Karta graficzna to najważniejszy komponent stacji roboczej AI, jednak właściwy wybór zależy od charakteru obciążeń.

W przypadku inferencji AI, lokalnej pracy z modelami LLM i prac deweloperskich karty graficzne NVIDIA GeForce RTX oferują doskonałą wydajność oraz świetny stosunek jakości do ceny. W przypadku większych modeli, wdrożeń korporacyjnych i ciągłych obciążeń karty graficzne NVIDIA RTX PRO oferują znacznie większą pojemność pamięci VRAM, sterowniki klasy enterprise oraz wyższą niezawodność.

Jeśli nie masz pewności, która karta graficzna sprawdzi się w Twoich zastosowaniach, nasi specjaliści ds. AI mogą zaproponować konfigurację dopasowaną do modeli i oprogramowania, które zamierzasz wykorzystywać.

Ilość pamięci VRAM decyduje o tym, jak duże modele AI system będzie w stanie wydajnie obsługiwać.

Orientacyjnie:

• 8-16 GB - podstawowa inferencja z wykorzystaniem mniejszych modeli językowych (ok. 7-13 mld parametrów)
• 16-24 GB - inferencja średniego poziomu z wykorzystaniem większych modeli (13-70 mld parametrów, zależnie od kwantyzacji)
• 32-48 GB - duże modele językowe, dostrajanie i bardziej wymagające zadania AI
• 96 GB+ - profesjonalne prace deweloperskie w obszarze AI, trenowanie modeli i obciążenia korporacyjne

Dokładne wymagania zależą od architektury modelu, precyzji obliczeń oraz zastosowanej kwantyzacji.

W większości zastosowań AI największy przyrost wydajności zapewnia układ GPU i to on powinien być priorytetem inwestycyjnym.

Procesor (CPU) wciąż odgrywa istotną rolę - odpowiada za przygotowanie danych, zarządzanie pamięcią masową i wydajne przesyłanie ich do układu GPU. Wybór zbilansowanej platformy pozwala uniknąć wąskich gardeł, co jest szczególnie ważne w konfiguracjach z wieloma układami GPU lub podczas przetwarzania dużych zbiorów danych.

Wymagana ilość pamięci RAM zależy od przetwarzanych zbiorów danych, wykorzystywanych aplikacji oraz środowiska deweloperskiego.

Orientacyjnie:

• 32 GB - podstawowe prace deweloperskie w obszarze AI
• 64 GB - większość prac deweloperskich i zadań z zakresu inferencji AI
• 128 GB+ - duże zbiory danych, maszyny wirtualne i systemy z wieloma układami GPU

Pamięć operacyjną można zazwyczaj rozbudować w późniejszym czasie, w miarę jak projekty stają się coraz bardziej wymagające.

Projekty AI potrafią szybko zapełnić dostępną przestrzeń dyskową, zwłaszcza podczas pracy z dużymi zbiorami danych, checkpointami i wieloma wersjami modeli.

Na system operacyjny i aktywne projekty zaleca się szybki dysk SSD NVMe, natomiast na zbiory danych, zarchiwizowane modele i dane przechowywane długoterminowo - dodatkowy dysk SSD lub HDD. Optymalna konfiguracja zależy od specyfiki pracy i ilości przetwarzanych danych.

Stacje robocze typu tower i rack to idealne rozwiązanie dla deweloperów, badaczy i zespołów inżynieryjnych, którzy potrzebują wydajnego sprzętu AI bezpośrednio na swoim stanowisku pracy.

Serwery rackowe lepiej sprawdzą się w infrastrukturze współdzielonej, serwerowniach i wdrożeniach korporacyjnych, gdzie priorytetami są wyższa gęstość GPU, zdalne zarządzanie i ciągłość działania.

Jeśli nie masz pewności, którą platformę wybrać, nasi specjaliści pomogą dobrać rozwiązanie najlepiej dopasowane do Twojego środowiska.

Przydatne linki

• Stacje robocze typu tower
• Stacje robocze typu rack
• Serwery

Tak. Wiele zadań AI znakomicie skaluje się przy wykorzystaniu wielu układów GPU, co pozwala trenować większe modele, zwiększać przepustowość inferencji i skracać czas przetwarzania.

Liczba obsługiwanych układów GPU zależy od platformy, wymagań w zakresie chłodzenia oraz zasilania - wszystkie te kwestie należy uwzględnić na etapie projektowania systemu..

NVIDIA DGX Spark to kompaktowa platforma deweloperska AI, zaprojektowana z myślą o indywidualnych deweloperach i małych zespołach.

Dzięki niewielkim gabarytom jest to idealne rozwiązanie do lokalnego tworzenia, eksperymentowania i dostrajania modeli - bez konieczności korzystania z tradycyjnego serwera. Systemy DGX Spark można również ze sobą łączyć, co pozwala skalować możliwości deweloperskie w miarę rosnących potrzeb.

Nasze systemy AI obsługują najpopularniejsze obecnie frameworki i stosy oprogramowania, w tym:

• PyTorch
• TensorFlow
• NVIDIA CUDA
• NVIDIA NIM
• TensorRT
• Hugging Face
• Ollama
• LangChain
• ComfyUI
• vLLM

W razie potrzeby systemy można również skonfigurować pod kątem środowisk AMD ROCm oraz Intel oneAPI.

Tak. Systemy można skonfigurować z systemem Ubuntu i innymi popularnymi dystrybucjami Linuksa, a także z systemem Windows - w zależności od preferowanego środowiska deweloperskiego.

Niezależnie od tego, czy korzystasz z aplikacji kontenerowych, środowiska CUDA czy frameworków AI open source, pomożemy dobrać system operacyjny najlepiej dopasowany do Twojego sposobu pracy.

Obecnie na życzenie instalujemy system Ubuntu 26.04 LTS. Jeśli chcesz z niego skorzystać, skontaktuj się z nami, a zainstalujemy go dla Ciebie.

Jak najbardziej. Każdy projekt AI ma inne wymagania - niezależnie od tego, czy tworzysz agenty AI, dostrajasz modele językowe, budujesz aplikacje z zakresu widzenia komputerowego, czy obsługujesz korporacyjne obciążenia inferencyjne.

Zamiast narzucać sztywne specyfikacje, PCSpecialist buduje systemy pod kątem Twojego stosu oprogramowania, zbiorów danych i planów rozbudowy, aby sprzęt idealnie odpowiadał Twoim potrzebom.

Platformy chmurowe zapewniają elastyczność, jednak w przypadku organizacji regularnie pracujących z obciążeniami AI, dedykowany sprzęt może przynieść znaczące korzyści w dłuższej perspektywie.

Najważniejsze korzyści:

• Niższe długoterminowe koszty operacyjne
• Pełna kontrola nad wrażliwymi lub zastrzeżonymi danymi
• Brak bieżących opłat za moc obliczeniową
• Stała wydajność bez konieczności współdzielenia zasobów w chmurze
• Natychmiastowy dostęp zawsze, gdy zespół tego potrzebuje

Wiele organizacji preferuje również prowadzenie prac nad AI lokalnie (on-premises), co upraszcza spełnianie wymogów w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami.

Tak. W przeciwieństwie do wielu zamkniętych platform sprzętowych, stacje robocze AI można zazwyczaj rozbudowywać o dodatkową pamięć RAM, dyski czy karty graficzne, aby sprostać rosnącym wymaganiom.

Uwzględnienie możliwości przyszłej rozbudowy już na etapie konfiguracji może znacząco wydłużyć żywotność inwestycji.

Tak. Każda stacja robocza AI PCSpecialist jest budowana na zamówienie, co pozwala dobrać procesory, karty graficzne, pamięć RAM, dyski, rozwiązania sieciowe i obudowę ściśle do Twoich wymagań.

Niezależnie od tego, czy potrzebujesz kompaktowego systemu deweloperskiego, potężnej stacji roboczej z wieloma układami GPU czy serwera AI klasy enterprise - każdy zestaw jest profesjonalnie zmontowany, ma starannie ułożone okablowanie, przechodzi testy stabilności i jest objęty wsparciem technicznym z Wielkiej Brytanii.

Wybór optymalnego systemu zależy od planowanych zastosowań, rozmiaru modeli, wielkości zbiorów danych, budżetu oraz planów na przyszłość.

Jeśli nie wiesz, od czego zacząć, nasi specjaliści ds. AI pomogą dobrać konfigurację do Twoich obciążeń roboczych. Dzięki temu zyskasz wydajność, jakiej potrzebujesz już dziś, zachowując przy tym możliwość rozbudowy w przyszłości.