Почему ПК с NVIDIA RTX предлагают лучший способ запуска ИИ локально

от

ПК с RTX AI от NVIDIA обеспечивают уровень производительности ИИ, как в центрах обработки данных, для настольных компьютеров, предоставляя энтузиастам, создателям и разработчикам возможность запускать передовые модели локально, быстрее и с большим контролем.

Искусственный интеллект сейчас обычное явление в нашей повседневной жизни, приводящее в действие всё, от онлайн-чатов до различных веб-сервисов, и становится всё более доступным непосредственно на наших компьютерах. Всё больше людей стремятся использовать программы AI на своих собственных устройствах – предоставляя им контроль над тем, как и где работает AI – для таких задач, как творческие проекты, повышение производительности, разработка программного обеспечения и исследования.

🧐

Купил акции по совету друга? А друг уже продал. Здесь мы учимся думать своей головой и читать отчётность, а не слушать советы.

Прочитать отчет 10-K

По мере того, как ИИ становится все более распространенным, люди начинают меньше думать о *том*, что ИИ может делать, и больше о *том*, где он работает лучше всего. Для тех, кто хочет ИИ, который был бы быстрым, безопасным, доступным и адаптируемым, аппаратное обеспечение, которое его поддерживает, становится все более важным. Программы ИИ нуждаются в большом количестве вычислительной мощности для эффективной работы.

ПК с NVIDIA RTX AI созданы для обработки задач искусственного интеллекта сегодняшнего дня. Они используют мощные видеокарты NVIDIA GeForce RTX, принося передовые технологии, которые можно найти в крупных центрах обработки данных ИИ, на ваш настольный компьютер или ноутбук. Это обеспечивает скорость, программное обеспечение и эффективность, необходимые для современных AI-приложений.

Кто хочет запускать ИИ на своих ПК сегодня?

По мере того, как ИИ становится все более распространенным в нашей повседневной работе, люди начинают отдавать предпочтение ИИ, который работает непосредственно на их компьютерах, вместо того, чтобы полагаться на облачные сервисы. Этот сдвиг обусловлен стремлением к более высокой производительности, большей конфиденциальности и большему контролю.

Больше людей заинтересованы в локальном AI, чем вы могли бы подумать. Существует три основные группы, стимулирующие этот интерес, и у каждой группы есть свои уникальные причины для его получения.

Люди, желающие успевать больше, всё чаще используют AI-ассистентов. Они ищут инструменты, которые могут быстро суммировать информацию, искать файлы на своих компьютерах и предлагать полезные сведения, основанные на их личных данных. Для этих пользователей AI — это прежде всего упрощение повседневных задач, и они часто предпочитают хранить свою информацию в приватности и локально.

Искусственный интеллект также находит применение среди творческих профессионалов. Художники, дизайнеры и видеомонтажеры используют такие инструменты, как ComfyUI и видеоредакторы на основе искусственного интеллекта, для автоматизации рутинной работы, ускорения своих проектов и изучения новых творческих возможностей – всё в том программном обеспечении, которое они уже знают.

Третья группа включает в себя разработчиков всех видов – студентов, любителей, независимых специалистов и исследователей. По мере того, как искусственный интеллект становится все более мощным, этим разработчикам необходимо оборудование, которое позволит им создавать, тестировать и улучшать AI модели непосредственно на своих собственных компьютерах. Использование облачных сервисов или оплата за каждое использование может ограничить их способность экспериментировать и замедлить прогресс.

Хотя эти три группы различны, всем им нужны системы, которые хорошо работают локально и не полагаются на облако.

Почему запускать ИИ локально, а не в облаке?

Хотя ИИ в облаке предлагает преимущества, это не всегда идеальный выбор. Запуск ИИ непосредственно на вашем устройстве решает некоторые реальные проблемы, которые становятся более значимыми по мере того, как ИИ становится частью нашей повседневной жизни.

Основная причина, по которой люди обращаются к локальному ИИ, — это конфиденциальность. Облачные ИИ-системы обычно записывают ваши запросы и ответы, которые они дают, и часто хранят эту информацию для улучшения своих сервисов. Если вы работаете с конфиденциальной или личной информацией, запуск ИИ непосредственно на вашем компьютере обеспечивает большую безопасность.

Я заметил ключевой недостаток облачных ИИ: им часто не хватает контекста, необходимого для предоставления действительно полезных ответов. Эти модели обычно не имеют доступа к вашим личным файлам, данным или организации ваших проектов, что может привести к довольно базовым или даже неверным ответам. Интересно, что если вы запускаете модель ИИ непосредственно на своем компьютере, она *может* получить доступ ко всему этому – вашим папкам, коду, документам – и это имеет огромное значение для точности и релевантности того, что она вам сообщает.

По мере того, как вы всё больше используете ИИ, расходы могут значительно возрасти. Креативные проекты и разработка часто включают в себя множество итераций – например, создание нескольких версий изображений, корректировку инструкций или тестирование различных настроек ИИ. При использовании облачного ИИ эти повторяющиеся действия могут привести к высоким расходам. Однако запуск ИИ на собственном компьютере позволяет вам экспериментировать сколько угодно, не беспокоясь о дополнительных платежах или ограничениях.

По мере того, как ИИ становится всё мощнее, контроль и безопасность становятся всё более важными. Эти новые инструменты ИИ фактически *могут* что-то делать на вашем компьютере – например, изменять файлы, запускать программы или автоматизировать задачи. Из-за этого многие люди хотят сохранить этот контроль на своих устройствах, чтобы иметь полный надзор.

Недостатком этих продвинутых AI-моделей является то, что им требуется много ресурсов. Это включает в себя мощные компьютеры, эффективную память и оборудование, способное соответствовать быстро меняющемуся программному обеспечению.

Что отличает RTX?

GPU RTX используют специальные процессоры под названием Tensor Cores для ускорения задач искусственного интеллекта. Эти ядра отличаются от стандартных процессоров тем, что они созданы специально для обработки сложной математики, которая питает AI, что делает их намного быстрее и эффективнее.

Это приводит к значительно более быстрым результатам для таких задач, как создание изображений, улучшение видео и запуск мощных AI-моделей. Задачи, которые потребовали бы много времени или были бы невозможны на стандартном компьютерном процессоре, могут выполняться плавно и эффективно на графических картах RTX.

Как аналитик, я постоянно впечатлён приростом производительности, который мы наблюдаем в задачах визуального ИИ при использовании GPU RTX. Чтобы привести конкретный пример, генерация видеоклипа может занять всего несколько минут на GPU RTX, в то время как тот же процесс на системах без такого ускорения может занять в пять-десять раз больше времени – и это действительно зависит от конкретной рабочей нагрузки и того, как всё настроено. Помимо скорости, GPU RTX также справляются с такими вещами, как FP4, что позволяет нам использовать меньше памяти и при этом выполнять больше AI-обработки, повышая общую эффективность.

Преимущество экосистемы программного обеспечения на основе ИИ

Даже самое мощное оборудование бесполезно без хорошего программного обеспечения для его работы. Поскольку искусственный интеллект постоянно развивается, крайне важно иметь доступ к новейшим инструментам и фреймворкам.

Технология, обеспечивающая работу ИИ в облаке, также приносит те же преимущества RTX AI ПК. Это означает, что новые модели ИИ и улучшения обычно сначала появляются на системах NVIDIA и часто уже оптимизированы другими пользователями.

Многие популярные AI-инструменты – такие как Ollama и Llama.cpp для больших языковых моделей, ComfyUI и PyTorch для генерации изображений, и Unsloth для настройки моделей – лучше всего работают с NVIDIA RTX GPU. NVIDIA сотрудничает напрямую с создателями этих инструментов, чтобы обеспечить их бесперебойную работу на графических картах RTX.

NVIDIA сотрудничает с Microsoft для ускорения функций искусственного интеллекта непосредственно в Windows. Они используют технологию NVIDIA TensorRT, чтобы обеспечить плавную и быструю работу ИИ во всех совместимых приложениях.

Эти коллаборации позволяют разработчикам и поклонникам ИИ сосредоточиться на создании и исследовании новых идей, вместо того, чтобы бороться с техническими трудностями, связанными с заставлением различных систем работать вместе.

Более умное использование VRAM для больших моделей

Запуск все более мощных моделей искусственного интеллекта требует большого количества памяти и может быстро заполнить графическую карту вашего компьютера (VRAM). NVIDIA лидирует в решении этой проблемы с помощью технологий, таких как FP8 и FP4, которые уменьшают объем необходимой VRAM. Эти форматы могут сократить использование VRAM на 50% или даже на 70% без заметного влияния на производительность для многих задач. Используя эти технологии наряду с другими методами экономии памяти, становится возможным запускать передовые модели искусственного интеллекта на стандартных компьютерах.

Это даёт создателям и разработчикам больше свободы работать над более крупными, детализированными проектами и сложными процессами — и всё это без необходимости в дорогих, мощных компьютерах.

Ускорение искусственного интеллекта в повседневных приложениях

По мере того, как модели ИИ становятся все более мощными, им требуется много памяти, и запуск их на собственном компьютере может быстро использовать всю доступную видеопамять (VRAM). NVIDIA лидирует в решении этой проблемы, поддерживая форматы пониженной точности, такие как FP8 и FP4. Эти форматы могут сократить использование VRAM примерно на 50–70% без существенной потери точности для многих задач. Используя эти форматы вместе с другими методами экономии памяти, становится возможным запускать самые передовые AI модели на стандартных потребительских компьютерах.

Это даёт создателям и разработчикам больше свободы для работы с более крупными, детализированными проектами и сложными процессами – и всё это без необходимости в дорогих, мощных компьютерах.

Преимущество ПК с ИИ NVIDIA RTX

Искусственный интеллект становится все более широко используемым, и то, где он работает, становится все более важным. Хотя облачный ИИ останется популярным, идея о том, что вся обработка ИИ должна происходить в удаленных центрах обработки данных, меняется. Если вы уделяете приоритетное внимание конфиденциальности, хотите свободно экспериментировать или нуждаетесь в ИИ, адаптированном к вашей конкретной ситуации, запуск моделей ИИ непосредственно на ваших собственных устройствах — хороший вариант.

ПК с RTX AI от NVIDIA разработаны для обработки растущего спроса на задачи искусственного интеллекта непосредственно на вашем компьютере. Они сочетают в себе мощное оборудование с удобным программным обеспечением, делая ИИ более доступным для всех. Это полезно для профессионалов, таких как дизайнеры, которые хотят оптимизировать свою работу, разработчиков, экспериментирующих с AI моделями, и всех, кто ценит конфиденциальность при использовании AI инструментов.

Наступила эра ИИ ПК. Вопрос в том, готово ли ваше оборудование к этому.

Смотрите также

2026-02-05 17:30