Accelerazione hardware per AI e calcolo parallelo
Le GPU non servono solo per il gaming: nel homelab sono il motore dell'inferenza AI, del transcoding video e del calcolo scientifico.
GPU nell'infrastruttura
| Server | GPU | VRAM | Utilizzo |
|---|---|---|---|
| TRANSCRIPTOR AI SERVER | 2x Tesla P4 | 2x 8 GB | Ollama, inferenza LLM |
| HOMELAB | 2x Tesla P100 | 2x 16 GB | Ollama, modelli grandi |
| ARMANDILLO AI | 2x RTX 3060 | 2x 12 GB | vLLM Engine, inferenza veloce |
Tipi di GPU per AI
- Tesla P4: economica, 8 GB VRAM, basso consumo (75W), solo inferenza
- Tesla P100: 16 GB HBM2, ottima per modelli grandi, buona per training leggero
- RTX 3060: 12 GB GDDR6, consumer ma eccellente per inferenza, supporto tensor cores
- Tesla V100: top gamma datacenter, 32 GB HBM2, ideale ma costosa usata
Vantaggi del GPU computing locale
- Privacy totale: i dati non escono dalla rete locale
- Nessun costo per token o API calls
- Latenza minima per applicazioni real-time
- Personalizzazione completa dei modelli
Con 6 GPU distribuite su 3 server, l'infrastruttura gestisce simultaneamente più modelli LLM per diversi casi d'uso.