[Перевод] Сборка высокопроизводительного AI-десктопа
Запуск крупных языковых моделей локально всегда был игрой в компромиссы. Вы либо тратите более $10 000 на GPU потребительского уровня, которые едва справляются с моделями на 70 миллиардов параметров, либо мечтаете о корпоративном оборудовании, которое вам никогда не по карману. Платформа Grace-Hopper — архитектура суперчипов Nvidia, объединяющая CPU и GPU на одном кристалле, — представляет собой именно ту инфраструктуру для ИИ, о которой мечтает сообщество LocalLlama, причём системы обычно стоят более $100 000 и доступны исключительно дата-центрам и исследовательским учреждениям. Поэтому, когда я наткнулся на систему Grace-Hopper, продаваемую за 10 тысяч евро на Reddit, моей первой мыслью было «откровенный развод». Второй мыслью было «интересно, а согласится ли он на 7,5 тысячи евро?». Это история о том, как я приобрёл корпоративное ИИ-оборудование, разработанное для жидкостного охлаждения в серверных стойках, которое было переделано на воздушное охлаждение, затем я снова перевёл его на водяное охлаждение, пережил несколько "почти катастроф" (включая работу с GPU, сообщающим, что у него температура в 16 миллионов градусов) и в итоге получил настольную систему, способную запускать модели с 235 миллиардами параметров дома. Это повествование о сомнительных решениях, творческом решении проблем и о том, что происходит, когда вы пытаетесь превратить серверное оборудование в повседневную рабочую станцию. Если вам когда-либо было интересно, что требуется для запуска действительно крупных моделей локально, или если вы просто пришли посмотреть, как кто-то разбирает оборудование стоимостью $80 000, вооружившись лишь надеждой и изопропиловым спиртом, вы попали по адресу.
https://habr.com/ru/articles/976438/
#dyi #GraceHopper #Nvidia_GraceHopper_Superchip #Nvidia_Grace_CPU #Nvidia_Hopper_H100_Tensor_Core_GPU #шаловливые_ручки
