【开发心得】Dify部署ollama模型的坑[8]
目录
关于一体机
关于特斯拉
AI显卡与游戏显卡
总结
目前我们的私有化部署已经来到了32B的大模型，场景落地了。
在继续评估之前，来说点儿关于硬件的坑。
关于一体机
市面上，一体机很火，不怀疑一体机的算力，也不怀疑一体机的部署门槛，但是对于一体机在场景落地以后的优化和维护存在疑问，不过这个不是今天的主题，下次再聊。
先说说我们的选择，采用了公有云的私有化部署方案，读起来有点儿拗口，简单的说，就是算力与一体机类似，外网是无法访问的，知识库也是私有化的，并不对外公开。
关于特斯拉
重点来说说GPU，之前的文章里，都是不带GPU的，这次真的是有钱了，买了4卡的GPU，型号是特斯拉L2，虽然比不上A100（美国也不让我们用），但是也算是中端AI计算卡了，性能用下来，感觉还不错。
AI显卡与游戏显卡
当时在讨论硬件方案的过程中，有人就问，AI用的GPU与游戏显卡的区别是什么？
今天就把这个问题搞清楚，首先需要说明的是，如果你在家里自己玩，用带游戏显卡的笔记本，都可以部署一个14B的模型，而且效果也不错，网上的很多收费视频都是采用了这种方式。
企业级的话，游戏显卡就有点儿马拉火车的感觉了，不废话，直接上表格对比吧。
| 维度 | AI显卡 | 游戏显卡 |
|---|---|---|
| 核心架构 | 强化Tensor Core/CUDA，高并行计算 | 优化RT Core，强调实时渲染 |
| 显存类型 | HBM2/HBM3，高带宽低延迟 | GDDR6X，侧重纹理加载速度 |
| 典型应用 | 深度学习、科学计算 | 3A游戏、VR内容创作 |
| 扩展能力 | 支持多卡互联（NVLink） | 多屏输出为主（SLI/CrossFire） |
| 价格区间 | 企业级（10万+） | 消费级（2000-15000元） |
| 代表型号 | 英伟达A100/H100 | 技嘉RTX 5060 Ti、RTX 4090 |
| 适用场景优先级 | 科研/商用 > 娱乐 | 娱乐 > 轻度专业应用 |
假入你家里的游戏电脑配置还算可以，也可以本地部署一个，可以把电脑里的各类攻略搞一个知识库，至少在游戏阶段，也可以少踩很多坑。
| 维度 | 游戏显卡方案 | 专业AI显卡方案 |
|---|---|---|
| 显存成本 | RTX 5090D（32GB）约1.5万元，性价比较高27 | A100/H100（80GB）单卡超10万元26 |
| 部署复杂度 | 需手动配置多卡互联与模型压缩，适合技术型用户58 | 支持NVLink多卡扩展，企业级工具链完善68 |
| 适用场景 | 个人开发者/小型团队测试、轻量级AI应用58 | 大规模模型训练、商用高并发需求26 |
总结
照例还是总结一下，在人工智能领域，目前是符合Scaling Law（扩展定律）的，是指模型的性能与其规模（如数据量、参数数量、计算资源等）之间的经验性数学关系。简单来说，它描述了“更大规模通常带来更好性能”的规律，但并非简单的线性增长，而是遵循特定的非线性模式。上不封顶，个体而言，利用现有资源做更多的事情，是值得思考和实践的。