Как собрать AI-станцию на AMD EPYC и RTX 5090 для LLM (DeepSeek, Qwen, Gemma) | ServerFlow
Описание
В этом подробном видео мы собираем высокопроизводительную и при этом доступную рабочую станцию, специально оптимизированную для задач искусственного интеллекта и работы с большими языковыми моделями (LLM). Узнайте, как правильно подобрать компоненты для стабильной и масштабируемой системы!
Ключевые компоненты и преимущества:
Материнская плата: Supermicro H11SSL-I (ATX, Socket SP3) - основа для масштабируемости (несколько GPU, апгрейд процессора).
Процессор: AMD EPYC 7F52 (16 ядер / 32 потока, 3.5-3.9 GHz).
Видеокарта: Palit GeForce RTX 5090 GameRock - топовая производительность для нейросетей.
Надежное питание: Блок GreatWall 2000W с коннектором 12VHPWR для RTX 5090 и пиковых нагрузок.
Быстрый накопитель: SSD Micron 7400 PRO 1.92TB M.2.
Большой объем данных: HDD WD DC HC550 16TB.
Оптимальное охлаждение: Серверный кулер + 6 корпусных вентиляторов.
Идеально для: DeepSeek-R1:32B, Qwen3:32B, Gemma3:27B и других современных LLM.
Соберите свою мощную станцию для ИИ вместе с ServerFlow! Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые сборки и обзоры железа.
Наш сайт - https://serverflow.ru
Блог ServerFlow (еще больше о серверном железе) - https://serverflow.ru/blog/
Автор

Похожие видео

Программирование на языке Python

Вебинар «Автоматизируй это: триггерные рассылки в Telegram через CDP»

******

Как настроить язык на телефоне

Pluralsight_VMware+vSphere_047

Изоком. Обзор сайта

Роботы Илона Маска научились танцевать
