Nvidia wydała narzędzie, które połączy twoje komputery w domową AI! Jest darmowe i obsługuje również macOS

Masz w domu komputer gamingowy z kartą graficzną Nvidia, do tego MacBooka i może jeszcze jedną maszynę, która po prostu stoi? Nvidia PAIR to bezpłatne narzędzie, które zamieni je w jedną jednostkę obliczeniową do uruchamiania sztucznej inteligencji — i to bez ani jednego dodatkowego kabla. Oprogramowanie ukazało się w wersji beta dla Windows, Linux i macOS.

Jak to działa

Zasada jest prosta. PAIR sam znajdzie kompatybilne maszyny w twojej sieci, połączy je w grupę, a następnie zaoferuje aplikacjom jeden punkt dostępu. Kiedy zadania zaczną się gromadzić, rozdzieli je między urządzenia, które akurat nie mają nic do roboty — i nie ma znaczenia, jaki system operacyjny na nich działa. Od strony oprogramowania narzędzie współpracuje z popularnymi nakładkami Ollama i LM Studio, więc nie musisz zmieniać swoich nawyków.

Jeden istotny szczegół, do którego Nvidia się przyznaje

W dokumentacji znajduje się zdanie, które warto przeczytać, zanim zaczniesz marzyć o domowym superkomputerze. PAIR nie łączy kart graficznych w jedną wirtualną — poszczególne maszyny pozostają niezależne i przetwarzają zadania równolegle. Nie uzyskasz więc więcej pamięci dla jednego dużego modelu, ale możliwość przetwarzania wielu rzeczy jednocześnie.

Co do tego potrzebujesz

Wymagania są zaskakująco łagodne. Wystarczy dowolna karta graficzna GeForce RTX z serii 20 lub wyższej, system DGX Spark, lub Mac z chipem M4 i nowszym, do tego 8 GB pamięci RAM i zalecane 20 GB wolnego miejsca. Internet jest potrzebny tylko do pobierania modeli, samo działanie go nie wymaga.

Właśnie prywatność jest głównym argumentem sprzedażowym. Zadania, pliki ani kontekst agentów nie opuszczają twojej sieci domowej i nigdzie nie są wysyłane — co w przypadku narzędzi tego typu jest coraz cenniejszą cechą. Wersja jest na razie oznaczona jako beta 0.1.1, więc licz się z drobnymi problemami.

Uruchamiasz sztuczną inteligencję lokalnie, czy usługi chmurowe ci odpowiadają?

Źródło: Nvidia