Железо для ИИ

Существует два основных направления работы с большими языковыми моделями (LLM): Inference (генерация, вывод) и Fine-Tuning (тонкая настройка, обучение).

Если для генерации (inference) количество ресурсов больше влияет на комфортную скорость и точность моделей, то для Fine-Tuning требования гораздо выше, особенно к GPU.

llama.cpp позволяет использовать процессор (CPU) и оперативную память (RAM), если ресурсов графического процессора (GPU) недостаточно.

GPU предпочтительнее CPU. Во всех случаях, чем больше ресурсов, тем лучше.

В идеале, лучше использовать профессиональное оборудование, потому что оно предназначено для длительной безотказной работы на высоких нагрузках.

GPU (Graphics processing unit — графический процессор)

По состоянию на 2025 год продукция NVIDIA будет предпочтительнее во всех случаях.

Особое внимание следует уделить следующим моментам:

• Tensor cores (тензорные ядра) — специальные ядра, обеспечивающие динамические вычисления и вычисления со смешанной точностью.
• CUDA (Compute Unified Device Architecture) ядра — специализированные ядра, предназначенные для параллельных вычислений.
• Video Random Access Memory (VRAM) — 16/24 GB или больше.

Также обратите внимание на следующее:

• Потребляемая мощность.
• Система отвода тепла.