Benchmark dei modelli Gemma 4 su configurazione on-premise con triple GPU

Introduzione ai Deployment LLM On-Premise

L'adozione di Large Language Models (LLM) in contesti aziendali e di ricerca richiede spesso un'attenta valutazione delle opzioni di deployment. Mentre le soluzioni cloud offrono scalabilità e flessibilità, i deployment on-premise o self-hosted guadagnano terreno per ragioni legate alla sovranità dei dati, al controllo sui costi operativi (TCO) e alla personalizzazione dell'infrastruttura. In questo scenario, la capacità di eseguire l'inference di LLM su hardware locale, anche di fascia consumer o prosumer, diventa un fattore cruciale.

Un recente benchmark, condotto su una configurazione hardware locale, ha messo alla prova le performance dei modelli Gemma 4 di Google, esplorando come diverse varianti quantizzate si comportano su un setup multi-GPU. Questa analisi fornisce dati preziosi per architetti di sistema e decision-maker che considerano l'implementazione di LLM in ambienti controllati e proprietari.

Dettagli della Configurazione Hardware e Software

Il sistema utilizzato per il benchmark è una configurazione desktop basata su Kubuntu 26.04, equipaggiata con una CPU AMD Ryzen 5 3600 a 6 core e 48 GiB di RAM DDR4 a 3600 MHz. Il cuore della capacità di inference è rappresentato da tre GPU Nvidia GTX-1070, ciascuna con 8 GiB di VRAM, per un totale di 24 GiB di VRAM disponibile. È interessante notare che l'operatore ha impostato un limite di potenza per ciascuna GPU (120, 121 e 122 watt rispettivamente) tramite nvidia-smi, una scelta che ha comportato una riduzione stimata del 5% nelle performance di inference, ma ha contribuito a ottimizzare il consumo energetico complessivo del sistema, un aspetto rilevante per il TCO.

La configurazione PCIe delle tre schede grafiche presentava una distribuzione non uniforme (16x, 4x e 1x), con una delle GPU installata su un extender PCIe 1x, una soluzione spesso adottata in contesti di mining o per massimizzare l'utilizzo di slot disponibili. Sebbene questa configurazione abbia rallentato i tempi di caricamento dei modelli, la velocità di inference è rimasta coerente tra le diverse esecuzioni. Per l'esecuzione dei modelli, è stato impiegato il framework llama.cpp (build 726704a16), noto per la sua efficienza nell'inference di LLM su CPU e GPU locali, con il supporto Vulkan per i modelli GGUF.

Performance dei Modelli Gemma 4

Il benchmark ha valutato cinque diverse varianti dei modelli Gemma 4, con dimensioni che variavano da 12.69 GiB a 17.52 GiB. I risultati sono stati misurati in tokens al secondo (t/s) per due diverse dimensioni di prompt e generazione (pp512 e tg128), fornendo un framework dettagliato delle capacità di ciascun modello sulla configurazione in esame. Di seguito una sintesi dei risultati:

Il modello gemma-4-E4B-it-BF16 ha mostrato il throughput più elevato per l'elaborazione del prompt (302.16 t/s per pp512), sebbene con una generazione di token più lenta. Tra i modelli quantizzati, il gemma-4-26B-A4B-it-qat-UD-Q4_K_XL si è distinto per un ottimo equilibrio tra velocità (123.50 t/s per pp512 e 53.08 t/s per tg128) e accuratezza, risultando particolarmente efficace per compiti di programmazione. Questi dati sottolineano l'importanza della Quantization per ottimizzare l'esecuzione di LLM su hardware con VRAM limitata, permettendo di caricare modelli più grandi e ottenere performance competitive.

Implicazioni per i Deployment On-Premise

I risultati di questo benchmark offrono diversi spunti per le organizzazioni che considerano deployment on-premise di LLM. Innanzitutto, dimostrano la fattibilità di eseguire modelli significativi come Gemma 4 su hardware di fascia prosumer, purché adeguatamente configurato. La capacità di gestire il consumo energetico tramite limitazioni di potenza delle GPU evidenzia un approccio pragmatico alla gestione del TCO, bilanciando performance e costi operativi a lungo termine.

Inoltre, l'efficienza di framework come llama.cpp e l'impiego di modelli quantizzati (Q4_K, Q8_0) sono fattori chiave per massimizzare l'utilizzo della VRAM disponibile e ottenere un throughput accettabile. Per chi valuta deployment on-premise, questi trade-off sono fondamentali: la scelta tra modelli più grandi e meno quantizzati (che richiedono più VRAM e potenza) e modelli più piccoli o più quantizzati (che offrono maggiore efficienza su hardware limitato) incide direttamente sulla scalabilità e sui requisiti infrastrutturali. La possibilità di mantenere i dati e i modelli all'interno del proprio perimetro aziendale rafforza inoltre la sovranità dei dati e la conformità normativa, aspetti sempre più critici nel panorama tecnicico attuale.