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GPU 主機

為什麼選擇對的 GPU 主機這麼重要?

GPU 主機 – 隨著生成式 AI、深度學習與大型語言模型(如 LLaMA、GPT 等)的快速發展,AI 模型對於硬體效能的需求大幅提升。一台合適的 GPU 主機不僅能大幅縮短訓練時間,提升推論效率,還能確保系統穩定運行,避免中途出錯或資源耗盡。相反地,若選錯硬體,可能導致模型無法順利運行、耗費大量時間排錯,甚至花大錢卻無法達成預期效果。

此外,不同用途(如圖像生成、文字理解、推薦系統、語音辨識等)對 GPU 主機 的需求也不同。例如文字生成模型重視記憶體與運算核心數,而圖像生成模型則需要更高 VRAM 與高速儲存設備。因此,根據實際應用需求,選對 GPU 主機 將是你成功開發 AI 專案的關鍵第一步。

這篇文章,我們列出 7 個選擇 AI 專用 GPU 主機 時最該關注的硬體規格,幫你避開地雷、選得準又安心!

AI GPU 主機的 7 大選購重點

選購 AI GPU 主機時,了解哪些硬體規格會直接影響訓練速度與推論效能是關鍵。本節將簡要介紹 7 個最重要的硬體挑選項目,幫助你選出最符合需求的主機配置。

1️⃣ GPU 型號與架構

你最重要的選擇就是 GPU 本體,目前常見型號有:

  • NVIDIA RTX 系列如 RTX 3090、RTX 4090,適合入門、中階使用者。

  • NVIDIA A100 / H100 / B200屬於伺服器級 GPU,適合大型模型訓練與推論。

  • 關鍵看點是否支援 Tensor Core(用於 AI 加速)、CUDA 核心數、記憶體頻寬。

2️⃣ VRAM 記憶體容量

越大的 VRAM,可以處理越大的模型與 batch size:

  • Stable Diffusion:最少需 12GB

  • SDXL、LLaMA-7B:需 24GB 以上

  • LLaMA-70B 等大型 LLM:需 80GB × 8 張 GPU

3️⃣ GPU 數量與連接架構

如果你想跑超大型模型或做分布式訓練:

  • 建議使用多張 GPU 並支援 NVLink 的架構,資料同步更快更穩定。

  • PCIe 架構速度較慢,建議 2 張以下 GPU 使用。

4️⃣ 系統記憶體(RAM)

記憶體越大,越能穩定跑長時間的 AI 訓練:

  • 一般入門建議:64GB RAM

  • 中大型模型建議:128GB~256GB ECC RAM

5️⃣ 儲存系統:SSD 與 RAID

模型與資料集通常都很大:

  • 至少 1TB NVMe SSD,可加快模型載入、訓練速度

  • 若需容錯,建議配置 RAID 1 或 RAID 10 結構

6️⃣ 網路連線與頻寬

如果你打算透過遠端存取或部署 API:

  • 建議選擇支援 10Gbps 或更高頻寬

  • 分布式訓練者,可考慮支援 InfiniBand 主機架構

7️⃣ 散熱與電源供應

長時間高負載運算會讓硬體過熱:

  • 要求機箱有良好散熱設計(雙風扇、風道設計)

  • 電源瓦數須足夠,至少 1200W,並建議使用 UPS

不同使用者該怎麼選配主機?

根據使用需求與預算,每種類型的使用者都應該搭配不同等級的 GPU 主機。以下表格提供三種常見使用情境的主機配置建議,協助你依照實際用途選出最合適的解決方案。

使用者類型
建議配置
推薦 GPU 型號
個人 / 新創團隊
RTX 4090 ×1 + 64GB RAM
RTX 4090
團隊 / 企業內部研究
A100 ×2 + 128GB RAM + NVMe RAID
A100
LLM 模型開發者
H100 ×4 (NVLink) + 256GB ECC RAM
H100 / B200

怎麼取得或使用這些 GPU 主機?

你可以選擇:

  • 自行採購 → 適合技術團隊,有機房空間者,請注意–由於AI GPU 主機耗電極大,電費也是考慮的成本之一

  • GPU 主機租用 → 適合想快速上線、節省成本者。

    • 例如:TAKI Cloud 提供 RTX 4090、A100/H100 租用主機,支援自建 LLM 模型與 AI 訓練環境。

AI GPU 主機選購常見問題

個人使用、入門訓練用 RTX 4090 已足夠,大型模型或做商業推論服務,建議選 A100/H100。

如果你是單主機內部運算,PCIe 足夠;需要多主機分布式訓練再考慮 InfiniBand。

若你訓練時間長、模型大,ECC 記憶體能防止隱性錯誤,是非常值得投資的配置。

TAKI Cloud 提供專業 RTX / A 系列 GPU 租用方案,支援 LLM 模型、SDXL、API 等部署,彈性高且具備中文支援。

結論

選對 GPU 主機,等於為你的 AI 專案打下堅實的基礎。不論你是訓練 LLM 模型、進行圖像生成、還是建構推論服務,正確的硬體配置都能有效加速開發流程、降低錯誤發生機率、並節省長期運算成本。相反地,選錯硬體可能導致資源浪費與效率低下。依照本文整理的 7 大重點,你將能精準挑選出最符合應用需求的 AI 運算主機,讓你的專案從一開始就走在正確的道路上。

RTX - 3090 GPU 主機

視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 32B

實例

8卡 NVIDIA RTX-4090 24G

數量

1

全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用

價格殺很大 / 量大可談

RTX - 4090 GPU 主機

視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 70B

實例

8卡 NVIDIA RTX-4090 24G

數量 庫存緊張,欲租從速

1

全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用

價格殺很大 / 量大可談

HGX H100 GPU 主機

視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 671B 滿血版

實例

8顆 NVIDIA HGX H100 80G

數量

1

全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用

價格殺很大 / 量大可談

By taki

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