本地数据准备的硬件选型：CPU、GPU 和内存需求
本地 AI 数据准备的具体硬件建议——按管道阶段的 CPU、GPU、RAM 和存储需求，以及从 $3K 到 $20K+ 的三个预算层级。
"我们需要 A100 吗？"是开始数据准备项目的企业客户最常见的硬件问题。答案几乎总是不需要。
数据准备工作负载——摄入、OCR、清洗、标注、增强、导出——与模型训练有不同的计算特征。训练受益于大规模 GPU 并行和高内存带宽。数据准备是顺序的、I/O 密集的，通常瓶颈在磁盘速度而非计算。
按管道阶段的需求
摄入：CPU + I/O
CPU 4+ 核用于并行文件处理。NVMe SSD 是主要瓶颈。不需要 GPU。
OCR：强烈推荐 GPU
| 引擎 | 硬件 | 速度（页/秒） |
|---|---|---|
| PaddleOCR | GPU (RTX 4070) | 15-25 |
| Surya OCR | GPU (RTX 4070) | 20-30 |
使用本地 LLM 标注：需要 GPU
| 模型大小 | 量化 | 所需 VRAM | 速度 (token/秒) |
|---|---|---|---|
| 7B | Q4_K_M | 4-5 GB | 30-60 |
| 14B | Q4_K_M | 8-10 GB | 20-35 |
三个硬件层级
入门级（约 $3,000）
RTX 4060 Ti 16GB、32GB RAM、2TB NVMe。处理概念验证项目和文本为主的数据集。
中档级（约 $8,000）
RTX 4080/4090、64GB RAM、4TB NVMe。大多数企业数据准备项目完全满足。
生产级（$20,000+）
2x RTX 4090 或 1x A6000、128-256GB RAM、8TB NVMe。大规模数据准备和 14B+ 模型推理。
"我们需要 A100 吗？"
RTX 4090（$1,800）提供 A100 数据准备任务推理性能的 80-90%，成本仅为 12-15%。将 A100 预算留给实际训练任务。
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