个人 AI 电脑 – DIY 高性能 AI 工作站

它是什么

一个 personal-ai-computer 是开源的 DIY 硬件指南，用于构建可运行大型语言模型的桌面级（或机架式）机器。本仓库包含 CAD 文件、物料清单、组装照片、BIOS 调优步骤与接线图，涵盖从单人使用的“2 × RTX 5090”机箱到企业级“8 × RTX 5090”机架的多种配置。

为何重要

• 本地推理 – 拥有硬件意味着模型权重保留在本地，避免 API 费用、基于用量的计费以及供应商中断服务的风险。
• 数据隐私 – 所有提示词（prompts）都保留在您自己的磁盘上，因此专有或机密数据永远不会离开组织。
• 开放技术栈 – 硬件设计采用 MIT 授权；软件端可以是任何开源推理引擎（vLLM, Ollama, llama.cpp）或提供的 Grid 编排器，将多台机器链接成私有 AI 网络。

核心组件（硬件）

构建	GPU	CPU	内存	电源	尺寸
2 × RTX 5090	2 × RTX 5090 (64 GB VRAM 总计)	Intel Xeon W5 (ASUS W790 ACE)	96 GB DDR5	1 600 W PSU	12.5×12.5×16 英寸
2 × RTX PRO 6000	2 × RTX PRO 6000 (192 GB VRAM 总计, ECC)	Intel Xeon W5	96 GB DDR5	1 600 W PSU	12.5×12.5×16 英寸
4 × RTX 5090	4 × RTX 5090 (128 GB VRAM)	AMD Threadripper Pro	96 GB DDR5	4 000 W PSU	20×20×24 英寸
4 × RTX PRO 6000	4 × RTX PRO 6000 (384 GB VRAM, ECC)	Intel Xeon w5-3423	192 GB DDR5 ECC	4 000 W PSU	19.8×19.8×24.2 英寸
8 × RTX 5090	8 × RTX 5090 (256 GB VRAM)	2 × AMD EPYC 9004 (Genoa)	192 GB DDR5	8 000 W PSU (5U 机架)	机架式

所有构建均使用 PCIe Gen 5 ×16 插槽、高速以太网 (10 GbE / 2.5 GbE) 以及模块化开放式框架机箱，并附有完整的照片与 CAD 文件。

软件工作流程

1. BIOS 与 GPU 验证 – setup.md 将引导您启用多 GPU 支持、安装 NVIDIA 驱动程序并对每张卡进行压力测试。
2. 模型服务 – 建议的入口点是 Grid 编排器 (curl … | bash)。Grid 会自动检测 GPU、启动推理服务器（vLLM, Ollama 等），并可将多台 Personal-AI-Computers 联合组成私有集群。
3. 任何本地引擎 – 如果您愿意，也可以直接使用 vLLM、Ollama 或 llama.cpp 运行模型。

适用对象

• 研究人员与爱好者：想要一个实操平台来实验量化或全精度 LLM，且无需支付云端费用。
• 初创公司 / 中小企业：需要将专有数据保留在内部，同时又能访问现代 GPU 运算能力。
• 企业：寻找组装本地 AI 服务器的蓝图，这些服务器可从单一机箱扩展到八个 GPU 的机架。

开始使用

1. 选择一个构建文件夹（例如 2x-5090/）。
2. 依照零件清单与 CAD 文件采购组件并制作支架。
3. 组装机箱、安装 CPU/RAM，并将 GPU 安装在 PCIe 转接线上。
4. 执行 setup.md 中的 BIOS 调优脚本。
5. 安装 Grid（或您偏好的推理引擎）并开始提供模型服务。

社区与贡献

本仓库鼓励用户通过 Pull Request 或“share-your-build”Issue 模板提交自己的修改、替代组件或性能调整。值得注意的社区构建将在 README 中标注。

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授权：MIT – 您可以分叉、修改甚至销售您自己的版本。