自建 144GB VRAM 训练平台：6x RTX 3090 助力 10B 参数扩散模型从零训练
Reddit r/LocalLLaMA2026/02/11 18:28机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
本文介绍了一个为训练大型扩散模型而构建的定制化 AI 硬件平台。该平台集成了 6 块 RTX 3090 GPU，总计 144GB VRAM，并采用了 Epyc CPU 和八通道 DDR4 内存。通过优化驱动和启用 GPU P2P 功能，实现了高效的 GPU 间通信。该平台专为从零开始训练高达 100 亿参数的扩散模型而设计，展示了在 AI 模型训练领域对高性能硬件的投入和探索。
正文
一位开发者分享了他搭建的强大 AI 训练平台，该平台配备了 6 块 Gigabyte 3090 Gaming OC GPU，均运行在 PCIe 4.0 16x 模式下。主板采用了 Asrock Romed-2T，搭配 Epyc 7502 CPU。内存配置为 8 根 8GB DDR4 2400MHz 内存，工作在八通道模式。通过修改 Tinygrad Nvidia 驱动并启用 P2P 功能，实现了 GPU 间 24.5 GB/s 的带宽。该平台总计拥有 144GB VRAM，计划用于从零开始训练高达 100 亿参数的扩散模型。所有 GPU 的功耗均被限制在 270W。