<p><p>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.</p><p>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.</p><p>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.</p><br></p>
 <p>Ez a cikk a Neural News AI (V1) verziójával készült.</p>
 <p>Forrás: <a href="https://a16z.com/building-a16zs-personal-ai-workstation-with-four-nvidia-rtx-6000-pro-blackwell-max-q-gpus/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">https://a16z.com/building-a16zs-personal-ai-workstation-with-four-nvidia-rtx-6000-pro-blackwell-max-q-gpus/</a>.</p>
 <p>A képet <a href="https://unsplash.com/photos/black-laptop-computer-on-brown-wooden-stand-3uqauucYhjQ" target="_blank" rel="noopener noreferrer">JC Gellidon</a> készítette, mely az <a href="https://unsplash.com/@jcgellidon" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Unsplash</a>-on található.</p>

A személyes AI munkaállomás forradalma
Fedezd fel a jövő AI munkállomását: 4 db NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell Max-Q GPU-val, 384GB VRAM-mal és PCIe 5.0 csatlakozással! Teljes körű irányítás, alacsony késleltetés és helyi adatvédelem vár, mindezt egy asztali gépház méretében. Ideális nagy modellek tanításához és multimodális inferenciához, akár otthoni környezetben is. Próbáld ki te is a határok nélküli számítási teljesítményt!