Un utente ha condiviso la sua esperienza con un cluster di 9 schede grafiche RTX 3090 per carichi di lavoro di intelligenza artificiale. L'obiettivo iniziale era quello di raggiungere circa 200GB di VRAM per poter eseguire modelli localmente paragonabili a quelli disponibili tramite servizi cloud.

Limiti di scalabilità

L'utente ha riscontrato che superare le 6 GPU porta a una serie di problematiche. Innanzitutto, trovare una scheda madre che supporti adeguatamente anche solo 4 GPU si è rivelato complesso. Andando oltre, emergono limitazioni delle linee PCIe, problemi di stabilità del sistema e difficoltà nella gestione termica e dell'alimentazione.

Performance

Inaspettatamente, la performance nella generazione di token è diminuita scalando oltre un certo numero di GPU. Questo dimostra che un maggior numero di GPU non si traduce automaticamente in prestazioni superiori, specialmente senza una configurazione ben ottimizzata. L'utente ha quindi optato per l'esplorazione di sistemi AI con comportamenti "emotivi" e simulazioni ispirate a C. elegans.

RTX 3090: ancora valida?

Nonostante le difficoltà riscontrate, l'RTX 3090 rimane una scelta valida grazie ai suoi 24GB di VRAM a un prezzo relativamente contenuto. L'utente ha trovato un buon equilibrio nell'utilizzo di 4 GPU come server AI principale.

Cloud vs On-Premise

Per chi valuta deployment on-premise, esistono trade-off significativi da considerare. AI-RADAR offre framework analitici su /llm-onpremise per valutare questi aspetti. Se l'obiettivo è utilizzare l'AI in modo efficiente, i servizi cloud rimangono una scelta valida. Se invece si desidera sperimentare e sviluppare nuove idee, le configurazioni locali offrono maggiore flessibilità, ma richiedono attenzione nella scalabilità dell'hardware.