我方在开动 AI 模子菏泽直径15.2钢绞线，可以选拔两种硬件。

种是立显卡，现时顶的消费显卡是英伟达的 RTX 5090，带有 32GB 显存，售价3万元东谈主民币操纵。

另种是继承板载芯片组（CPU + 板载显卡 + 板载内存）的用电脑，比如继承 AMD 公司 Strix Halo 芯片组（具体型号 Ryzen AI Max+ 395）的迷你电脑，自带 128GB 内存，售价2万元东谈主民币操纵。

我问大，哪种硬件好？

大部分东谈主可能不假念念索，就会选拔立显卡，毕竟立显卡的算力庞杂于板载芯片组。

笔据我查到的良友，底下是两者的单精度32位浮点数算力（FP32）。

•立显卡（RTX 5090）：104.8 TFLOPS

•板载芯片组（AMD Ryzen AI Max+ 395）：14.8 TFLOPS

可以看到，立显卡的算力，足足是板载芯片组的7倍。如若是小位数的浮点数运筹帷幄（比如 FP16 和 FP4），算力差距就大了。

可是，我告诉你，正确的谜底其实是“概略情”。好多时刻，板载芯片组的迷你 PC菏泽直径15.2钢绞线，才是好的腹地 AI 模子管束案。

原因很浅近，大大批的 AI 模子（只须参数范围稍大），RTX 5090 根柢开动不了。

问题出在它的 32GB 显存委果太少了。个 70B 参数的模子，如若每个参数使用4位精度，那么将扫数参数的权重读入内存，简略需要 32.6GB 的内存，这出了 RTX 5090 的显存大小，它根柢跑不起来。

比拟之下，AMD 迷你电脑的板载内存有 128GB，载入模子毫穷困。板载芯片组的内存是显卡和 CPU 共用的，是以称为“统内存”。它的平正是可以分出尽可能多的内存给单个处理器，是以能处理内存滥用量很大的 AI 模子。

苹果的 M 系列芯片直是这种“统内存”架构，其他厂商现时也跟进了，AMD 的 Strix Halo、NVIDIA 的 DGX Spark、Intel 的 Core Ultra 和通的 Snapdragon X 皆继承这种架构。除了内存容量大，它的价钱也比立显卡低。

读到这里，你可能会问，既然板载芯片组有这些点，还有要购买立显卡吗？

恢复是，内存有两个方向，除了容量大小，还有个方向“内存带宽”。板载芯片组的瑕玷，正巧即是内存带宽。

所谓“内存带宽”，指的是内存向处理器传送数据的速率。天然 RTX 5090 显存未几，可是内存带宽大，达到了 1792GB/s，而 AMD 的内存带宽只须 256GB/s。

AI 模子每生成个 Token，需要处理器从内存中读取扫数这个词模子，进行运筹帷幄。如若内存带宽是 256GB/s，那么 40GB 大小的模子，钢绞线处理器秒只可读取6次（256除以40），也即是说每秒只可生成6个 Token（这是表面值，试验可能还够不上）。这么的龟速，谁能隐忍？

即使是内存带宽大的苹果 M3 Ultra 芯片，带宽为 819GB/s，每秒可以生成20个 Token，远不如 RTX 5090 的 1792GB/s。

是以，内存大小和内存带宽，两者皆是 AI 模子的瓶颈。这亦然带宽内存（HBM）价钱涨了的原因。

如若你选拔板载芯片组的迷你电脑，就要作念好激情准备，隐忍相当慢的 Token 生成速率。

好在为了省俭运筹帷幄量，出现了“混模子（MoE）”这种架构，它运筹帷幄 Token 时，不需要读取一谈参数，只需要激活部分参数即可。

以 Qwen3-30B-A3B 模子为例，它包含 30B 个参数，但每次只激活 3B 个参数，因此每个 Token 需要读取的数据量不是 20GB，而是 2GB。那么在 AMD 迷你电脑上，每秒表面上可以生成100多个 Token，这么的速率就荒谬可以了。

因此，如若你用“统内存”格式的迷你电脑，就采选 MoE 模子吧。

另外，迷你电脑还有个很大的瑕玷，跟内存关，而跟它的算力慢干系。

咱们知谈，模子须先处理用户的领导词，然后技巧生成 Token。因为迷你电脑的算力慢，是以它处理领导词也很慢。

笔据试验测算[1]，AMD 迷你电脑使用 70B 的模子，领导词处理速率是每秒95个 Token。那么，用户提交4000个 token 的个文档，简略需要40秒技巧处理完，然后技巧输出个 Token。

可以瞎想，旦用户往凹凸文窗口塞入多的内容，单单是处理领导词，就会酿成几分钟到几十分钟。

总之，现阶段想在腹地电脑开动大模子，论是立显卡如故板载芯片组，皆有舛错。你多只可开动些中等范围的 MoE 模子，并且领导词不可很长。

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