Штучний інтелект вже давно став звичним, корисним та розповсюдженим як для бізнесу, роботи, так і для особистого використання. Складно уявити сферу, де сьогодні ШІ не стане у пригоді. Саме тому виникла й нова потреба у техніці, яка дозволить використовувати штучний інтелект ще більш ефективно: для прикладу комп'ютери, які можна знайти в каталозі https://compx.ua/pc-for-ai/ з повним описом моделей, характеристик та можливостей для покупки.
Загалом, сучасний ринок пропонує безліч моделей: вони відрізняються по функціоналу, ціні та якості. Проте разом з цим виникають й нові вимоги до збірки ПК, серверів і робочих станцій. Саме тому цьому вибору краще приділити більше уваги.
Чому використання ШІ пов'язане з якістю “заліза”?
Звісно, сам по собі штучний інтелект вже корисний. Він доступний буквально на будь-яких пристроях. Проте деякий функціонал від ШІ вже може вимагати й оновлення так званого заліза. Загалом, більшість сучасних моделей, від нейромереж для генерації зображень до великих мовних моделей, потребують величезної обчислювальної потужності. Це означає, що звичайний офісний комп'ютер або стандартний ігровий ПК не завжди справляються з такими завданнями.
Якщо потрібно виділити головні відмінності ПК для ШІ від звичайного ПК, то мова й першу чергу йде про баланс між:
-
графічним прискорювачем;
-
обсягом пам’яті;
-
продуктивністю центрального процесора.
В цьому випадку баланс мова йде про можливість швидко обробляти інформацію та отримувати якісні результати ШІ.
Як вибрати хороший ПК для ШІ?
Для використання ШІ з максимальною користю варто звернути увагу на деякі важливі характеристики (універсальний список):
-
Графічний процесор. Це, ймовірно, найважливіший елемент. В цьому випадку кількість ядер або потокових процесів визначає швидкість роботи, тобто обчислень.
-
Оперативна пам'ять. Ще один важливий критерій. Для професійних станцій цей показник має бути від 64 до 128 ГБ, для звичайної обробки інформації підійде й 32 ГБ.
-
Важливим є вибір центрального процесора. Ця частина ПК відповідає за підготовку даних чи керування чергами завдань. В цьому випадку умовно чим більше ядер, тим краще.
-
Не варто забувати й про вибір накопичувача (SSD).
Для прикладу, для роботи з великими мовними моделями оптимальними є рішення на базі NVIDIA Blackwell Superchip зі 128 ГБ LPDDR5X (PNY DGX SPARK, GIGABYTE AI TOP ATOM, ASUS ASCENT GX10). Для розподілених обчислень підходить бандл з двох комп'ютерів. Для завдань середньої складності можна обирати лінійку COMPX AI.