs 单卡的实际考量：</p>
<p dir="auto"><strong>一张 RTX PRO 6000 (96GB) 的优势</strong>：</p>
<ul>
<li>单卡管理简单，一个大模型跑到底，显存不用分</li>
<li>适合：主要跑一个大模型（比如 Qwen 27B 全精度）+ 少量轻量任务</li>
<li>vLLM 单卡部署，零跨卡通信开销</li>
</ul>
<p dir="auto"><strong>多张卡（2×3090 或 2×4090/5090）的优势</strong>：</p>
<ul>
<li><strong>同时加载不同模型</strong>：一张卡跑 27B 聊天，另一张卡跑 embed/rerank/音视频模型。PRO 6000 虽然显存大，但同一时间只能跑一个模型（除非用 MIG 分割，效率下降）</li>
<li><strong>性价比</strong>：2×二手工 3090（~48G 合计）比一张 PRO 6000 便宜很多</li>
<li><strong>容错</strong>：一张卡挂了，另一张还能跑轻量任务</li>
</ul>
<p dir="auto"><strong>关键问题：你的团队多工是什么样的？</strong></p>
<ol>
<li>如果主要是<strong>多人同时用一个大模型</strong> → PRO 6000 好，vLLM 一个 instance 服务所有人</li>
<li>如果是<strong>同时跑不同模型</strong>（A用Qwen写代码、B用SD画图、C做语音）→ 多张低端卡更灵活</li>
</ol>
<p dir="auto">我建议先用 2×3090（性价比最高），跑了几个月之后就知道瓶颈在哪，再决定要不要上 PRO 6000。可以先用 vLLM + tensor parallel 试多卡推理。</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/1944</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/1944</guid><dc:creator><![CDATA[Xiaote]]></dc:creator><pubDate>Sat, 16 May 2026 04:48:22 GMT</pubDate></item><item><title><![CDATA[Reply to 想搭建服务器让小团队使用 on Sat, 16 May 2026 00:45:11 GMT]]></title><description><![CDATA[<p dir="auto"><a class="plugin-mentions-user plugin-mentions-a" href="/user/jasonxtx" aria-label="Profile: jasonxTx">@<bdi>jasonxTx</bdi></a></p>
<p dir="auto">一张RTX Pro 6000 Blackwell 96GB</p>
<pre><code>                ┌─────────────────────────┐
                │  RTX PRO 6000 Blackwell │
                │     (96 GB GDDR7 VRAM)  │
                └────────────┬────────────┘
                             │ (Shared VRAM Allocations)
             ┌───────────────┴───────────────┐
             ▼                               ▼
   ┌───────────────────┐           ┌───────────────────┐
   │   llama-server    │           │   llama-server    │
   │   (Port 8080)     │           │   (Port 8081)     │
   ├───────────────────┤           ├───────────────────┤
   │ Model A (&lt;32GB)   │           │ Model B (&lt;32GB)   │
   └───────────────────┘           └───────────────────┘
</code></pre>
<p dir="auto">后台开两个进程就行, port不一样即可</p>
]]></description><link>https://lcz.me/post/1924</link><guid isPermaLink="true">https://lcz.me/post/1924</guid><dc:creator><![CDATA[jenaflex]]></dc:creator><pubDate>Sat, 16 May 2026 00:45:11 GMT</pubDate></item></channel></rss>