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我花300块组装的电脑,成功跑通了本地大模型

创作时间:
作者:
@小白创作中心

我花300块组装的电脑,成功跑通了本地大模型

引用
澎湃
1.
https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_26997988

在AI大模型普及的关键一年,想要搭建一台本地运行大模型的设备,动辄需要数千元的投入。然而,一位DIY玩家却用300元的预算,成功组装出一台能够运行本地大模型的电脑。这台电脑不仅能够处理AI文本生成和绘图任务,还能运行一些主流游戏。本文将详细介绍这台低成本AI主机的组装过程和实际使用体验。

如果说2023年是大家公认的AI元年,那么2024年很可能就是AI大模型普及的关键一年。
在这一年里,大量的AI大模型、大量的AI应用问世,Meta、Google等厂商也开始面向民众推出自己的在线/本地大模型,似乎“AI人工智能”瞬间从一个遥不可及的概念,就这么突然来到了人们身边。
现在大家在生活中多多少少都接触过AI了,可如果你仔细分辨,你会发现,你所能接触到的各种AI应用,他们几乎都部署在“云端”上。如果想要搭建一台本地运行大模型的设备,那起码都是售价在5000元以上的全新AIPC,对于普通消费者来说似乎并不友好。

不过将预算压缩到极致,然后搭配出一套「能用」的主机,正是每一位DIY玩家的终极乐趣。而现在的问题是,如果真的想弄一台可以本地运行大语音模型的电脑,到底需要多少钱?

硬件选择与组装

在CPU的选择上,作者从闲鱼上捡了一颗Intel® Core™i3-4170T。
该处理器为二核四线程,3.2GHz主频,没有睿频能力,具备3MB智能缓存,采用22nm制程工艺的Haswell架构,最大的特点就是拥有一颗HD4400核显,这也是选择它的关键。

主板选择的是华硕工包H81M-V3,只有两根DDR3内存插槽,也没有HDMI输出接口和M2硬盘位,USB 3.0、SATA III接口都只有两个。虽然功能有限,但胜在价格便宜。

散热方面,使用了闲鱼上20元包邮寄来的下压式风冷散热器,虽然外观简陋,但完全能满足这台超低价配置的需求。

显卡选择了近期在闲鱼上流出的索泰P106-090矿卡,价格在75元左右。虽然这款显卡因为带宽问题并不适合游戏,但价格优势明显。

最后,配置了两根杂牌DDR3内存组成双通道,使用350W长城电源供电,120GB SATA SSD作为系统盘,并配了一个20元的电脑城小机箱。

性能测试

CPU性能

装机完成后,先进行简单的性能测试。Intel® Core™i3-4170T的性能相当于移动端酷睿六代、酷睿七代处理器的水平。具体测试结果如下:

  • CPU-Z测试:单核跑分319.9分,多核跑分881.0分
  • CINEBENCH测试:R20多核732cb、单核301cb

GPU性能

显卡采用16nm工艺打造,核心频率为1354MHz,可提升到1531MHz,具有768个着色单元,支持DirectX12,显存规格为3072MB/192Bit三星GDDR5内存,显存频率可达2002MHz。

在Fire Strike测试中,取得3287分的图形分数;在Time Spy测试中,取得2251分的图形分数,性能与GTX1050相当。

存储与内存性能

128GB Sata SSD硬盘的顺序读写速度达到505.28MB/s和400.09MB/s,随机4K读写达到132.35MB/s和244.29MB/s。

双通道DDR3内存的读取速度为20894 MB/s,写入速度为23629 MB/s,复制速度为20901 MB/s,延迟为67.5ns。

实际使用体验

AI应用体验

尝试使用Koblodcpp运行GGUF格式本地大模型,但由于模型容量较大,导致显卡显存溢出,运行效率较低。改用英特尔AIGC助手后,体验明显改善,提问基本能在5秒内获得答复。

在AI绘画方面,使用mistoonAnime MIX_v20模型进行测试,生成4张128160的图片耗时约三分钟,生成4张240320的图片耗时七到八分钟,生成1张512*512的图片则需要六分钟左右。

游戏性能测试

测试了《孤岛惊魂6》《古墓丽影:暗影》《F1 2020》以及《地平线:零之黎明》四款游戏:

  • 《孤岛惊魂6》:1920*1080最低画质下平均帧数为32fps
  • 《F1 2020》:1920*1080中画质下平均帧率为59fps
  • 《古墓丽影:暗影》:最低画质下平均帧数为50fps
  • 《地平线:零之黎明》:1280*720最低画质下勉强达到30fps

总结

这台300元预算的电脑主机确实能运行本地大模型,在文本生成和AI绘图方面表现良好。虽然CPU规格老旧、矿卡表现不稳定,但整体性能超出预期。对于预算有限的用户来说,这是一次有趣的DIY尝试。但对于日常使用来说,建议选择更稳定可靠的配置。

通过这次尝试,也说明硬件性能可能不是制约AI PC发展的主要因素。未来,PC厂商更应该在系统和软件层面提供更好的AI使用体验,让用户能够开箱即用。

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