多卡并行训练主板选购指南与硬件配置方案

在做AI模型训练的时候，很多人都知道显卡很重要，但往往忽略了主板这个关键角色。特别是当你打算用多张显卡进行并行训练时，主板的选择就成了决定成败的重要因素。

为什么多卡训练对主板要求这么高？

简单来说，主板就像是整个电脑系统的交通枢纽，所有的数据都要通过它来传输。当你在进行多卡并行训练时，显卡之间的数据交换非常频繁，如果主板的PCIe通道数不够，或者布局不合理，就会形成“交通拥堵”，导致训练效率大打折扣。

举个例子，有些主板虽然提供了4个PCIe插槽，但当你同时插上4张显卡后，有些插槽的速度就会自动降级，从x16降到x8甚至x4。这种情况下，即使你用的是顶级的RTX 4090显卡，性能也会受到限制。

主板PCIe通道数的奥秘

PCIe通道就像是连接CPU和显卡的数据高速公路，通道数越多，数据传输的带宽就越大。目前主流的主板芯片组提供的PCIe通道数各不相同：

• Intel Z790芯片组：最多提供20条PCIe 4.0通道
• AMD X670E芯片组：最多提供24条PCIe 5.0通道
• 服务器级的芯片组：通常能提供40条甚至更多的PCIe通道

对于4卡并行训练，理想情况下每张显卡都应该运行在PCIe 4.0 x8或以上的速度，这样才能保证数据传输不成为瓶颈。

PCIe插槽布局的关键考量

除了通道数，插槽的物理布局也同样重要。有些主板虽然标称支持4卡，但插槽之间的距离太近，导致显卡之间几乎没有散热空间。特别是在长时间训练时，显卡温度会急剧上升，如果没有足够的散热空间，很容易因为过热而降频，影响训练稳定性。

理想的4卡主板应该具备以下特征：

• 相邻插槽之间至少保持2个槽位的距离
• 第一个插槽距离CPU不要太近，留出散热空间
• 最好使用PCIe延长线来调整显卡位置，改善散热条件

芯片组选择：Intel还是AMD？

目前市场上，Intel和AMD的平台各有优势。AMD的线程撕裂者（Threadripper）平台在PCIe通道数方面通常更有优势，特别适合多卡配置。而Intel的消费级平台在单核性能上可能稍胜一筹。

具体选择哪个平台，还要看你的具体需求和预算：

供电系统的稳定性保障

多卡训练时，整个系统的功耗会非常高。4张RTX 4090显卡的峰值功耗可能超过1600W，再加上CPU和其他硬件的功耗，对主板的供电系统提出了很高要求。

好的主板应该具备：

• 至少16相供电设计
• 高质量的供电模块散热片
• 稳定的电源接口（通常需要双8pin或更多）

BIOS设置与兼容性问题

很多人在组装好多卡训练平台后，都会遇到各种奇怪的问题，比如系统识别不到所有显卡，或者训练过程中随机崩溃。这些问题往往可以通过正确的BIOS设置来解决。

关键的BIOS设置包括：

• Above 4G Decoding：必须开启
• Resizable BAR：建议开启
• PCIe速度设置：根据实际情况调整
• 电源管理相关设置

实际配置案例与性能对比

我们测试了两套不同的配置，来看看实际性能差异：

配置一：中端消费级主板

• 主板：某品牌Z790主板
• 显卡：4张RTX 4090
• 训练任务：视觉语言大模型微调

在这套配置下，虽然系统能够识别4张显卡，但由于PCIe通道数限制，实际训练速度只比单卡提升了2.3倍，远未达到理想的4倍提升。

配置二：工作站级主板

• 主板：某品牌WRX80主板
• 显卡：4张RTX 4090
• 同样的训练任务

这套配置的表现就出色很多，训练速度达到了单卡的3.6倍，接近理想状态。