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Qwen3.5-35B视觉多模态本地跑通,性价比炸裂💥 在2026年的今天,想跑大模型还要花几十万买H100/A800?NO! 🙅‍♂️今天给大家展示一套“极度务实”的国产化AI推理服务器方案。 CPU: 国产之光海光3490(16核32线程) 显卡: 2张 RTX 4090 48GB 魔改版(显存翻倍,快乐翻倍!) 目标: 完美运行 Qwen3.5-35B-A3B-FB8 视觉多模态模型! 总成本不到专业卡的零头,性能却足以应付绝大多数私有化部署场景!🔥 🤖 为什么选这套配置跑 Qwen3.5-35B? 1️⃣ 显存才是硬道理!💰 Qwen3.5-35B 是一个巨大的模型。 FP16精度:需要约 70GB+ 显存。 INT4量化:需要约 20-24GB 显存。 但是! 我们要跑视觉多模态 (Vision) + 长上下文 (Long Context) + 高并发。 图像编码需要额外显存。 KV Cache 在长文本下会吃掉大量显存。 双路4090 48G = 96GB 总显存。这意味着你可以: ✅ 轻松运行 FP8/INT4 精度的全量模型。 ✅ 预留充足显存给 高分辨率图片输入。 ✅ 支持 更长上下文 (32k+) 而不爆显存。 ✅ 甚至可以做小规模的 LoRA 微调!🛠️ 2️⃣ 海光3490:被低估的国产老将 🇨🇳 很多人觉得16核不够用? 在推理 (Inference) 场景下,瓶颈主要在 GPU 和 PCIe带宽,CPU主要负责数据预处理和调度。 海光3490基于Zen架构,PCIe通道数充足,能喂饱双卡数据流。 重点: 在信创、政企、涉密场景,国产CPU是刚需。这套方案完美符合“自主可控”要求,且成本极低! 📝 总结 这套 “海光3490 + 双4090 48G” 的方案,是2026年中小型企业、科研实验室、极客玩家部署私有化大模型的版本答案。 不要迷信原厂标,适合业务的才是最好的!如果你也想搭建自己的AI大脑,这套作业可以直接抄!📝 #大模型 #Qwen35 #国产芯片#RTX4090 #多模态AI
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Qiuming1月前
Taalas亮相:为单一模型定制,速度超GPU 50倍 激进AI芯片初创公司Taalas亮相:为单一模型定制,速度超GPU 50倍 核心摘要: 一家名为Taalas的芯片初创公司于2026年2月21日发布了一款极其激进的AI推理芯片HC1。该芯片将特定的AI模型(Llama 3.1 8B)的权重直接“刻”入硅片,实现了针对该模型的极致优化。据称,其推理速度可达每秒17,000个token,是英伟达最强Blackwell架构GPU的50倍,成本仅为后者的二十分之一,功耗也低一个数量级。 主要特点: 极致专用化: HC1芯片采用掩模只读存储器(Mask ROM)工艺,将模型参数与计算逻辑合二为一,彻底消除了传统芯片中数据搬运带来的性能瓶颈。代价是芯片完全不可编程,只能运行预设的Llama 3.1 8B模型,若要更换模型则需重新流片。 存算一体与高能效: 基于台积电N6工艺,芯片面积达815 mm²,功耗约250W。10卡系统的总功耗约2.5kW,可在标准风冷机架中运行,与需要液冷、功耗达数十千瓦的英伟达GPU服务器形成鲜明对比。 快速定制流程: Taalas借鉴结构化ASIC思路,为每个新模型定制芯片时只需更换两层掩模,声称从拿到模型到生成芯片的周期可缩短至两个月。 商业模式与挑战: 公司瞄准那些会在生产环境中被长期(至少一年)使用的特定模型。其面临的挑战也非常明显:AI模型迭代极快,芯片的不可编程性意味着巨大的市场风险。公司计划探索出售芯片、提供API或与模型开发者合作等多种商业模式。 观点: Taalas的方案触及了当前AI推理的核心瓶颈——存算分离带来的“内存墙”,并通过极端手段将其消除。虽然牺牲了通用性,但在特定场景下能带来压倒性的性能和成本优势。然而,它能否被市场接受,不仅要看其技术指标的兑现程度,更要看它能否在模型快速迭代的行业中找到足够多的“长尾”应用。这并非要取代通用的GPU数据中心,而是为特定需求提供一种效率极致化的备选方案。
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