Обладнання для AI

Як оцінити ноутбук для локальних моделей: визначити завдання, перевірити пам’ять і програмну підтримку, а потім — приватність та зручність тривалої роботи.

ROG Flow Z13 зі 128 GB спільної пам’яті — портативний варіант для локального AI. Перш ніж оцінювати швидкодію, перевірте точну конфігурацію та середовище виконання.

NVIDIA DGX Spark на 4 TB поєднує 128 GB об’єднаної пам’яті та екосистему CUDA у настільному пристрої. Розбираємо, що він може запускати, де його обмежує пропускна здатність і кому варто його купувати.

HP ZGX Nano на 4 TB має ту саму основу GB10, що й DGX Spark, але додає корпоративну безпеку, сервіс і можливості віддаленого керування.

Acer Veriton GN100 поєднує NVIDIA GB10, 128 GB об’єднаної пам’яті та сховище на 4 TB у закритій міністанції. Її вигідність суттєво залежить від регіональної ціни.

Dell Pro Max with GB10 поєднує 128 GB об’єднаної пам’яті та самошифрувальний SSD на 4 TB із варіантами корпоративної підтримки й виразним компактним корпусом.

Пікова обчислювальна продуктивність — лише одна зі складових продуктивності AI. Чи вміщується модель у пам’ять, пропускна здатність пам’яті, точність, програмне забезпечення й саме навантаження часто визначають те, що користувачі відчувають на практиці.

Mac Studio з M5 Ultra пропонує до 512 GB об’єднаної пам’яті та пропускну здатність 1.2 TB/s. У деяких завданнях локального AI він значно швидший, але не підтримує стек CUDA.