Почему Nvidia видеокарты стали стандартом для AI

Требования к оборудованию для локальных LLM

Если вы хотите запускать локальные LLM-модели на своём компьютере, вам потребуется видеокарта для комфортной работы. Важный момент: эта видеокарта должна быть от компании Nvidia. Видеокарты Nvidia стали отраслевым стандартом для запуска локальных LLM-моделей.

Чаще всего, если вы будете загружать какую-то LLM-модель на свой компьютер, запустить её проще всего именно на видеокарте Nvidia. Это сложилось исторически и не является обязательным выбором. Но если вы его не будете использовать, вы будете сталкиваться с разными сложностями в запуске модели.

Если вам нужна скорость, стабильность и масштабирование, Nvidia — это лучший вариант. Но есть и другие варианты:

• запуск на процессорах
• экосистема Apple
• железо AMD

Нужно понимать, что если вы будете запускать модели на железе AMD, будьте готовы к сложностям с настройкой и установкой различных моделей под такое оборудование.

Почему Nvidia стала стандартом

Когда индустрия искусственного интеллекта начала массово внедряться, Nvidia уже подготовила почву. Компания предоставила не просто железо — видеокарту, а готовую инфраструктуру, которую начали использовать многие компании, занимавшиеся искусственным интеллектом.

Эти видеокарты начали массово использоваться. Соответственно, LLM-модели, которые разрабатывались, затачивались именно под видеокарты Nvidia. Следующие модели уже писались с оточкой на эту платформу. Это стало стандартом де-факто для разработки моделей искусственного интеллекта.

Можно запускать LLM-модели на процессоре, но это будет как швейцарский нож — универсально, обрабатывает данные последовательно, но слишком медленно для матричных вычислений. При использовании графической видеокарты мы получаем параллельный процесс. Конвейер создан специально для параллельных задач: быстро перемножает массивы данных и эффективно работает с памятью.

Железо компьютера бесполезно без софта. Реальность такова, что большинство библиотек для искусственного интеллекта пишутся именно под Nvidia. Все популярные инструменты для работы с языковыми моделями работают в экосистеме Nvidia.

Альтернативные варианты запуска моделей

Можно ли разорвать монополию Nvidia? На самом деле, можно. Запуск моделей без Nvidia технически возможен, но всегда сопряжён с компромиссами. Существуют доступные варианты: AMD, процессоры, M-серия Apple, Intel.

Запуск на процессорах — универсально и доступно каждому. Плюсы: работает на любом компьютере без дополнительного оборудования, идеально для Hello World приложений и понимания принципов. Минусы: очень медленная работа, генерация токенов занимает много времени, невозможно запустить большие модели из-за недостаточной пропускной способности. Подходит для обучения, экспериментов и запуска небольших квантованных моделей.

Экосистема Apple — удобно и интегрировано. Всё хорошо заточено на интеграцию железа и софта, позволяет запускать крупные модели локально, простой процесс запуска. Минусы: экосистема замкнута на macOS и не подходит для серверных решений. Подходит для локальной разработки, персональных ассистентов и кодинга.

Графические карты AMD — можно использовать, но есть нюансы. Плюсы: высокая теоретическая производительность, подходит, если оборудование уже установлено. Минусы: сложная настройка окружения, меньше поддерживаемого софта, возможна нестабильная работа. Этот вариант подойдёт, если у вас уже есть мощная карта AMD и желание разбираться в настройках. Разобраться в них бывает непросто.

Intel и другие — пока зона риска. Поддержка крайне ограничена, мало инструкций и документации, частые технические проблемы при запуске. На данный момент очень редко используются для серьёзных задач LLM из-за высокой вероятности фрустрации.

Сводная таблица

Итоговое сравнение платформ:

• Nvidia — стандарт: быстро, стабильно, просто
• Экосистема Apple — локальный лидер, удобно для Mac-пользователей
• Запуск на процессорах — тестовый режим, медленно, для обучения
• AMD — для экспертов, эксперименты требуют настройки
• Intel — не рекомендуется, проблемы с поддержкой

Такая ситуация на момент записи этого видео в плане запуска локальных LLM-моделей.