本帖最后由 allenxml 于 2024-5-3 10:41 编辑
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1.需求与痛点分析
1.1需求本方案旨在搭建一个虚拟化环境，用于深度学习的开发和测试。关键需求如下： - 高性能多GPU支持：需支持至少2个NVIDIA GeForce RTX 4090公版显卡，以确保足够的计算能力、显存容量和可并行方式处理模型的研究。
- 虚拟化环境：需在虚拟化平台上运行，充分发挥服务器CPU的多核心性能，并且允许显卡直通技术，以便虚拟机能够充分利用GPU资源。
- 高带宽PCIe连接：主板需要支持至少两个PCI Express 4.0 x16插槽，以实现高速并行数据传输，避免性能损失。
1.2痛点- 主板和机箱的选择：市场上能够同时支持双4090显卡宽度及高带宽PCIe插槽的主板和机箱数量有限。
- 散热问题：双4090显卡在高负载工作时发热量大，需要有效的散热解决方案。
- 电源需求：双4090显卡及高性能处理器需要稳定且强大的电源供应。
2.解决方案
2.1硬件部分
2.1.1主板和处理器- 主板：选择了超微 H12SSL 主板，它提供5个PCI Express 4.0 x16插槽，最远处两个PCI Express 4.0 x16插槽相距6个槽位，可有效支持双4090显卡的多种安装组合后还有空间安装其他PCIE设备，且支持高性能处理器和SLIMSAS转U.2口。这个主板成本在3200元，USB3.0转向1带2头成本在100元。
- 处理器：采用 AMD EPYC 7642，这款处理器具备足够的核心数，能够优化虚拟化性能并提供充足的计算资源。成本4700元。
2.1.2显卡和机箱- 显卡：双NVIDIA GeForce RTX 4090公版显卡，主要用于执行计算密集型的深度学习任务。二手2个京东带票卡成本29000元。
- 机箱：选择 追风者PK620工作站版 机箱，它不仅可以容纳E-ATX规格的主板，还能够支持双显卡配置并提供良好的散热条件。机箱成本1399元，风扇成本200元，散热器成本300元。
2.1.3内存、SSD和电源
- 内存和SSD：采用 海力士32GB*8=256GB 内存，确保虚拟机和应用程序能够高效运行，并且可以验证CPU的通道是否都健全，验证是否奸商。成本450*8=3600元。2个致钛T7100 2T，二手京东带票成本1500元。
- 电源：选择 海韵PX1600电源，提供1600W的稳定输出和10A电源线接口，足以在家用10A插座环境下支持整个系统的高负载运行。二手京东带票成本2400元。
2.2软件部分
2.2.1虚拟化平台- 虚拟化环境：使用 VMware ESXi 8，这是一个稳定且功能强大的虚拟化管理平台，支持不关机切换GPU直通功能，允许物理GPU资源直接分配给虚拟机。
- GPU虚拟机：部署 Ubuntu 22.04，并部署了docker环境，经过优化以利用GPU资源进行模型微调和推理。
- 非GPU虚拟机：其他虚拟机可以部署用于CPU密集型的应用，如数据分析、web服务等。
结论通过上述硬件和软件的组合，本方案能够有效解决双RTX 4090显卡在虚拟化环境下的部署和性能优化需求。高性能的硬件配置保证了处理速度和响应能力，而强大的虚拟化平台则为深度学习开发测试提供了灵活性和扩展性。此外，经过精心选择的机箱和电源解决了散热和电力供应的挑战，确保整个系统的稳定运行。这样的配置不仅符合当前的技术需求，还具备非常高的性价比和扩展空间。
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发表于 2024-5-3 10:36
