在追求AI算力的时代，显卡显存的需求不断攀升。特别是在进行大规模模型训练时，充足的显存能够有效提升模型的处理速度和规模。然而，动辄几十万元甚至上百万的单机预算让不少企业望而却步——比如市面上常见的Nvidia A100 80G显卡，单卡价格就已经突破十几万。如果想组建一套上百GB显存的高性能AI服务器，按照常规方案，预算起步就是六位数。

动辄上百GB的显存需求属实有点恐怖，那么，在数万元的预算内，实现上百GB显存的AI计算服务器可能吗？

另辟蹊径：小众GPU也有大作用

在为AI应用挑选GPU时，用户往往只信赖昂贵的NVIDIA的专业计算卡，预算吃紧时也往往使用消费级N卡进行替代，几乎不会有其他的选择。

那如果我告诉你英特尔的GPU是一个不错的选择，如果采用Arc A770，单卡16GB，组一台128G显存的八卡GPU服务器仅需几万块。不过现在你可能觉得我在开玩笑。A卡都还没考虑哪能轮的上i卡，况且i卡连游戏都还没玩明白呢怎么跑AI？那我告诉你，这还真能成！

英特尔GPU入行晚，导致长期以来，在常规应用里，i卡都排在N卡A卡后面。而在AI应用中，用户对英特尔GPU性能的误解，实际上问题往往出在配置上，而不是硬件本身。许多人在运行AI模型时直接使用为NVIDIA CUDA优化的代码，而忽视了英特尔的扩展工具，如IPEX（Intel Extension for PyTorch），导致GPU无法被合理调度，性能被浪费。

很多人可能不知道，英特尔是Pytorch的最大贡献者之一，他们的硬件对AI做出专门的优化适配也就很正常了。

那么这套玩法能带来多少性能呢？这里是使用 IPEX-LLM 库在 Intel Arc A770 显卡（使用 Intel® Core™ i7-12700 处理器作为主机平台）上运行的 LLM 推理的令牌延迟，范围为 60 亿到 130 亿个参数。测试在 Ubuntu* 22.04 上进行，具有 1,024 个输入令牌，批处理大小为 1。

看完单卡性能测试，让我们看看再实际应用中的多卡表现：

性能也还不错吧，更关键的是，这种多卡方案真真切切的解决AI模型了“能不能跑”的问题，性价比拉满，况且跑的性能也还不错。

配置方法在这里放出来啦：

英特尔 Arc A 系列显卡的 Linux 环境中安装 IPEX-LLM 库的说明。安装指南中提供了更多详细信息。

使用低位优化推理 LLM
要在Intel Arc系列显卡上运行您的 LLM 模型，请参阅 GPU 示例。

该模型被转换为低位并加载到正在运行的硬件 （XPU），然后，应用各种硬件和软件优化以加速 LLM 推理。

提供了更多示例，例如 FP8、int8 和 FP4 推理，保存和加载 IPEX-LLM 库低位模型，或直接加载包括 GGUF、激活感知量化 （AWQ）、GPU 训练后量化 （PTQ） 在内的量化模型，并且您可以使用 LangChain 和 LlamaIndex 等社区库构建 IPEX-LLM 库应用程序。

配置太复杂？交给我们吧！

正睿八卡服务器 一站式无忧部署

正睿八卡服务器，ZI2M7S8-20296-TC8。这款3U机架式服务器，搭载了两颗Xeon Silver 4210处理器，128GB DDR4 REG ECC内存，1TB NVMe M.2 SSD，支持双千兆网络，采用的Intel Arc A770 16G显卡，并且最多支持8卡配置，总显存可达到128G。

凭借这样的配置，您可以用数万元的预算就轻松拥有一套高性能AI训练平台，不再需要为高昂的Nvidia专业计算卡成本买单。

硬件性能与管理配置一应俱全

不仅仅是显卡，ZI2M7S8-20296-TC8的整体硬件架构也是为高效运算设计的。双路Xeon Silver 4210 CPU提供强大的并行处理能力，配合128GB的RECC内存，保证数据传输的稳定性。1TB的NVMe SSD为高速存储需求提供支持，无论是数据缓存还是模型存储，都能流畅应对。

而且本产品的正睿远程管理功能，作为您服务器产品的内置智控核心，不仅实现了全天候的硬件状态监控，确保每一项硬件指标尽在掌握，而且通过深度分析运行数据，为您提供了前所未有的洞察力。它能够即时收集并解析CPU负载、内存使用、存储容量及网络流量等关键信息，助力您依据详实的数据反馈，灵活调整经营策略与业务部署，实现资源的最优化配置和运营效率的显著提升，真正做到了以数据驱动决策，让您的业务管理更加智能高效。

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