La GPU è il componente più importante di una workstation AI, ma la scelta giusta dipende dal carico di lavoro.

Per l'inferenza AI, gli LLM locali e lo sviluppo, le schede grafiche NVIDIA GeForce RTX offrono prestazioni e un rapporto qualità-prezzo eccellenti. Per modelli di maggiori dimensioni, implementazioni entreprise e carichi di lavoro continui, le schede grafiche NVIDIA RTX PRO offrono capacità VRAM significativamente superiori, driver di classe enterprise e una maggiore affidabilità.

Se non sei sicuro di quale GPU sia adatta alla tua applicazione, i nostri specialisti di AI possono consigliarti una configurazione basata sui modelli e sui software che intendi utilizzare.

La VRAM determina le dimensioni dei modelli AI che il tuo sistema può eseguire in modo efficiente.

Come indicazione generale:

• 8-16 GB - Inferenza di livello base con modelli linguistici più piccoli (circa 7B-13B parametri)
• 16-24 GB - Inferenza di livello medio con modelli più grandi (da 13B a 70B, a seconda della quantizzazione)
• 32-48 GB - Modelli linguistici di grandi dimensioni, fine-tuning e flussi di lavoro AI più impegnativi
• 96 GB+ - Sviluppo professionale AI, addestramento di modelli e carichi di lavoro aziendali

Il requisito esatto dipende dall'architettura del modello, dalla precisione e dalla quantizzazione utilizzate.

Per la maggior parte dei carichi di lavoro AI, la GPU offre i maggiori incrementi di prestazioni e dovrebbe rappresentare il tuo investimento principale.

La CPU rimane importante per la preparazione dei dati, la gestione dello storage e l'alimentazione efficiente della GPU con i dati. Scegliere una piattaforma bilanciata aiuta a evitare colli di bottiglia, in particolare quando si utilizzano più GPU o si elaborano grandi set di dati.

La quantità di RAM necessaria dipende dai set di dati, dalle applicazioni e dall'ambiente di sviluppo.

Come indicazione generale:

• 32 GB - Sviluppo AI di livello base
• 64 GB - La maggior parte dei carichi di lavoro di sviluppo e inferenza AI
• 128 GB+ - Seti di dati di grandi dimensioni, macchine virtuali e sistemi multi-GPU

Di solito, la memoria può essere espansa nel tempo man mano che i progetti diventano più impegnativi.

I progetti AI possono esaurire rapidamente lo spazio di archiviazione, in particolare quando si lavora con set di dati di grandi dimensioni, checkpoint e molteplici versioni dei modelli.

Si consiglia un veloce SSD NVMe per il sistema operativo e i progetti attivi, con ulteriore spazio di archiviazione su SSD o HDD per set di dati, modelli archiviati e conservazione a lungo termine. La configurazione ideale dipende dal tuo flusso di lavoro e dai volumi di dati.

Le workstation in formato tower o rack sono ideali per sviluppatori, ricercatori e team di ingegneria che necessitano di hardware AI ad alte prestazioni sulla propria scrivania.

I server rack sono più adatti a infrastrutture condivise, sale server e implementazioni aziendali in cui la priorità è rappresentata da una maggiore densità di GPU, dalla gestione remota e dalla continuità operativa.

Se non sai con certezza quale piattaforma sia la migliore, i nostri specialisti possono consigliarti la soluzione più adatta al tuo ambiente.

Link rapidi

• Workstation tower
• Workstation rack
• Server

Sì. Molti carichi di lavoro AI scalano in modo eccezionale con l'impiego di più GPU, consentendo l'addestramento di modelli più grandi, aumentando il throughput di inferenza e riducendo i tempi di elaborazione.

Il numero di GPU supportate dipende dalla piattaforma, dai requisiti di raffreddamento e dall'alimentazione; tutti questi fattori vanno presi in considerazione durante la progettazione del sistema..

La NVIDIA DGX Spark è progettata come piattaforma compatta per lo sviluppo AI, destinata a singoli sviluppatori e piccoli team.

La sua impronta ridotta lo rende ideale per lo sviluppo, la sperimentazione e la messa a punto di modelli in locale, senza la necessità di un server tradizionale. È inoltre possibile interconnettere più sistemi DGX Spark per scalare le capacità di sviluppo man mano che le esigenze aumentano.

I nostri sistemi AI supportano i framework AI e gli stack software più diffusi oggi, tra cui:

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

I sistemi possono anche essere configurati per ambienti AMD ROCm e Intel oneAPI, ove richiesto.

Sì. I sistemi possono essere configurati con Ubuntu e altre principali distribuzioni Linux, affiancate a Windows, a seconda dell'ambiente di sviluppo preferito.

Che tu utilizzi applicazioni containerizzate, CUDA o framework AI open source, possiamo consigliarti il sistema operativo più adatto al tuo flusso di lavoro.

Attualmente installiamo Ubuntu 26.04 LTS su richiesta. Se desideri che lo installiamo, contattaci e provvederemo a installare questo sistema operativo.

Assolutamente sì. Ogni progetto AI ha requisiti diversi, che si tratti di sviluppare agenti AI, ottimizzare modelli linguistici, creare applicazioni di visione artificiale o eseguire carichi di lavoro di inferenza a livello enterprise.

Invece di proporre specifiche fisse, PCSpecialist realizza sistemi basati sul tuo stack software, sui tuoi set di dati e sui piani di espansione futuri, per garantire che l'hardware sia perfettamente idoneo allo scopo.

Le piattaforme cloud offrono flessibilità, ma per le organizzazioni che eseguono regolarmente carichi di lavoro AI, l'hardware dedicato può offrire vantaggi significativi a lungo termine.

I vantaggi includono:

• Costi operativi a lungo termine più bassi
• Controllo completo sui dati sensibili o proprietari
• Nessun costo di calcolo continuativo
• Prestazioni costanti senza risorse cloud condivise
• Accesso immediato ogni volta che il tuo team ne ha bisogno

Molte organizzazioni preferiscono inoltre mantenere lo sviluppo dell'AI in locale per semplificare i requisiti di sicurezza e conformità.

Sì. A differenza di molte piattaforme hardware a configurazione fissa, le workstation AI possono spesso essere potenziate con memoria, storage o schede grafiche aggiuntive man mano che i carichi di lavoro si evolvono.

Pianificare fin dall'inizio una futura espansione può prolungare notevolmente la durata del tuo investimento.

Sì. Ogni workstation AI PCSpecialist è realizzata su ordinazione, consentendoti di configurare processori, schede grafiche, memoria, storage, rete e chassis in base alle tue specifiche esigenze.

Che tu abbia bisogno di un sistema di sviluppo compatto, di una potente workstation multi-GPU o di un server AI di classe enterprise, ogni sistema viene assemblato professionalmente, con una gestione dei cavi, testato per la stabilità e supportato da un servizio di assistenza con sede nel Regno Unito.

Il sistema giusto dipende dalle tue applicazioni, dalle dimensioni dei modelli, dai set di dati, dal budget e dai piani futuri.

Se non sai da dove iniziare, i nostri specialisti di AI possono consigliarti una configurazione basata sul tuo carico di lavoro, garantendoti le prestazioni necessarie oggi e lasciando spazio a una crescita futura.