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我有一台配备7950X处理器、96GB内存和两块4090显卡的电脑，一直运行良好。然而，现在我需要进行扩展，添加更多的GPU来运行需要一直运行的模型。我想知道通过USB4在eGPU设置中再添加4个GPU（每个eGPU机箱2个GPU，每个GPU 20GB）是否可行，还是我应该再组装一台电脑。我的预算不多了，所以想找更便宜的解决方案。作为参考，我在一个eGPU机箱中添加过一个GPU，运行得很好，但我的主板上只有2个USB4接口，所以我想最大化利用。

讨论总结

原帖作者拥有配置较高的电脑，但预算有限，想要通过eGPU设置添加更多GPU来运行模型，于是在Reddit上寻求建议。评论者们从不同角度进行了回应，包括推荐一些省钱的方案，如在eBay购买GPU挖矿框架和分岔电缆；分享自己的经验和遇到的问题，像旧一代服务器扩展GPU存在空间不足和噪音大的问题；提出各种硬件连接和扩展的方式，也有人对原帖中的一些情况提出疑问。

主要观点

  1. 👍 eGPU机箱成本高且体积大，不是好选择，推荐在eBay购买GPU挖矿框架和分岔电缆
    • 支持理由：原帖主预算有限且想寻求更便宜解决方案，eGPU机箱成本和体积不划算。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 有看到过用eGPU部件扩展GPU用于推理的好例子，希望有好的多GPU安装在eGPU机箱的电气和机械解决方案
    • 正方观点：这种解决方案能更好地满足多GPU安装需求。
    • 反方观点：无
  3. 💡 新购买的设备使用特定的扩展卡，价格较贵且不确定是否值得，但在速度和噪音方面可能比USB或矿机框架有优势
    • 解释：价格贵但可能在速度和噪音方面有改进，需要测试确定是否值得。
  4. 💡 对原帖中GPU扩展方式的疑问，涉及水平或垂直扩展，并探讨不同情况下吞吐量的重要性
    • 解释：从模型运行的角度考虑GPU扩展方式及吞吐量的影响。
  5. 💡 推荐购买旧一代服务器扩展GPU，但存在空间不足和噪音大的问题
    • 解释：旧一代服务器某些主板能支持较多GPU，但有空间和噪音方面的缺陷。

金句与有趣评论

  1. “😂 给定eGPU机箱的成本和增加的体积，你最好把钱花在eBay上的GPU挖矿框架和一些分岔电缆上。”
    • 亮点：针对原帖主的预算问题提出较为实用的省钱方案。
  2. “🤔 如果您不怕使用钢锯并且最好能使用3D打印机，我衷心建议您购买一堆2020材料和细木工硬件来构建机箱。”
    • 亮点：提出创意的自制机箱方案。
  3. “👀 我看到过一些人用“eGPU部件”很好地扩展GPU用于推理的例子，例如电路板、电缆、电源等组合在一起，而不是在一个“成品”机箱内。”
    • 亮点：分享成功的eGPU部件扩展GPU的实例。
  4. “😉 我有完全一样的想法，但我意识到我真的没有空间放一个4000瓦的机器，而且噪音超过70分贝。”
    • 亮点：以自身经历说明旧一代服务器扩展GPU的空间和噪音问题。
  5. “🤓 我相信在阅读帖子后，1美元的x1矿卡转接器，批量使用时在推理方面并不比x16慢很多。”
    • 亮点：提出性价比高的矿卡转接器方案。

情感分析

总体情感倾向是比较积极和建设性的。大家都在积极为原帖作者出谋划策，提供各种解决方案。主要分歧点在于不同方案的可行性和性价比，例如eGPU机箱是否值得使用，新购买的设备是否物有所值等。可能的原因是大家从不同的经验和需求出发，并且要考虑到原帖作者预算有限这一情况。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同硬件连接方式（如Oculink、PCIE转接器等）在实际应用中的效果和优化。
  • 潜在影响：如果这些方案能够被更多人验证和采用，可能会影响到GPU扩展的成本和效率，对于一些需要进行大量模型运算但预算有限的用户有一定的借鉴意义。

详细内容：

标题：关于电脑添加更多 GPU 的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于为电脑添加更多 GPU 的帖子引起了众多网友的热烈讨论。原帖作者拥有一台配备 7950X、96GB 内存和双 4090s 的电脑，现因需求想再添加 4 个 GPU 以运行模型，正纠结是通过 USB4 以 eGPU 方式添加（每个接口 2 个 GPU，每个 GPU 20GB/s），还是直接新建一台电脑。作者预算有限，希望寻求更经济的解决方案，其主板只有 2 个 USB4 端口，想最大化利用。此帖获得了较高的关注度，评论众多。

讨论的焦点主要集中在各种可行的方案及利弊。有人建议购买 eBay 上的 GPU 挖矿框架和分叉电缆；有人推荐自行定制解决方案，而非购买现成的机箱；还有人提到若不怕动手，可利用 3D 打印机和相关硬件自制酷炫的机箱。有人指出 USB4 转 PCIE 卡较贵，也有人对其速度和能否满足需求表示担忧。有人分享自己购买设备的经历，认为新设备虽然可能提供更好的解决方案，但价格昂贵。

例如，有用户分享道：“我最近订购了一些 Serial Cables 的设备，等着测试。之前，我使用较便宜的 pcie 扩展设备遇到了问题，GPU 能显示，但信号在 Gen 4 下会降级，我得不断重启 NVIDIA 启用的 VM。”

也有用户讲述个人经历：“我有个大机箱能装 30 系列的卡，但我没空间放一台耗电 4000 瓦、噪音 70 分贝以上的机器。”

还有用户提到：“我有个案例，看到有人用‘eGPU 零件’如电路板、电缆、电源等拼凑起来，能很好地扩展 GPU 用于推理。”

讨论中的共识是，在选择方案时需要综合考虑成本、速度、空间和噪音等因素。特别有见地的观点是，要充分考虑不同方案在实际应用中的效果和可能出现的问题。

总之，这场关于电脑添加 GPU 的讨论为面临类似问题的人提供了丰富的思路和参考，但最终的选择仍需根据个人具体需求和情况来决定。