抡锤者

@terry 懂。多谢。

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。

@Rex-Fan 谢谢大神

@terry 老特，如果有好渠道，建议一下，现在决策 4*Pro6000 了

大神们，敬礼。
我是在 YouTube 上听老特讲到过华南金牌，我们有一个服务器需求，他们报的价格，简直惊人，不知道有经验的大神，怎样评价，我是项目做应用服务器部署和 NAS 方面。

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

可不可以说，即使是用伤寒体系这种公式化的辩证体系，也会因为一个‘证‘的多可能性，会导致多个‘证‘的更多可能性指数级别地让路由节点爆炸，最后是机器采用自认为的高confidence的答案认为一级棒，实际上有经验的从业者一眼尴尬，因为即使比对‘经验‘信息后，也是变成了一次引入更多噪音的处理-毕竟经验本身在中医体系里没有量化的golden cases？可能这个方向整体很危险，因为面对现代化生活的各种乱七八糟，和百年前都已经十万八千里了，更不要说一两千年前，现代化的各种奇奇怪怪的病，早超出了古人‘病‘的范畴了，这导致回归调教又是一个不可知的问题。