云服务器
构建大模型知识库时，服务器的选择需综合考虑计算性能、存储、网络、扩展性及成本等因素。以下是关键建议和方案：
1. 核心需求分析
- 计算性能：大模型训练/推理依赖高性能GPU（如NVIDIA A100/H100），需高并行计算能力。
- 内存：大模型参数多，需大容量内存（如单节点1TB+）和高带宽（如NVLink）。
- 存储：海量数据需高速存储（如NVMe SSD）和分布式文件系统（如Lustre）。
- 网络：多节点训练需低延迟、高带宽互联（如InfiniBand 400Gbps）。
- 扩展性：支持横向扩展（多节点集群）和纵向扩展（单节点多GPU）。
2. 服务器配置推荐
(1) 单节点高性能服务器（中小规模）
- GPU：4-8块NVIDIA A100 80GB（或H100），支持NVLink。
- CPU：AMD EPYC 96核或Intel Xeon Platinum，64核以上。
- 内存：1TB+ DDR5，带宽≥400GB/s。
- 存储：本地NVMe SSD（10TB+）+ 分布式存储（如Ceph）。
- 网络：100Gbps以太网或InfiniBand（多节点时）。
- 适用场景：模型微调、中小规模训练或高并发推理。
(2) 多节点集群（大规模训练）
- 计算节点：每节点配8块A100/H100，通过InfiniBand/RoCE互联。
- 存储节点：分布式存储（如Lustre/GPFS），吞吐量≥100GB/s。
- 管理工具：Kubernete+ + Kubeflow或Slurm调度。
- 案例：Meta的LLAMA训练使用2000+ A100节点。
3. 云服务 vs 自建服务器
| 维度 | 云服务（AWS/GCP/Azure） | 自建服务器 |
|---|---|---|
| 成本 | 按需付费，弹性高，但长期成本高 | 前期投入大，长期成本低 |
| 运维 | 全托管，无需维护硬件 | 需专业团队维护 |
| 扩展性 | 分钟级扩展 | 需采购硬件，周期长 |
| 数据安全 | 依赖云厂商安全措施 | 完全自主控制 |
| 推荐场景 | 短期项目、弹性需求 | 长期稳定需求、敏感数据 |
- 云服务推荐：
- AWS：p4d/p5实例（A100/H100）+ EFA网络。
- Azure：NDv5系列 + InfiniBand。
4. 关键优化建议
- GPU选型：H100比A100训练速度快3-6倍，但成本更高；A100性价比更优。
- 存储提速：使用Alluxio或Redis缓存热点数据，减少I/O瓶颈。
- 网络拓扑：NCCL+InfiniBand优化多GPU通信，避免带宽瓶颈。
- 节能：液冷服务器（如HPE Apollo 6500）可降低PUE至1.1以下。
5. 典型配置方案
- 预算充足：
- 8节点集群，每节点8×H100 + 1.5TB内存 + 40TB NVMe，InfiniBand 400Gbps互联。
- 预算有限：
- 单节点8×A100 80GB + 512GB内存 + 10TB SSD，100Gbps网络。
6. 注意事项
- 软件栈：确保驱动（CUDA 12+）、框架（PyTorch/TensorFlow）与硬件兼容。
- 备份：多副本存储+定期快照（如MinIO+Velero）。
- 监控：Prometheus+Grafana监控GPU利用率、网络延迟。
根据实际负载测试性能，建议从小规模试点开始，逐步扩展。