Quale potenza di scheda grafica è necessaria per ospitare un modello di IA/LLM localmente?
Quale potenza di scheda grafica è necessaria per ospitare un modello di IA/LLM localmente?
L'hosting di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) localmente dipende principalmente dalle prestazioni della scheda grafica (GPU). Ecco i principali fattori da considerare per scegliere la scheda grafica giusta:
Fattori chiave che influenzano la scelta
- Memoria VRAM: Più un modello è grande, più VRAM richiede.
- Architettura della GPU: Le architetture recenti (Ampere, Ada Lovelace, Hopper,Blackwell) offrono prestazioni migliori.
- Tipo di attività:
- Inferenza: Esecuzione di un modello esistente, consuma meno risorse.
- Training: Richiede più VRAM e potenza di calcolo.
- Precisione numerica: FP32 (preciso ma pesante), FP16 e INT8 (ottimizzati).
- Tecniche di ottimizzazione: Quantizzazione, Pruning, Distillazione.
Schede grafiche NVIDIA e dimensioni dei modelli compatibili
| Scheda Grafica | VRAM | Dimensione stimata del modello | Esempi di modelli |
|---|---|---|---|
| RTX 4060 Ti | 8/16GB | 7B a 13B | LLaMA 2 7B, Mistral 7B |
| RTX 5070 / 5070 Ti | 12GB | 13B a 20B | LLaMA 2 13B |
| RTX 5080 | 16GB | 20B a 34B | LLaMA 2 34B |
| RTX 5090 | 32GB | 34B a 70B | LLaMA 2 70B, Falcon 40B |
| RTX 6000 Ada | 48GB | Fino a 180B | Fine-tuning di modelli grandi |
| H100 / H200 | 80GB/141GB | 175B+ | Esecuzione dei modelli più grandi |
Esempi di modelli open-source
- Gemma 3: Versioni 1B, 4B, 12B, 27B
- QwQ: Modello di ragionamento avanzato, versione 32B
- DeepSeek-R1: Versioni 1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B, 671B
- LLaMA 3.3: Versione 70B
- Phi-4: Modello da 14B di Microsoft
- Mistral: Versione 7B
- Qwen 2.5: Versioni 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B
- Qwen 2.5 Coder: Versioni 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B
Conclusione
La scelta di una scheda grafica per LLM dipende dalla VRAM disponibile e dalle ottimizzazioni possibili.
- Modelli leggeri (7B a 13B): RTX 4060 Ti (16GB)
- Modelli intermedi (20B+): RTX 5080 o 5090
- Modelli grandi (70B+): RTX 6000 Ada o H200
Ottimizzazioni come la quantizzazione permettono di eseguire modelli più grandi su GPU più modeste.
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