ຄູ່ມືຮາດແວ AI ທ້ອງຖິ່ນ (2026)
ໃນເວລາສ້າງເຄື່ອງຈັກສໍາລັບຕົວແທນ AI ທ້ອງຖິ່ນ ແລະ LLM ນໍ້າໜັກເປີດ, ນັກພັດທະນາມັກຈະເຮັດຜິດພາດໃນການຊື້ສະເປັກ PC ສໍາລັບເກມ: CPUs 5.8 GHz, ລະບົບລະບາຍຄວາມຮ້ອນດ້ວຍນໍ້າແບບກໍານົດເອງ, ແລະ GPUs ສໍາລັບເກມໄວທີ່ມີ VRAM ພຽງ 8GB.
ໃນເວລາສ້າງເຄື່ອງຈັກສໍາລັບຕົວແທນ AI ທ້ອງຖິ່ນ ແລະ LLM ນໍ້າໜັກເປີດ, ນັກພັດທະນາມັກຈະເຮັດຜິດພາດໃນການຊື້ສະເປັກ PC ສໍາລັບເກມ: CPUs 5.8 GHz, ລະບົບລະບາຍຄວາມຮ້ອນດ້ວຍນໍ້າແບບກໍານົດເອງ, ແລະ GPUs ສໍາລັບເກມໄວທີ່ມີ VRAM ພຽງ 8GB. ແຕ່ການສ້າງໂທເຄັນແບບ autoregressive ແມ່ນຈໍາກັດດ້ວຍແບນວິດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ, ບໍ່ແມ່ນຈໍາກັດດ້ວຍການຄໍານວນ: ເພື່ອປ່ອຍໂທເຄັນດຽວ, ທຸກນໍ້າໜັກໃນຕົວແບບຕ້ອງຖ່າຍທອດຜ່ານບັດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາ. ເມື່ອນໍ້າໜັກຂອງທ່ານ ຫຼື ບໍລິບົດແຄສ KV ເກີນ VRAM ທາງກາຍະພາບ, ເວລາເດີນທາງຈະໂຫຼດຊັ້ນຕ່າງໆໄປຫາລະບົບ DDR5 ຜ່ານ PCIe, ແລະທ່ານຈະພົບກັບຄວາມໄວແບນວິດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຫຼຸດລົງ 20 ເທົ່າ: ຄວາມໄວຫຼຸດລົງຈາກ 40 ໂທເຄັນຕໍ່ວິນາທີເຫຼືອ 1.5. ໃນການທົດສອບພາກສະໜາມນີ້, Niko ຈະອະທິບາຍກົນໄກຮາດແວ, ກົດລະບຽບການກໍານົດຂະໜາດຕົວແບບການປະຕິບັດ 4-bit, ສາມລະດັບງົບປະມານຕົວຈິງຕັ້ງແຕ່ $1,200 ຫາ $5,000, ເປັນຫຍັງ RTX 3090 24GB ທີ່ໃຊ້ແລ້ວຈຶ່ງເປັນຂໍ້ຕົກລົງ VRAM ຕໍ່ໂດລາທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຄໍານວນ, ຈັ່ນຈັບຂອບ Raspberry Pi, ແລະຍຸດທະສາດໂຮງອອກກຳລັງກາຍໃນບ້ານສໍາລັບການຄາດຄະເນທ້ອງຖິ່ນທຽບກັບຄລາວ. ຄໍາຕັດສິນ: SHIP IT.
ອ່ານສະບັບລາຍລັກອັກສອນ (ພາສາອັງກິດ) ↗
ສິ່ງທີ່ວິດີໂອນີ້ກວມເອົາ
- ຄວາມໄວແບນວິດຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຫຼຸດລົງ 20 ເທົ່າ: 936 GB/s GDDR6X ທຽບກັບ 50 GB/s DDR5 & 31.5 GB/s PCIe
- ການກໍານົດຂະໜາດຕົວແບບ @ 4-bit: 8B (5GB), 14B (10GB), 32B (20GB), 70B (40GB)
- ລະດັບ 1 ($1,200–$1,500): RTX 4060 Ti 16GB (ບໍ່ແມ່ນ 8GB) ຫຼື Mac Mini 16GB
- ລະດັບ 2 ($1,500–$2,000): RTX 3090 24GB ທີ່ໃຊ້ແລ້ວ ເປັນຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດ ຫຼື Mac Mini M4 Pro 64GB
- ລະດັບ 3 ($3,500+): RTX 4090 24GB / ສອງ 3090s ຫຼື Mac Studio Ultra
ບົດບັນທຶກທີ່ແປແລ້ວ
ແປຈາກຄຳບັນຍາຍຕົ້ນສະບັບພາສາອັງກິດ. ສຽງ ແລະ ຄຳບັນຍາຍທີ່ມີໃຫ້ແມ່ນຄວບຄຸມໂດຍ YouTube.
0:00 ຖ້າທ່ານກໍາລັງວາງແຜນທີ່ຈະສ້າງ PC ເພື່ອແລ່ນຕົວແທນ AI ທ້ອງຖິ່ນ, ຢຸດສ້າງເຄື່ອງຫຼິ້ນເກມ. ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການ Core i9 ຫ້າຈຸດແປດ ກິກກະເຮີສ, ລະບົບລະບາຍຄວາມຮ້ອນດ້ວຍນໍ້າ, ຫຼືບັດກຣາຟິກແປດກິກກະໄບທີ່ປົກຄຸມດ້ວຍ RGB. ໃນການຄາດຄະເນ AI ທ້ອງຖິ່ນ, ສະເປັກເກມແມ່ນເກືອບບໍ່ມີປະໂຫຍດ. ມາດຕາວັດດຽວທີ່ກໍານົດວ່າຕົວແທນຂອງທ່ານຈະແລ່ນຫຼືຄືບຄານຄືຄວາມອາດສາມາດຂອງ VRAM ແລະແບນວິດບັດຄວາມຈໍາ. ກົດລະບຽບການທົດສອບຮາດແວ: ລືມໂມງ CPU ແລະການວັດແທກການແຕ້ມຮູບ.
0:24 ພວກເຮົາສົນໃຈສາມຕົວເລກ: ຄວາມກວ້າງຂອງບັດຄວາມຈໍາ, ແບນວິດໃນກິກກະໄບຕໍ່ ວິນາທີ, ແລະພື້ນທີ່ VRAM ດິບສໍາລັບການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງແຄສ KV. ໃນການທົດສອບພາກສະໜາມນີ້, ຂ້ອຍຈະອະທິບາຍຄວາມໄວແບນວິດຄວາມຈໍາຫຼຸດລົງຊາວເທົ່າ, ສ້າງແຜນທີ່ກົດລະບຽບການກໍານົດຂະໜາດຕົວແບບ, ວັດແທກສາມລະດັບຕົວຈິງຈາກໜຶ່ງພັນສອງຮ້ອຍ ໂດລາເຖິງຫ້າພັນ, ແລະອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງ 3090 ທີ່ໃຊ້ແລ້ວຍັງຄົງເປັນລະຫັດໂກງທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງການຄໍານວນ. ນີ້ແມ່ນ The Daily Diff, ການທົດສອບພາກສະໜາມ. ເພື່ອເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງເຄື່ອງຫຼິ້ນເກມຈຶ່ງລົ້ມເຫຼວ, ໃຫ້ເບິ່ງວ່າການສ້າງໂທເຄັນເຮັດວຽກແນວໃດ. ໃນເກມ, CPU ຂອງທ່ານຈະສົ່ງຄໍາສັ່ງແຕ້ມ ແລະ GPU ຂອງທ່ານຈະສະແດງເຟຣມ.
0:54 ແຕ່ການຖອດລະຫັດ LLM ແບບ autoregressive ແມ່ນເກືອບເປັນແບນວິດຄວາມຈໍາ ທີ່ຈໍາກັດ. ເພື່ອສ້າງໂທເຄັນດຽວ, GPU ຕ້ອງຖ່າຍທອດທຸກຕົວກໍານົດນໍ້າໜັກຂອງ ຕົວແບບຈາກຄວາມຈໍາຜ່ານຄໍຄອມພິວເຕີຂອງມັນ. ຖ້າຕົວແບບຂອງທ່ານມີສິບກິກກະໄບ, ການຜະລິດໂທເຄັນໜຶ່ງຄັ້ງໝາຍເຖິງການອ່ານສິບກິກກະໄບ ຂອງຂໍ້ມູນ. ໃນ Nvidia RTX 3090 ທີ່ມີບັດຄວາມຈໍາ 384-bit, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບແບນວິດ GDDR6X 936 ກິກກະໄບຕໍ່ວິນາທີ, ຜະລິດແປດສິບໂທເຄັນຕໍ່ວິນາທີ. ແຕ່ໃຫ້ເບິ່ງສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນວິນາທີທີ່ຕົວແບບຂອງທ່ານເກີນ VRAM ທາງກາຍະພາບ.
1:22 ເມື່ອ VRAM ເຕັມ, ເວລາເດີນທາງຈະໂຫຼດຊັ້ນທີ່ເຫຼືອຜ່ານບັດ PCIe ໄປຫາ ລະບົບຄວາມຈໍາ DDR5. ຄໍ GPU ຂອງທ່ານຄາດຫວັງວ່າໜຶ່ງພັນກິກກະໄບຕໍ່ວິນາທີ. ແທນທີ່ຈະ, DDR5 ແບບສອງຊ່ອງຈະໃຫ້ພວກມັນຫ້າສິບ, ແລະ PCIe 4 ຈະຖືກຈໍາກັດທີ່ສາມສິບເອັດ. ນັ້ນຄືການຫຼຸດລົງຂອງແບນວິດຊາວເທົ່າ. ລະບົບການສ້າງໂທເຄັນຈະຢຸດເຊົາທັນທີທີ່ລໍຖ້າຢູ່ໃນບັດ, ແລະຄວາມໄວຫຼຸດລົງຈາກສີ່ສິບໂທເຄັນຕໍ່ວິນາທີເຫຼືອພຽງໜຶ່ງຈຸດຫ້າ. ທ່ານໄດ້ປ່ຽນເຄື່ອງມູນຄ່າສອງພັນໂດລາໃຫ້ເປັນເຄື່ອງເຮັດຄວາມຮ້ອນ.
1:47 ແລະມັນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການແລ່ນຕົວແທນຫຼາຍເທື່ອ, ເພາະວ່ານໍ້າໜັກແມ່ນພຽງແຕ່ເຄິ່ງໜຶ່ງ ຂອງການຕໍ່ສູ້. ທຸກການກະຕຸ້ນ, ການໂທຫາເຄື່ອງມື, ແລະສ່ວນຂອງໄຟລ໌ຈະຖືກເກັບໄວ້ໃນແຄສ Key-Value. ໜ້າຕ່າງບໍລິບົດສາມສິບສອງພັນສາມາດໃຊ້ VRAM ສີ່ຫາແປດກິກກະໄບ ນອກເໜືອຈາກນໍ້າໜັກ. ຖ້າບັດຂອງທ່ານມີພຽງສິບຫົກກິກກະໄບ, ຕົວແທນຂອງທ່ານຈະວົນສອງຄັ້ງ, ຕີກໍາແພງບໍລິບົດ, ແລະບໍ່ວ່າຈະຂັດຂ້ອງດ້ວຍຂໍ້ຜິດພາດໜ່ວຍຄວາມຈໍາເຕັມ ຫຼືຮົ່ວ ເຂົ້າໄປໃນ DDR5. ນີ້ຄືແຜ່ນຄູ່ມືຂະໜາດ 4-bit. ຕົວແບບທີ່ມີເຈັດຫຼືແປດພັນລ້ານຕົວກໍານົດເຊັ່ນ Llama 3.1 ຫຼື DeepSeek Distill
2:16 ໃຊ້ປະມານຫ້າກິກກະໄບ. ຕົວແບບສິບສີ່ພັນລ້ານໃຊ້ສິບກິກກະໄບ. ຕົວແບບສາມສິບສອງພັນລ້ານ, ຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຄວາມສະຫຼາດສໍາລັບຕົວແທນການຂຽນໂປຣແກຣມ, ຕ້ອງການຊາວກິກກະໄບ. ແລະຕົວແບບຂອບເຂດເຈັດສິບພັນລ້ານຕ້ອງການສີ່ສິບກິກກະໄບກ່ອນທີ່ທ່ານຈະ ຈັດສັນບໍລິບົດ. ເຊິ່ງນໍາພວກເຮົາໄປສູ່ການສ້າງຮາດແວຕົວຈິງ. ລະດັບ 1 ຄືເຄື່ອງເລີ່ມຕົ້ນ, ໜຶ່ງພັນສອງຮ້ອຍເຖິງໜຶ່ງພັນຫ້າຮ້ອຍໂດລາ. ໃນ PC, ອົງປະກອບຫຼັກຂອງທ່ານຄື RTX 4060 Ti 16-ກິກກະໄບ.
2:39 ຄໍາເຕືອນທີ່ສໍາຄັນ: ຢ່າຊື້ ເວີຊັນແປດກິກກະໄບເພື່ອປະຢັດເຈັດສິບໂດລາ. ແປດກິກກະໄບຂອງ VRAM ໃນປີ 2026 ແມ່ນການຕັດສິນປະຫານຊີວິດດ້ວຍໜ່ວຍຄວາມຈໍາເຕັມທັນທີ ໃນທຸກຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງຕົວແທນຕົວຈິງ. ຈັບຄູ່ມັນກັບ Ryzen 5 ຫົກຄໍ, ຫົກສິບສີ່ກິກກະໄບຂອງ DDR5, ແລະໄດ NVMe ສອງເທລາໄບ. ໃນຝັ່ງ Apple, ສິ່ງທີ່ທຽບເທົ່າຄື Mac Mini ຫຼື MacBook Pro ທີ່ມີສິບຫົກ ກິກກະໄບຂອງໜ່ວຍຄວາມຈໍາແບບລວມ.
3:02 ທ່ານຈະເຫັນສີ່ສິບຫາຫ້າສິບໂທເຄັນຕໍ່ວິນາທີໃນຕົວແບບແປດພັນລ້ານ. ລະດັບ 2 ຄືຈຸດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ພະລັງງານ: ສ້າງຂຶ້ນສະເພາະເພື່ອແລ່ນ ຕົວແບບ 32 ພັນລ້ານຕົວກໍານົດເຊັ່ນ Qwen 2.5 32B. ເສັ້ນທາງ A ຄື RTX 4070 Ti Super ໃໝ່ທີ່ມີສິບຫົກກິກກະໄບໃນລາຄາແປດຮ້ອຍ ໂດລາ. ແຕ່ເສັ້ນທາງ B ຄືຄໍາແນະນໍາທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງຂ້ອຍ: ຊື້ Nvidia RTX 3090 ທີ່ໃຊ້ແລ້ວ ຊາວສີ່ກິກກະໄບ. ທ່ານສາມາດຊອກຫາ 3090s ທີ່ສະອາດໃນ eBay ໃນລາຄາຫົກຮ້ອຍຫ້າສິບ ເຖິງເຈັດຮ້ອຍຫ້າສິບໂດລາ. ນັ້ນໃຫ້ທ່ານຊາວສີ່ກິກກະໄບຂອງ VRAM ໃນບັດ 384-bit ຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ດັນ
3:33 936 ກິກກະໄບຕໍ່ວິນາທີ. ໂດລາຕໍ່ໂດລາ, ມັນຄືຂໍ້ຕົກລົງ VRAM ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຄໍານວນ. ໃນ macOS, ສິ່ງທີ່ທຽບເທົ່າຂອງລະດັບ 2 ຄື Mac Mini M4 Pro ທີ່ມີຫົກສິບສີ່ກິກກະໄບ ຂອງໜ່ວຍຄວາມຈໍາແບບລວມ. ມັນຜະລິດສິບເອັດເຖິງສິບສອງໂທເຄັນຕໍ່ວິນາທີໃນຕົວແບບສາມສິບສອງພັນລ້ານ: ຊ້າກວ່າ Nvidia, ແຕ່ງຽບສະຫງົບທີ່ສາມສິບວັດ ພ້ອມດ້ວຍພື້ນທີ່ສໍາລັບໜ້າຕ່າງບໍລິບົດຂະໜາດໃຫຍ່. ລະດັບ 3 ຄືຊ່ວງຂອງຜູ້ກະຕືລືລົ້ນສໍາລັບກຸ່ມຕົວແທນຫຼາຍຕົວ. ໃນ PC, ນັ້ນໝາຍເຖິງ RTX 4090 ທີ່ມີຊາວສີ່ກິກກະໄບ,
3:57 Ryzen 9, ແລະໜຶ່ງຮ້ອຍຊາວແປດກິກກະໄບຂອງ RAM, ຫຼືສອງ RTX 3090s ທີ່ໃຫ້ VRAM ລວມສີ່ສິບແປດກິກກະໄບ. ໃນລາຍການຂອງ Apple, ນີ້ຄື Mac Studio Ultra ທີ່ມີເກົ້າສິບຫົກເຖິງໜຶ່ງຮ້ອຍ ຊາວແປດກິກກະໄບຂອງໜ່ວຍຄວາມຈໍາແບບລວມ. ຄວາມສາມາດພິເສດຄືຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາໜ່ວຍຄວາມຈໍາ: ທ່ານສາມາດເກັບຕົວແບບ embedding, ເຣົາເຕີໄວ, ແລະຕົວແບບການຂຽນໂປຣແກຣມ 32 ພັນລ້ານ ທີ່ໂຫຼດພ້ອມກັນໂດຍບໍ່ມີ ການຊັກຊ້າໃນການແລກປ່ຽນ. ບັດນີ້ສໍາລັບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຊື່ສັດຂອງການທົດສອບພາກສະໜາມຂອງພວກເຮົາ: ຈັ່ນຈັບການຄໍານວນແບບ edge.
4:24 ທຸກໆອາທິດໂພສສື່ສັງຄົມອ້າງວ່າທ່ານສາມາດແລ່ນຕົວແທນການຂຽນໂປຣແກຣມອັດຕະໂນມັດໃນ Raspberry Pi 5 ແປດສິບໂດລາ. ຂ້ອຍໄດ້ທົດສອບມັນແລ້ວ. ການແລ່ນຕົວແບບທີ່ມີຕົວກໍານົດໜຶ່ງຈຸດຫ້າພັນລ້ານນ້ອຍໆ ໃຫ້ທ່ານພຽງແຕ່ສາມ ໂທເຄັນຕໍ່ວິນາທີ ໃນຂະນະທີ່ບອດຖືກຈໍາກັດທີ່ແປດສິບຫ້າອົງສາເຊລຊຽສ. ມັນຄືເຄື່ອງຫຼິ້ນໃນວັນພັກທ້າຍອາທິດທີ່ໜ້າສົນໃຈ, ແຕ່ໃນຖານະຕົວຂັບເຄື່ອນການພັດທະນາປະຈໍາວັນ, ມັນຄືການລົງໂທດຢ່າງແທ້ຈິງ. ສໍາລັບຊອບແວ, ໃຊ້ Ollama ຖ້າທ່ານຕ້ອງການ daemon ແບບຄໍາສັ່ງທີ່ສະອາດທີ່ເຊື່ອມຕໍ່
4:47 ໂດຍກົງກັບ Cursor, Cline, ຫຼື VS Code. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການສະໜາມຫຼິ້ນກຣາຟິກທີ່ມີການດາວໂຫຼດຕົວແບບ ແລະແຖບເລື່ອນຊັ້ນ GPU, ໃຊ້ LM Studio. ແລະຈັບຄູ່ຮູບແບບຂອງທ່ານກັບຊິລິຄອນຂອງທ່ານ. ໃນ Apple Silicon, ຄວນດາວໂຫຼດຕົວແບບ GGUF ທີ່ຖືກປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມກັບ Metal. ໃນ Windows ຫຼື Linux ທີ່ມີ Nvidia, ດາວໂຫຼດຕົວແບບ AWQ ຫຼື EXL2, ເຊິ່ງໃຊ້ Nvidia Tensor Cores ເພື່ອການຄາດຄະເນທີ່ໄວຂຶ້ນຊາວເຖິງສາມສິບເປີເຊັນ. ສະນັ້ນທ່ານຈະນໍາໃຊ້ມັນແນວໃດໂດຍບໍ່ເສຍເງິນ?
5:11 ຄິດເຖິງຮາດແວທ້ອງຖິ່ນຄືໂຮງອອກກຳລັງກາຍໃນບ້ານທຽບກັບໂຮງອອກກຳລັງກາຍສາທາລະນະ. ການມີຊັ້ນວາງ squat ຢູ່ເຮືອນໝາຍຄວາມວ່າທ່ານອອກກໍາລັງກາຍທຸກມື້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເດີນທາງ, ບໍ່ມີຄ່າທໍານຽມສະໝັກ, ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ສົມບູນ. ເຄື່ອງຈັກທ້ອງຖິ່ນຂອງທ່ານຈັດການແປດສິບເປີເຊັນຂອງການຂຽນໂປຣແກຣມປະຈໍາວັນຂອງທ່ານ, ການທົດສອບໜ່ວຍ, ແລະການປະມວນຜົນເອກະສານສ່ວນຕົວໂດຍບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕໍ່ໂທເຄັນ. ແລະເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຍົກນໍ້າໜັກຫ້າຮ້ອຍປອນ — ເຊັ່ນການປັບປຸງໂຄງສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂະໜາດໃຫຍ່ໃນທົ່ວຫ້າສິບໄຟລ໌ — ທ່ານໄປຢ້ຽມຢາມໂຮງອອກກຳລັງກາຍສາທາລະນະ: ຈ່າຍ API ຄລາວສໍາລັບ Claude 3.5 Sonnet ຫຼື OpenAI o3 ເປັນເວລາສິບຫ້ານາທີ ແລະສືບຕໍ່ໄປ.
5:38 ນີ້ຄືໃບແຈ້ງໜີ້: ການສ້າງລະດັບ 2 ດ້ວຍ 3090 ທີ່ໃຊ້ແລ້ວມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໜຶ່ງພັນຫົກຮ້ອຍໂດລາ ລວມທັງໝົດ. ຖ້າທ່ານໃຊ້ຈ່າຍຫ້າສິບເຖິງໜຶ່ງຮ້ອຍໂດລາຕໍ່ເດືອນໃນ API ໂທເຄັນ, ມັນຈະຄຸ້ມຄ່າໃນສິບແປດເດືອນ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາລະຫັດຖານທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງຂອງທ່ານ ຈາກເຊີບເວີຂອງພາກສ່ວນທີສາມ. ຄໍາຕັດສິນການທົດສອບພາກສະໜາມໃນມື້ນີ້: SHIP IT. VRAM ແລະແບນວິດໜ່ວຍຄວາມຈໍາຊະນະຄວາມໄວໂມງທຸກຄັ້ງ. ຢຸດການຊື້ CPUs ຫ້າກິກກະເຮີສສໍາລັບ AI, ແລະໄປຊອກຫາ 3090 ທີ່ໃຊ້ແລ້ວ. ບອກຂ້ອຍວ່າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ຮາດແວແບບໃດສໍາລັບຕົວແບບທ້ອງຖິ່ນໃນຄໍາເຫັນ.
6:04 ແລະຖ້າທ່ານຕ້ອງການອ່ານຄໍາອະທິບາຍນີ້, ໃຫ້ເອົາຈົດໝາຍຂ່າວທີ່ the daily diff dot dev, ລິ້ງຂ້າງລຸ່ມນີ້. ແລະນັ້ນຄືຄວາມແຕກຕ່າງສໍາລັບມື້ນີ້. ຂ້ອຍຄື Niko ຈາກ Axrisi. ລວມເຂົ້າກັນຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ. Merge responsibly.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ
- Niko from Axrisi: Local AI Hardware — Stop Building a Gaming PCaxrisi.com
- NVIDIA RTX 3090 Specifications (384-bit bus, 936 GB/s GDDR6X)www.nvidia.com
- llama.cpp Memory Bandwidth & Offloading Architecturegithub.com
- Ollama Model Library & Benchmarksollama.com
- vLLM PagedAttention & KV Cache Memory Managementgithub.com
- JEDEC DDR5 Memory Standard Specificationswww.jedec.org
