2024深度学习电脑及生成式AI大模型训练电脑主机配置清单推荐「2024年5月更新」（内含

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2024深度学习电脑及生成式AI大模型训练电脑主机配置清单推荐「2024年5月更新」（内含显卡AI性能天梯及深度学习实验室电脑装机推荐案例）



一、组装台式电脑必看攻略之性能天梯图

❗读图须知：

• 1、同一型号处理器性能并不完全相同。（功率问题）✅
• 2、把高端台式机处理器放在笔记本中，性能会下降。（功率问题）✅
• 3、此图不完全按照跑分，根据TDP的不同，考虑了睿频持久性因素。✅
• 4、不属于酷睿和锐龙架构的，性能都不行。✅
• 5、天梯位置等高并不意味着在运行某款应用等效✅
  

2024桌面级显卡天梯图性能排行榜


2024桌面级CPU天梯图性能榜

高性价比电脑主机配置清单/DIY主机集合

更新语录：高端显卡价格相对稳定，中低端游戏显卡得益于AMD的发力降价比较厉害。性价比较高的依旧在4070系列显卡。同时RTX4090D的上市，大幅降低高端显卡门槛。

最近收到几个关于深度学习需求的组装机私信和付费咨询。问题和需求都比较类似，我这里就单独写一篇文章，希望能分享给更多有需求的人。

首先在写配置单之前，先给大家做一下科普：众所知周深度学习最需要的性能是GPU也就是显卡性能，理论上在同等条件下GPU性能越高，深度学习的效率越高。但这其中也有一个很大的误区，就是电脑性能是一个整体并不是由单一硬件所决定的，是一个木桶效应。

当GPU性能达到一定高度之后，其他硬件性能没有跟上，再好的GPU也带来不了性能的提升。

那么应该如何选购深度学习需求的台式电脑主机呢？一、确定预算：

比如预算不超过20000或者预算16000±500。千万不要好高骛远，最怕那种买这个还不如加点钱升级XXX，最后一算预算翻翻。

二、确定性能需求：

一般来说都是希望在预算内获得最高的性能。但也有特例，比如发现想要达到预期的性能，发现已经超预算了。那么就要重新衡量是否有必要增加预算或者减少性能预期。

我们以当下主流消费级的GPU显卡基本的性能为例：

RTX3050及以下级别属于尝鲜：随便玩玩，纯体验；

RTX3060-RTX3070/4060Ti同级别属于入门：深度学习专业的学生和爱好者；

RTX4070/S、RTX4070Ti/S、RTX4080/S（RTX3080、RTX3090已淘汰）级别：深度学习的从业者；

RTX4090D及以上才能算是优秀（比如 RTX8000）：深度学习的专业用户；

追求满分极致性能的就要多个GPU并行的工作站：深度学习领域大型实验室。

具体可参考以下高端显卡的AI性能天梯排行（以Stable Diffusion测试为参考）

三、选择合理硬件：

上面已经说了电脑是一个整体，是要遵循木桶效应的，因此合理的硬件组合就非常重要。

在选择硬件之前，我们先把电脑硬件对深度学习性能影响的重要程度排个序：

GPU＞CPU≈主板（CPU主板相辅相成）＞内存＞硬盘＞电源＞机箱（装的下就行）

再以这个顺序去选择硬件，并控制整体预算。由于特殊时期，显卡市场太混乱，变化太快，所以以上数据仅供参考（一般来说同级别下显存越大深度学习效率越高，除了个别打鸡血版本）。理论TFLOPS数据来源：FP32 性能（单精度 TFLOPS）GPU 基准测试列表

从近期的市场价格来看RTX3070~4070Ti/S是深度学习领域性价比最高的选择（预算足够的，可以直接上最新的RTX4090D）。

积极领红包是增加性价比的最佳方式‼️







RTX4060Ti（总预算7000-8000左右）RTX4070/RTX4070 Super（总预算10000左右）RTX4070Ti/RTX4070Ti Super（总预算12000-15000左右）RTX4080/RTX4080 Super（总预算15000-16000左右）RTX4090D（总预算20000左右）

参考本文下方的配置清单

预算再往上和想要双显卡交火的需求，建议直接选择工作站：

单卡工作站（比如i7-13700K+ RTX4080 Super 16G显卡*1 32G内存+1T固态）：

华硕 i9-13900K 深度学习主机双路GPU4090工作站 仿真
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双卡工作站（比如i9-14900K +RTX 4080 Super *2张 128G内存+2TB固态）：

i9-14900K +RTX 4080 Super *2张 128G内存+2TB固态
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¥28499.00
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这里需要注意的是双显卡交火是有性能损耗的，不是简单的1+1=2，而是1+1＜2。如果硬件匹配不好的话，可能只有1.5。

为了减少篇幅这里就列举这个案例：

• 预算：不含GPU显卡，8000左右。
• 需求：实验室内长期使用（稳定性非常重要）
• 预算规划：CPU主板4000-4500左右，内存+硬盘2000-3000左右（根据不同工作需求），机箱电源1000以内。
  

参考配置单：

显卡建议搭配RTX4070 Super及以上，比如

盈通（Yeston）RTX 4080 SUPER 16G 豪华版 GDDR6X

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¥8049.00
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7701+8049=15750，相比案例问题还省了2000+。当然你也可以从内存和硬盘部分减少一些。尽可能把预算都给显卡，把显卡拉满到映众的RTX4090D 24G 超级冰龙（12129）

映众 RTX4090D 24G 超级冰龙
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CPU主板套装

七彩虹B760M-PLUS D5 WIFI + i7 14700KF

七彩虹英特尔（Intel）B760 Z790主板 搭酷睿14代14900
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¥3850.00
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单显卡主机一般来说选择i7-14700KF已经是天花板级别的了，除非有要求CPU多核算力的，不然没必要上i9。主板选择七彩虹的B760M-Plus，配备了PCIE 5.0的显卡接口，未来升级显卡也不会有瓶颈。

CPU散热器

超频三（PCCOOLER）臻 RZ620黑色 CPU风冷散热器

超频三（PCCOOLER）臻 RZ620黑色CPU风冷散热器（6热管
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实验室用还是不用带灯的，黑色无光，低调务实。相较于水冷选择风冷更实在，高效稳定。 超频三的臻 RZ620是专为i7-14700K这个级别的散热需求而设计优化的。也可选择白色款，和主板更搭。

内存

金百达（KINGBANK）64GB(32GBX2)套装 DDR5 6000 海力士M-die颗粒 黑刃无灯 C36

金百达（KINGBANK）64GB(32GBX2)套装 DDR5 6000 台式
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生成式AI对于内存速度要求不高，但对于容量需求比较大，所以选择64G内存。金百达黑刃和银爵系列一样都采用了海力士顶级颗粒，不过刃系列散热片更厚，理论散热性能更强。喜欢白色的选银爵系列也没啥问题。

硬盘

海康威视（HIKVISION）4TB SSD固态硬盘 A4000系列 M.2接口(NVMe协议PCIe 4.0 x4) 读速7300MB/s

海康威视（HIKVISION）4TB SSD固态硬盘 A4000系列 M.2
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一般来说硬盘不是深度学习的瓶颈，选择普通支持NVMe协议的M.2固态硬盘就好。容量的话看个人需求。但是生成式AI就需要在本地训练大模型，对硬盘容量和寿命要求比较高。 海康这款4TB版本有高达3000TBW。

电源

电源选择主要按不同级别显卡功率，比如3070需要600-750W，3080需要700-850w，3090需要800-900W等。一般显卡厂商所标注的建议电源为普通电源功率。如果选择80Plus认证等高转化率电源则可以降低些功率。其次如果不采用水冷多风扇，不超频也可降低些功率。

Thermalright(利民) 额定1000W TR-TG1000 ATX3.0电源 金牌全模组 原生PCIE5.0

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选电源除了功率要足以外，还要看品牌、80plus级别和质保时间。TR-TG1000金牌全模组电源这款电源是支持ATX3.0标准的电源，原生PCIE5.0对于未来的高端显卡支持很到位。

机箱

先马（SAMA）黑洞PRO 黑色 中塔主动式吸音降噪电脑主机箱 散热升级/标配3静谧风扇/三面吸音棉/支持360水冷

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¥265.00
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低调安静才是第一需求，不然进入实验室就像进入工地一样。。。。

选机箱更多的是看个人对于外观的喜好，最大前提是塞的下，没必要太纠结散热风道设计。最主要是注意以下几点：

1、对于主板的支持，比如ITX、MATX、ATX小中大三个主板规格的支持；

2、显卡尺寸长度是否塞得下，一般双风扇的显卡都可以，三风扇的话就要考虑它的长度；

3、CPU散热器高度，风冷散热器过高的话，小机箱可能会塞不进，特别是高端风冷尺寸都比较大。水冷的话就看是否支持240、360安装位。一般来说240都是支持的，360的话得注意一下。

4、侧透的机箱，首选钢化玻璃。

5、如果对后期拓展有要求，又想玩灯的。那就选个支持ATX的大机箱，后期拓展无忧。用个10年都没问题。

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由于案例是实验室高强度长期使用需求，所以为了稳定性故所有硬件均选择一线品牌。并没有追求极致性价比！毕竟稳定才是最重要。

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