Az alapmodell-korszakban, a többmodalitású mesterséges intelligencia, a nagy nyelvi modellek (LLM) és az egyre nagyobb adathalmazok ellenére a nyers számítási kapacitáshoz való hozzáférés továbbra is az egyik legnagyobb szűk keresztmetszet a kutatók, alapítók, fejlesztők és mérnökök számára. Bár a felhő skálázhatóságot kínál, egy személyes AI-munkaállomás építése teljes körű irányítást biztosít a környezet felett, csökkenti a késleltetést, lehetővé teszi egyedi konfigurációkat és beállításokat, valamint garantálja a munkaterhelések helyi futtatásának adatvédelmét. Ez a bejegyzés egy négy GPU-val felszerelt munkaállomást mutat be, amelyet az új NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell Max-Q processzorok hajtanak. Ez az összeállítás a asztali AI-számítások határait feszegeti 384 GB VRAM-mal (GPU-nként 96 GB), mindezt egy asztal alá is beférő házban.
Miért érdemes ilyen munkaállomást építeni? A modern AI-modellek tanítása, finomhangolása és következtetése hatalmas VRAM-sávszélességet, magas CPU-teljesítményt és ultragyors tárolást igényel. Ezeknek a feladatoknak a felhőben történő futtatása késleltetéssel, beállítási terhekkel, lassabb adatátviteli sebességgel és adatvédelmi kompromisszumokkal járhat. Egy vállalati szintű GPU-kra épülő munkaállomással, teljes PCIe 5.0 x16 kapcsolattal, a következő előnyökhöz juthatunk: maximális GPU-CPU sávszélesség, vállalati szintű VRAM (GPU-nként 96 GB, mindössze 300 W fogyasztással), 8 TB-os NVMe 5.0 tárhely, 256 GB ECC DDR5 RAM, és meglepő hatékonyság, hiszen a rendszer csúcson csak 1650 W-ot fogyaszt, ami egy standard háztartási áramkörön is üzemeltethető. Emellett a next-gen GPUDirect Storage (GDS) adatstreamelés lehetősége is adott, amely lehetővé teszi, hogy az adatok közvetlenül az NVMe SSD-kről a GPU VRAM-jába áramlanjanak, minimalizálva a késleltetést.
Az összeállítás részletei között megtalálhatóak a négy NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell Max-Q GPU, az AMD Ryzen Threadripper PRO 7975WX processzor, a 256 GB ECC DDR5 RAM, a 8 TB-os NVMe 5.0 tárhely, a Thermaltake Toughpower GF3 1650W tápegység, a GIGABYTE MH53-G40 alaplap, és egy módosított Extended ATX ház. A tervezési kiemelések között szerepel a teljes PCIe 5.0 sávszélesség, a nagy sebességű adattárolás, az energiahatekonyság és a praktikusság, valamint a beépített BMC (Baseboard Management Controller) távoli kezeléshez. Használati esetek közé tartozik a több tízmilliárd paraméteres LLM-ek teljes pontosságú tanítása és finomhangolása, sűrű többmodalitású következtetések futtatása, modellpárhuzamosítás kísérletezése, és nagy átviteli sebességű adatstreamelés reinforcement learning vagy diffúziós alapú feladatokhoz. Könyvtárakkal, mint a vLLM, DeepSpeed vagy SGLang, ez a gép ideális alapot nyújt egyedi LLM-ek képzéséhez és kiszolgálásához, mindezt felhőfüggetlenül, egyedi beállításokkal és környezettel.
Ez a cikk a Neural News AI (V1) verziójával készült.
A képet JC Gellidon készítette, mely az Unsplash-on található.