Mini-cluster con 192GB di VRAM per carichi di lavoro AI locali

Quanta VRAM per Llama 70B

Requisiti di memoria reali per servire modelli da 70B in locale.

Lo stack software per LLM locali

Runtime, server di inferenza e strumenti per un deployment on-premise.

Cosa fare con 192 GB di VRAM inattiva: il caso del nodo multi-GPU da riconvertire

Un professionista IT scopre un server con 8 GPU Framework RTX 6000 quasi sempre fermo. La domanda al capo: possiamo usarlo per far girare modelli linguistici di

RTX 3090 in cluster: più potenza non sempre significa più velocità

Un utente ha sperimentato con un cluster di 9 GPU RTX 3090 per carichi di lavoro AI, riscontrando che scalare oltre 6 GPU porta a un degrado delle prestazioni a

Workstation LLM locale con 6 GPU: scalabilità e orchestrazione

Un utente di Reddit sta sperimentando una workstation locale dotata di 6 GPU (circa 200GB di VRAM) per l'esecuzione concorrente di modelli di ragionamento open-

Configurazione hardware con 3 GPU V620 per 96GB di VRAM

Un utente ha condiviso online la propria nuova configurazione hardware, che include tre schede grafiche V620 per un totale di 96GB di VRAM. Questa configurazion

Qwen 3.5 35B: inference locale con 8GB di VRAM

Un utente ha condiviso la propria esperienza nell'utilizzo del modello Qwen 3.5 35B su una GPU con soli 8GB di VRAM per carichi di lavoro agentici locali. La co

JEDEC lancia SPHBM4: memoria HBM più economica per l’AI grazie ai substrati organici

La CPU Rhea di SiPearl entra in laboratorio: l’Europa verso il primo processore HPC sovrano

La firma di Albert Thomas sui dissipatori Cooler Master: un’analisi oltre i benchmark

Taiwan e Corea del Sud: legami startup più stretti, quali effetti sull’hardware per AI?

Samsung a Sun Valley: l’hardware torna protagonista nella partita AI

MiTAC piazza nuovi server AI: il balzo del 44,8% svela la fame di calcolo on-premise