Strumenti, framework e modelli per l'IA locale
12 risorse trovate per "Inferenza"
Chip Apple Silicon con prestazioni eccezionali per sviluppo mobile e inferenza edge.
Il Mac più potente di Apple: M5 Ultra, primo chip a quattro die (due M5 Max uniti da UltraFusion), fino a 36 core CPU, 80 core GPU e 512GB di memoria unificata a 1,2 TB/s. Pensato per modelli frontier-class in locale: MoE da centinaia di miliardi di parametri e RAG su corpora enormi, senza cloud. Il clustering RDMA di più unità porta fino a 3× l'inferenza distribuita.
GPU datacenter da 80GB di HBM2e: lo standard per training e inferenza in datacenter. Richiede server dedicati e alimentazione enterprise.
Il GPU datacenter di fascia più alta con 80GB di HBM3: il top di gamma per training e inferenza di grandi modelli. Solo in configurazioni enterprise.
La GPU consumer più accessibile con 12GB di VRAM: il punto d'ingresso per l'inferenza locale. Esegue con margine i modelli da 7-8B quantizzati.
16GB di VRAM a un prezzo entry-level: la scelta giusta per modelli da 13-14B quantizzati. Buona autonomia per uso personale.
16GB di VRAM con banda da 672 GB/s: prestazioni da fascia alta a prezzo contenuto. Tra le migliori per rapporto VRAM/prezzo.
La GPU consumer più potente al mondo per training locale e inferenza ad alta velocità.
Blackwell GB205 di fascia media: 12GB GDDR7 su bus 192-bit (672 GB/s), 6.144 CUDA core, 250W. Supporto completo ai formati FP4/FP8 per l'inferenza. Lancio a 549 USD, marzo 2025.
16GB di GDDR7 con banda da 960 GB/s: la GPU Blackwell di fascia media. Velocità di decoding molto superiore alle generazioni precedenti.
La GPU consumer più veloce al mondo: 32GB di GDDR7 e 1.792 GB/s di banda. La scelta top per inferenza locale senza salire al datacenter.
SBC con CPU ARM Cortex-A76 a 8 core e 2–16 GB di RAM: il riferimento per l'apprendimento e per l'esecuzione di piccoli modelli di IA locale in inferenza CPU.
