使用

这是我家庭实验室、开发工作和日常计算的完整硬件清单。

没有营销，没有联盟链接——只有我实际使用的机器及其在我的设置中存在的原因。

硬件分为以下几类：

• 个人笔记本 - 我的日常驱动设备
• 家庭实验室主服务器 - 数据库和服务的核心
• 家庭实验室 ARM64 节点 - 用于 ARM 测试的树莓派
• 云 x86-64 机器 - 云端的开发和生产环境
• 云 ARM64 机器 - 基于 ARM 的云工作负载

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个人硬件

主笔记本

这是我的日常驱动设备。我用它处理所有与学习、编码、SSH、文档和日常工作相关的事务。

配置

• CPU
  • AMD Ryzen 7 7445HS
• 内存
  • 64 GB DDR5
• 存储
  • 256 GB SSD
  • 360 GB SSD
  • 用于系统、开发工具、本地数据库、容器和文件
• GPU
  • Nvidia RTX 4070（笔记本版）

主要用途：

• 使用终端和 IDE 进行代码和文档工作
• 通过 Tailscale 连接所有实验室和云机器
• 数据库客户端、管理工具和仪表盘
• 与实验室中运行的服务交互的浏览器和应用
• 根据需要运行一些本地容器和轻量级虚拟机

这台笔记本是我驱动其他一切的地方。

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家庭实验室硬件

家庭主服务器

这是家庭实验室中的主力机器，专注于数据库、服务和实验。

CPU

• Intel Xeon W9 3475X

内存

• 256 GB ECC R
• 256 GB ECC R（镜像配置）
• 总共 512 GB ECC 内存，配置为冗余以避免故障

存储

机械硬盘存储：

• 14 TB HDD 主数据
• 14 TB HDD 冗余
• 14 TB HDD 备份

NVMe 存储：

• 256 GB NVMe 系统
• 500 GB NVMe 用作文件缓存
• 4 TB NVMe 冷数据和长期存储

GPU

• Nvidia GT210 用于视频输出
• Nvidia GT 1050 用于小型工作负载和视频编解码
• AMD Radeon RX 7900 XTX 用于 AI 工作负载

注：计划将所有 Nvidia 和 Intel 硬件替换为 AMD 组件

典型用途：

• 以真实实验室风格设置 PostgreSQL 和其他数据库
• 用于自托管服务的 Docker/容器堆栈
• 监控、日志记录和备份作业
• 使用 RX 7900 XTX 进行 AI 实验
• 存储媒体、备份和实验室数据（带冗余）

这是家庭实验室的核心，也是大部分繁重工作的地方。

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家庭实验室中的 ARM64 节点

我在家中还保留了一个 ARM64 环境，用于测试和多样性。

主板

• 树莓派 5，16 GB 版本

SoC

• Broadcom BCM2712
• 四核 ARM Cortex A76

内存

• 16 GB LPDDR4X 4267

存储

• 64 GB eMMC 模块用于系统
• 512 GB 驱动器用于容器和文件

用途：

• 运行 ARM 容器
• 在 ARM64 上测试服务后再部署到云 ARM
• 低功耗的小型常开服务
• 在小型主板上进行存储实验

这个节点帮助我确保我的设置不限于 x86。

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云硬件

我在云端还运行开发和生产工作负载。目前有两大类虚拟机。

云端的 x86 64 开发和生产环境

这两台虚拟机硬件相同，一台用于开发，一台用于生产。

每台虚拟机的配置

• CPU
  • AMD EPYC 7551，8 vCPU
• 内存
  • 16 GB
• 存储
  • 250 GB 用于系统、数据和日志

有 两台 相同配置的机器。

主要用途：

• 在更真实的生产环境中运行数据库和服务
• 测试通过 Tailscale 与家庭实验室通信的部署
• 模拟部分堆栈在本地、部分在云端的场景

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云端的 ARM64 开发和生产环境

我还在云端保留 ARM64 机器，用于测试和适合该架构的工作负载。

每台虚拟机的配置

• CPU
  • 8 vCPU
• 内存
  • 24 GB
• 存储
  • 150 GB 用于系统和数据> 注意：云提供商未指定具体的 CPU 型号——重要的是性能和 ARM64 架构。

用途：

• 运行 ARM64 容器和服务
• 检查 ARM 和 x86 设置之间的性能差异
• 进行能效型工作负载实验

同样，这个群组的理念是至少将开发和生产环境分开。

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为什么选择这种硬件组合

硬件的选择并非随意，而是遵循一个简单的理念：

• 笔记本电脑是控制中心
• 家庭实验室的主服务器用于承载重负载工作和存储
• 家庭 ARM64 节点为我提供多样性和低功耗实验
• 云服务器让我能够模拟更真实的生产环境

通过这种组合，我可以：

• 在家中使用大容量内存和存储来测试数据库和服务
• 利用 RX 7900 XTX 本地运行 AI 工作负载
• 通过镜像内存和多个硬盘保持冗余和备份
• 比较 x86 和 ARM64 的行为
• 实践开发、暂存和生产环境的分离

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这份清单帮助我记住自己实际拥有的设备，并作为我的基础设施文档。如果你正在阅读这篇内容并且对家庭实验室感兴趣，现在你了解到 yuricunha.com 幕后运行的设备。