硬件朋克硬核打造：Linux机器学习性能狂飙

硬件朋克从不靠软件优化吃饭，我们直接动手改造硬件，让机器学习跑出核弹级别的性能。

拆掉机箱的那一刻，就明白这台机器不是用来装系统的，而是用来做算力引擎的。主板选的是支持多路GPU的Xeon平台，内存直接上DDR4 3200MHz，双通道+ECC，稳定到能扛住72小时的训练。

显卡是NVIDIA的A100，但别以为这只是个显卡，它需要一个能压得住的电源和散热系统。我们给它配了1600W的全模组电源，加上三把120mm风扇，温度永远控制在65度以内。

散热不是靠风冷，而是用液冷。水冷头直接贴在CPU和GPU上，水管走遍整个机箱，像血管一样把热量带走。这样不仅安静，还能让核心频率一直保持在最高状态。

AI绘图结果，仅供参考

存储方面，SSD用的是PCIe 4.0的NVMe，读写速度突破7GB/s，模型加载快得像开了外挂。硬盘盒里塞满了M.2插槽，数据流根本不会堵。

软件也没闲着，Linux内核直接编译成专用版本，关闭所有不必要的服务，只保留最核心的进程。驱动用的是最新的NVIDIA CUDA，确保每一颗核心都发挥到极致。

这台机器不是为了玩，是为了战斗。当别人还在用笔记本训练模型时，我们已经用这台硬核机器完成了大规模分布式训练。

硬件朋克从不讲情怀，只讲性能。我们用螺丝刀和焊枪，把每一块板子都打造成战斗机器。

（编辑：站长网）

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