因买不到 RTX 3090，他花 19 万搭了一个专业级机器学习工作站-技术圈

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作者 | Emil Wallner

编译 | 青暮、陈大鑫

转自 | AI科技评论

Emil Wallner是一名自学成才的独立机器学习研究员。在这篇文章中，他将向我们展示，自己是如何围绕专业级显卡NVIDIA RTX A6000，一步一步搭建起一个仅需价值19万人民币的机器学习工作站。

RTX A6000具备了RTX消费级显卡上同样的光线追踪特性，并与数据中心使用的A40进行了区分。RTXA6000采用了完整的GA102芯片，这意味着它拥有10752个CUDA核心，可提供高达38.7 TFLOPs的单精度计算性能（比消费级显卡 top-1 GeForce RTX 3090高出3.1 TLFOPs）。

图注：RTX A6000和RTX 3090的性能对比（来源：expreview）

这是我建立的第一个工作站。（见头图）

它拥有4个NVIDIA RTX A6000和一个32核的AMD EPYC 2、192 GB的GPU显存和256GB的RAM。我花费了2.5万欧元（约19万人民币）来搭建它，其中关键部件大概2万欧元。

图注：所有主要部件的价格列表

GPU

在AMD的GPU机器库变得更加稳定之前，NVIDIA是唯一的选择。由于NVIDIA最新的Ampere微架构明显优于上一代产品，因此我仅采用了Ampere GPU。

NVIDIA具有三种主要的GPU类型：

消费级：RTX 3080 / RTX 3090
专业级（prosumer，或称生产性消费级）：A6000
企业级：A100

每一类显卡都有对应的容易配置的GPU数量：

消费级：两个RTX 3080s / RTX 3090s
专业级：四个A6000
企业级：8个A100或A6000（PCIe），或16个A100（SXM4），或20个A100（基于PCIe的模块化刀片节点）

当然，你也可以尝试突破这些限制，但会增加风险，并牺牲可靠性和便利性。

非企业级GPU的限制

我们概述一下消费级显卡和专业级显卡的一些限制。

主要限制：

PCIe转接卡的主板限制：14个GPU（每个GPU x8 Gen 4.0）
每个插槽的用电量限制：8个GPU（美国为4个）
消费级电源限制：5个GPU（2000W）
标准PC机箱尺寸：4个双插槽GPU

空间和环境限制：

堆叠的显卡彼此相邻：4个A6000 / 3070或2个3080/3090
热量限制：2个GPU（最好是水冷式）
消费者供应量：1个GPU（大多数商店只允许购买一个消费级GPU，并且通常仅在发布后3到12个月内可购买）

我尝试过购买5台RTX 3090，由于供应问题等待了四个月之后，我选择了采用四台RTX A6000。

根据Lamda Labs和Puget Systems的说法，双槽式鼓风机3080和3090太热，无法在标准尺寸的主板上可靠地将四个相邻的鼓风机安装在一起。因此，你需要采用PCIe转接卡、水冷设备或限制电源使用。

在露天设备中使用PCIe转接卡会使硬件暴露在灰尘下。水冷式则需要维护，并且在运输过程中有泄漏的危险。限制功率是非标准的做法，可能会导致可靠性下降和性能损失。

对于3台以上的GPU工作站，很多人选择300W或更低功率的显卡，即RTX 3070及以下，或A6000及以上。

由于大多数主流的云GPU都是16 GB的GPU内存，因此当今的大多数模型都是为16 GB的显卡设计的，并且我们正朝着40 GB的方向发展。因此，具有最低内存的卡在重写软件中会有增加的开销，以适应较低的内存限制。

为什么存在8-GPU消费级工作站？

人们在网上看到的超过5个GPU消费级设备，通常是具有多种电源的加密设备。

由于加密装置不需要高带宽，因此它们使用特定的USB适配器来连接GPU。这是一个无需电力即可传输数据的适配器。因此，GPU和主板的电源是分开的，从而减少了混合电路的问题。

但是，适配器的质量通常很差，小的焊接错误可能会损坏硬件并着火。而且，特别不建议将它们用于需要PCIe转接卡以实现75W功率的机器学习工作站。

加密工作站还使用了一些标准质量较差的采矿电源或翻新企业电源。由于人们倾向于将它们放置在车库或集装箱中，因此他们会承受额外的安全风险。

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专业级显卡和企业级显卡的功能

对于Ampere系列，NVIDIA很难将高端消费卡用于具有2个以上GPU的工作站。很多迹象都表明了这一点，比如：3槽宽度、高功率，并且有多家制造商中断了3090的2宽度鼓风机版本。

因此，专业级和企业级Ampere卡的主要卖点是支持3个以上GPU工作站，进行24/7/365的工作负载。

专业级和企业级显卡还具有一些附加功能。

主要功能（与RTX 3090相比）：

快1.1-2倍（取决于GPU、二进制浮点格式和模型）
1.7-3.3倍的内存
能耗更低（更适合堆叠卡）
数据中心部署（非营利组织可以获取消费卡许可）

其他不错的功能：

ECC内存（防错内存）
每个GPU和MIG（仅限企业级）可有多个用户
NVSwitch（A100 SXM4），更快的GPU到GPU的通信

80GB GPU可以提供针对特定型号的优势，但是很难说它们是否具有足够的计算能力来从大型模型中有效受益。最安全的选项是40GB版本。

通常，我不会针对NLP、CV或RL设置特定的工作负载。它们的性能会有所不同，但是由于机器学习的格局变化如此之快，因此不值得针对特定的工作负载进行过度优化。

有关更深入的比较，请阅读Tim Dettmers的GPU指南。请特别注意Tensor Core、稀疏训练、限制GPU功率和低精度计算等部分的内容。

Tim Dettmers的GPU指南：https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/

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服务器限制

消费级设备主要受电源限制，而服务器设备主要受重量、机壳大小和网络开销的限制。

主要限制：

带有消费级部件的服务器：4个PCIe GPU
PCIe服务器的限制：10个双插槽GPU（标准服务器的宽度）
重量：10个PCIe GPU或4个SMX4 GPU（30千克）

附加限制：

PCIe服务器机箱的联网限制：8个双插槽GPU（2个双插槽用于联网）
SXM4服务器的机箱数量限制：16个GPU（168千克）
PCIe刀片服务器限制：20个双插槽GPU

这里的关键限制是网络开销。一旦连接一台或多台服务器，就需要软件和硬件来管理系统。我强烈推荐观看Stephen Balaban关于构建用于机器学习的GPU集群的概述视频。

Building a GPU cluster for AI：https://www.youtube.com/watch?v=rfu5FwncZ6s

第二个关键问题是重量和维修。

带有8台SXM4的服务器重约75kg。因此，理想情况下你得拥有一台服务器升降机。与PCIe服务器随附的更多标准零件相比，SXM4更难以维修。

A100和A6000也有不带内置风扇的版本。这些需要带有十几个10K + RPM风扇的服务器机箱。由于可以热插拔风扇，因此它们将具有更多的容错能力。

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速度基准

Lambda Labs拥有最佳的GPU基准测试和整体基准测试。

基准采用了PyTorch的几个模型的半精度平均值。

Lambda Labs：

https://lambdalabs.com/blog/tag/benchmarks/
https://lambdalabs.com/gpu-benchmarks

FP16 PyTorch Lambda实验室基准

在速度方面，A100是A6000的1.4倍。但是A6000的速度是3090的1.2倍，是3080的两倍。

另一个值得注意的基准是PCIe和SXM4之间的比较。NVIDIA的A100 PCIe只能连接到另一个GPU，而NVIDIA的A100 SXM4可以同时连接到8至16个GPU。

F16 PyTorch Lambda Labs 基准

从理论上说，NVIDIA的NVswitch和SXM4的带宽提高了10倍，但是在8-GPU设置下，与PCIe解决方案相比，它仅快了10％。由于每个GPU上SXM4的速度提高了8％，因此NVswitch的影响很小。

对于8-GPU系统，这应该是很小的差异。Lamda Labs的首席执行官表示，对于大型集群中的某些用例，他们可以实现2倍的改进。因此，它主要针对多个8-GPU系统。具有数百个GPU规模的DGX A100 SuperPOD系统也值得研究。

另外，在网络基准测试中，请注意GB / s和Gb / s的区别。GB / s比Gb / s快八倍。

第一次测试我的机器学习工作站

GPU定价

定价近似于实际零售价，为简化起见四舍五入，没有增值税和折扣。

企业级（欧元）：

A100 SMX4（80 GB）：€18k
A100 SMX4（40 GB）：€13k
A100 PCIe（40 GB）：€9k

专业级和消费级（欧元）：

RTX A6000 / A40（48GB）：€4500
RTX 3090（24 GB）：€1500-2000
RTX 3080（10 GB）：€800-1300
RTX 3070（12 GB）：€700-1000

NVIDIA还提供了创业和教育折扣，因此每个GPU可以节省15-30％。

我在4 x RTX A6000上节省了约4000欧元。

SMX4卡作为8 GPU服务器的一部分出售，由于定制的GPU到GPU的通信使其价格更高，因此上述每个GPU的价格是近似的。

机器学习工作站预算

这些是估计的预建价格，不含折扣和增值税。

高成长的初创公司，大型研究实验室和企业：

€240-340k：8 x A100 SXM4（80 GB）
€120-170k：8 x A100 SXM4（40 GB）

初创企业，研究实验室和中小型企业：

€90k：8 x A100 PCIe（40 GB）
€50k：4 x A100 PCIe或8 x RTX A40（无风扇RTX A6000）
€25k：4 x RTX A6000（我的装备）
€25k：4 x RTX 3090（液冷）
€15k：4 x RTX 3090（加密风格或上限性能）

学生，业余爱好者：

€10k：4 x RTX 3070
€7k：2 x RTX 3090
€5k：1 x RTX 3090或2 x RTX 3080
€4k：1 x RTX 3080
€3k：1 x RTX 3070

预算是一方面，但主要的关注点是放置位置。

开始时，我们通常将机器放在同一个房间里，以应对不便之处。

随着机器扩展，我们将需要更多基础架构。我们可以将其移动到单独的办公室中，然后将其放置在数据中心中，从并置开始，然后从1个数据中心攀升至4个数据中心，以提高容错能力。

我发现4个GPU的声音太大，无法在办公室或家里散热而产生过多的热量。想想看，一台带有热风的小型吹叶机，相当于一个1600W的散热器。

数据中心配置的起始价格为每个GPU每月80-250欧元左右，其中包括每个GPU 25欧元的电费。你可以在此处查询所有本地数据中心配置的报价（https://www.datacentermap.com/quote.html）。如果你计划在4个以上的GPU上运行24/7/365的工作负载，我强烈建议你这样做。

你可以像购买PC一样轻松地为4 GPU服务器购买零件。准系统5+ GPU ML服务器的价格约为7,000欧元。

CPU

选择AMD。

AMD的内部带宽是Intel的5倍。而且既便宜又更好。大多数Ampere 机器学习服务器都使用AMD。

AMD具有三种主要的CPU类型：

消费级：带有AM4插槽的Ryzen 5000
专业级：Ryzen Threadripper第三代，带有sTRX4，以及用于第一代Pro版本的sWRX8插槽
企业级：带有SP3插槽的EPYC 2

对于1-GPU系统，Ryzen非常出色；对于2-4 GPU PC的系统，请搭配Threadripper。对于5个以上的GPU系统和服务器版本，请使用EPYC。

Threadripper的速度比EPYC快，但EPYC的存储通道是RDIMM的两倍，并且能耗更低。如果你打算将计算机用作服务器，那么我建议选择EPYC。

我最终买到了32核的AMD EPYC 2 Rome 7502P。对于处理器，我将每个GPU对应八个内核作为一个粗略的指导。另外，请注意它们是否支持单处理器、双处理器或两种处理器设置都支持。

CPU散热

对于散热，Noctua风扇是最安静、性能最高且最可靠的风扇。它们也很大，因此请确保它们适合你的RAM和机箱。

对于RGB风扇，我喜欢Corsair的多合一（AIO）液体CPU散热器。它的颜色是可编程的，并且系统释放了CPU周围的空间。它使用了防冻液，泄漏风险很小。

所有Threadripper和EPYC CPU具有相同的尺寸，从而使散热器兼容，但是你可能需要安装支架。另外，请检查散热器是否支持你选择的CPU的功率。

这是我设想的顶级配置：

锐龙5000：Noctua NH-D15或Corsair H100i RGB PLATINUM
Threadripper：Noctua NH-U14S TR4-SP3或Corsair Hydro系列H100x
EPYC：Dynatron A26 2U（用于服务器）

由于成本、维护、冻结风险、运输风险和缺乏灵活性，我避免采用定制的液冷。

主板

以下是一些值得考虑的AMD主板：

锐龙5000：MSI PRO B550-A PRO AM4（ATX）
Threadripper 3rd Gen：华擎TRX40 CREATOR（ATX）
Threadripper Pro：ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE（ETAX）
EPYC 2：AsRock ROMED8-2T（ATX）（我的主板）

我考虑的主要决定因素是PCIe插槽和IPMI。

如果你打算将机器学习工作站用作普通PC，并希望内置支持WIFI、耳机插孔、麦克风插孔和睡眠功能，那么最好使用消费级或专业级主板。

就我而言，我使用了双重用途的专业级/服务器主板，该主板支持远程处理或智能平台管理接口（IPMI）。通过以太网连接和Web GUI，我可以安装操作系统，打开/关闭操作系统并连接到虚拟监视器。如果计划进行24/7/365工作负载，则IPMI是理想的选择。

CPU插槽具有内置芯片组，专业级和消费级具有附加的芯片组以启用特定的CPU或功能，例如，Ryzen的B550和Threadripper的TRX40。

对于Ryzen 5000版本，理想的是具有BIOS刷新按钮。否则，你需要更早的Gen Ryzen CPU来更新BIOS以与Ryzen 5000兼容。

5+ GPU的server-only主板很难单独购买。消费级设置是模块化的，而较大的服务器则是集成的。

主板尺寸

主板的标准尺寸为ATX，尺寸为305×244毫米，非常适合服务器机箱和PC。我主要关注标准尺寸的ATX板，以避免出现任何机架间距问题。

其他的外形尺寸因制造商而异，因此你在机箱方面会受到更大的限制。对于消费级机箱而言，这并不是什么大问题，但是对于服务器机箱而言，其高度不会超过ATX的305毫米。

PCI Express（PCIe）

下面是我用的主板：AsRock ROMED8-2T（ATX）

需要着重注意的是要插入GPU的PCIe插槽，也就是上面的垂直灰色插槽。

连接处位于GPU的最右侧。你能看到，RAM插槽和第一个GPU之间的间隙很紧。

当你在7插槽板上有四个双宽度的GPU时，第4个GPU将超过板的底部。因此，您需要一个支持8个PCIe扩展插槽的PC或服务器机箱。

对于两个RTX 3090三插槽卡，你的第一个GPU会覆盖前三个PCIe插槽和空插槽，而第二个GPU将覆盖最后三个插槽。

如果你打算买一个NVlink来连接两个GPU，它们通常会有2插槽、3插槽和4插槽几个版本。在上图中，你需要两个 2-槽桥。而对于中间有间隙的三槽卡，你需要一个4-槽桥来满足卡的宽度、3插槽以及1插槽间隙。

关于PCIe插槽，有几点值得了解：

PCIe物理长度：图中每个插槽的长度为x16，GPU的标准长度为89mm。
PCIe带宽：有时，你有一个16插槽的长度，但只有一半的插槽有连接到主板的管脚，使其成为x8带宽的x16插槽。作为参考，加密钻机将使用x16适配器，但x1带宽。
生成速度：上面的板是4.0代。每一代的速度往往是上一代的两倍。NVIDIA的最新gpu是gen4.0，但在实际应用中在gen3.0板上的性能相当。
多GPU要求：对于4-10 GPU系统，通常建议每个GPU至少x8 Gen 3.0。

PCIe通道

大多数人需要的另一个东西是PCIe通道的总量，即总的内部带宽。这里给一个网络、存储和多GPU容量的粗略指示。

主板制造商会使用PCIe通道来优先考虑某些功能，例如存储、PCIe插槽、CPU—CPU直接的通信等。

作为参考，一个GPU将使用16通道，一个10 GB/s以太网端口使用8通道，一个NVMe SSD将使用4通道。

机箱

最常用的机器学习工作站机箱是Corsair Carbide Air 540，而对于消费级服务器，则是Chenbro Micom RM41300-FS81。从声音、灰尘和运输的角度来看，这两种情况是理想的。两者都能容纳RTX3090，但你需要为Chenbro配置一个后端电源连接器。

我从Thermaltake Core P5钢化玻璃版开始。从苦行僧的角度来说，这是最好的。但它相当笨重，不能沾染灰尘。考虑到GPU的热量和噪音，我决定将其转换成带有Chenbro机箱的服务器，并将其放入数据中心。

GPU之间的空间比主机箱气流的影响更大。如果你采用了3+3080/3090，你可能需要开放的加密工作站设置。然而，这是非常嘈杂和容易沾染灰尘的。理想情况下，你要把它放在一个隔音的房间里，安装冷却器和灰尘过滤器。

Chenbro机箱盖上有两个120毫米2700转的风扇，为GPU创造了极好的气流。

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PSU、RAM和存储

如果你已经选好了GPU、CPU、主板和机箱，其余的组件会很容易挑选。

电源：关于电源，我看了两个被认为是最好的供应商，EVGA和Corsair。我考虑了GPU的总功率，额外的250W，以及保险边界。这里有一个更精确的功率计算器（https://www.newegg.com/tools/power-supply-calculator/）。我最终得到了EVGA超新星1600W T2。

RAM：我看了主板供应商的推荐，买了一些我可以在网上轻松买到的东西。建议用RAM填充可用的插槽，我希望RAM内存能匹配或超过相对应的GPU内存。据Tim Dettmers说，内存速度对整体性能影响不大。我用的是8 x Kingston 32GB 3200MHz DDR4 KSM32RD4/32ME，所以总共是256 GB。

NVMe SSD：我检查了PCpartpicker和Newegg上评级最高的SSD。我的指导原则是在PCIe Gen 4.0的基础上每GPU配上 0.5 TB。我用了两个2 TB三星980 Pro 2到M.2 NVMe。

硬盘驱动器：我选择了和SSD一样的策略，每个GPU对应有6TB的存储空间。最终我采用了2 x 12 TB Seagate IronWolf Pro、3.5英寸、SATA 6Gb/s、7200 RPM、256MB缓存。对于更严格的基准测试，可以研究磁盘故障率。

NVlink：这是一个很好的方法，可以在特定的工作负载上提高百分之几的性能。不过，它没有结合两个GPU的内存，只是一个营销误导。

搭建和安装

搭建工作站最困难的部分是买到各种零件。（我咋觉得最困难的是钱

）

把这些部件组装起来只需要不到一个小时，但是为了安全起见，你可能需要多花几个小时。

我用远程管理系统安装了软件。当我把以太网线插入路由器时，它给我的路由器分配了一个IP地址，然后我把这个IP地址放进浏览器，我可以访问一个web界面来更新BIOS并安装了Ubuntu20.04 LTS。

然后我为所有GPU驱动程序和机器学习库等安装了Lambda堆栈，强烈推荐！

如果你使用的是IMPI，请在BIOS中将VGA输出更改为internal。否则，如果不删除GPU，就无法使用IMPI中的虚拟监视器。

结论

拥有自己的硬件的主要好处是工作流。

不要在云计算上浪费时间，应该鼓励进行鲁棒的实验。

亲自搭建一个工作站，你会学到很多东西，成为一个受过更多教育的消费者。另外，这是一个宝贵的技能。

英伟达正在努力让3+GPU工作站能使用上高端消费卡。对于家里有服务器的专业级工作站，我会选择4 x 3090的开放工作站。空间更有限的的话，就选择2 x 3090的工作站。

如果有了更大的预算，4 x RTX A6000是一个不错的选择，但考虑到噪音和热量，我会选择服务器解决方案，并将其放置在数据中心。

相比A100，A6000 / A40的性价比更高。SMX4太笨拙，与PCIe版本相比性能微不足道。

我希望大家能构建包含大型集群的透明基准，以了解实践中的好处。

原文链接：

https://www.emilwallner.com/p/ml-rig

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因买不到 RTX 3090，他花 19 万搭了一个专业级机器学习工作站