内容创作者如何用金士顿存储搭建AI本地大模型主机

更多内容创作者习惯利用本地AI模型离线创作，因为更具隐私保护，并且定制化风格和批量处理素材的核心优势也更为明显。例如如视频剪辑师用AI筛选素材、设计师训练专属审美模型出草图等，相比以往提升了创作效率，并且为原创内容的安全发挥了关键作用。

然而在工作中总是会遇到不尽如人意的地方，例如模型加载慢、运行中卡顿、甚至推理报错，一味的升级处理器和显卡却没有太多改进。其实搭建AI本地大模型平台，处理器和显卡固然重要，但是更不能忽视内存和硬盘的重要性，如同一辆汽车，前轮代表处理器和显卡，时速100公里疾驰，但是代表存储的后轮时速只有60公里，前后轮速度不同步，能跑的快吗？

适用木桶理论 配置均衡性价比拉满

AI本地大模型主机也适用木桶原理，性能如同木桶装水，水的高度取决于最短的那块木板，所以，即便使用了旗舰级的处理器和显卡，选配一块大容量的机械硬盘，模型加载的速度甚至比不上主流机型搭配固态硬盘，这就是典型的木桶短板，所以想要性价比拉满，配件性能均衡是关键。

中央处理器在AI计算机的作用是负责处理较小的数据集和简单的计算任务，如数据预处理、模型评估等，用户可以优先选择多核心、多线程、高频率以及低功耗的处理器，这些处理器的能效比更高，能够进一步提升整机性能。当前英特尔14代酷睿i9-14900系列处理器是比较理想的选择，8+16大小核，32线程，大核频率至高可达6.2GHz，小核频率也可以达到最高4.5GHz，此外还有32+36MB的二三级缓存。其次是最新的英特尔二代酷睿Ultra 9 285K，虽然大小核数量一样，但是线程减少到24线程，大核频率最高5.7GHz，小核频率4.6GHz，二三级缓存40+36MB。

显卡根据需求不同差异明显，7B入门级至少需RTX4060Ti 16GB，13B进阶级则需要RTX4090 24GB，34B专业级则需要A100甚至H800等价格不菲的专业显卡。需要特别注意的是显存容量，容量不足容易导致推理失败或中断，序列长度受限，批量处理能力丧失，系统性能下降，以及一系列的稳定性风险。

高性能存储提速模型效率

内存的选择同样和需求强关联，而且优先选择DDR5内存为宜，因为DDR5 在多并发读写中吞吐更高，单条容量更大，更易满装大模型参数，减少分页交换，而且DDR5 纠错与供电管理更强，7×24 运行更稳。7B入门级建议选择32GB容量以上的Kingston FURY野兽DDR5内存，速度6000MT/s以上为宜，这款内存拥有出色的品质和性价比，兼容性、稳定性也经历了市场的检验；13B进阶级则推荐64GB容量以上的Kingston FURY超级野兽DDR5内存，速度6400MT/s以上为宜，这款内存同前者不仅是容量和速度的提升，超级野兽还是低时序版本内存，实时推理响应更稳；34B专业级则推荐Kingston FURY叛逆者DDR5内存，而且是CUDIMM 的高频高带宽版本，例如8400MT/s和8800MT/s可带来更高的性能提升，且长时间运行更稳定。

固态硬盘选PCIe 5.0 NVMe M.2规格的产品，例如Kingston FURY叛逆者G5 PCIe 5.0 NVMe M.2 固态硬盘，这款硬盘的容量从1024GB-8192GB多种规格可选，读写速度最高可达14,800MB/s和14,000MB/s（4096GB以上版本），随机4K读写速度最高可达2200K IOPS和2200K IOPS（2048GB以上版本）。系统和常用软件放在主分区可保证启动与加载速度，模型权重、训练数据等存同一高速分区，利用其高读写性能缩短加载时间，并且建议硬盘的空间预留20%，可以有效提升长期读写稳定性。当然，对于内容创作者，还有大量的备份素材和不常用的冷数据需要存储，这部分数据基于成本的考虑可以存储于大容量的入门级固态硬盘或HDD机械硬盘当中，实现性能和成本的平衡。

根据预算上限和目标模型规模有的放矢的选择性能均衡的配件，才是内容创作者们的最优解，无论是处理器还是显卡（计算卡）基本都和价格成正比关系，反而是内存和固态硬盘，价格贵一点甚至价格持平的时候，正确的选择可以提升更多性能，对于生产力用户这一点尤为重要。