要为支持AI大模型的服务器配置至少960G内存，可以参考以下步骤和建议：
1. 选择高性能的GPU：高性能的GPU是处理大模型的首选，其强大的并行计算能力能够显著提升模型的训练和推理速度。例如，NVIDIA的A800-80G GPU具有80GB的显存，可以作为主要的计算资源。
2. 配置足够的内存：大模型需要大量的内存来存储其参数。根据需求，至少需要配置960G的内存。可以考虑使用两块内存条，每块480G，以满足大模型的内存需求。
3. 选择高效的CPU：AI服务器通常配备有高效能的中央处理器(CPU)，以确保系统的整体性能。可以选择多核心的CPU，以支持大规模的数据处理和模型训练。
4. 考虑存储空间：除了内存，还需要足够的存储空间来存储模型数据和中间结果。可以选择高速SSD硬盘，以提高数据读写速度。
5. 网络配置：为了支持分布式训练和大规模数据传输，服务器需要具备高速的网络连接。可以选择支持高速网络的交换机和网卡。
6. 软件环境：确保服务器上安装了必要的AI框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等，以便进行模型训练和推理。
7. 容器化技术：使用Docker和Kubernetes等容器化技术可以简化AI模型训练环境的管理和部署，提高开发团队的工作效率和资源利用率。
通过以上配置，可以构建一个高性能的AI服务器，满足大模型的训练和推理需求。
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