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La storica NVIDIA Tesla V100, GPU per datacenter introdotta nel 2017, torna sotto i riflettori grazie a nuovi test su modelli AI LLM. Nonostante l'età, la scheda basata su architettura Volta ha mostrato prestazioni e consumi competitivi contro le GPU consumer più recenti, a fronte però di modifiche hardware complesse.

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Va beh, hanno confrontato una GPU nata per il machine learning in datacenter con delle GPU gaming di fascia medio-bassa.
Anche oggi il premio "grazie al c...o" è stato assegnato.

Livello dell'articolo: WCCFtech. :doh:

Da quanto si legge su github (da verificare) i modelli AI python avviato in locale "portable" da .bat girano egregiamente anche in una entry level 3050, basta avere min 32GB + swap di RAM ed ovviamente più VRAM hai meglio è, ma anche min 6GB vanno bene da quanto indicato.
Se si usa una vecchia scheda più portata per queste cose, ci credo che renda meglio, ma son 250W, contro i 70W, o 115W o 130W.
Ho letto anche che un vecchio driver nvidia cercare quale, rende quasi 10x da quelli attuali senza cambiare GPU.
Cmq è tutto scritto su github e nei vari progetti AI locali e per chi vuole, da verificare.

Va beh, hanno confrontato una GPU nata per il machine learning in datacenter con delle GPU gaming di fascia medio-bassa.
Anche oggi il premio "grazie al c...o" è stato assegnato.

Livello dell'articolo: WCCFtech. :doh:

Che importa del contenuto...
l'importante è poter pubblicare un ennesimo articolo in più che contenga le due lettere magiche nel titolo.
Come se non ce ne fossero già troppi !!

Il mondo per fortuna e' bello perche' vario. L'articolo e la news la trovo molto intrigante.
Per esempio uso con soddisfazione una gtx1080ti proprio per openclaw e riutilizzare vecchio hw per progetti personali/di lavoro a una frazione del costo di schede moderne o sfruttare Soc economici per progetti analoghi lo trovo molto interessante.
Chiaramente tutto imho ;)