GPU'en er den vigtigste komponent i en AI-arbejdsstation, men det rette valg afhænger af din arbejdslast.

Til AI-inferens, lokale LLM'er og udvkling byder NVIDIA GeForce RTX-grafikkort på fremragende ydeevne og værdi for pengene. Stil større modeller, virksomhedsimplementering og kontinuerlige arbejdslaster byder NVIDIA RTX PRO-grafikkort på signifikant større VRAM-kapacitet, virksomhedsdrivere og forbedret pålidelighed.

Hvis du er i tvivl om, hvilken GPU du skal vælge til din applikation, kan vores AI-specialister anbefale en konfiguration baseret på de modeller og den software, du planlægger at bruge.

VRAM afgør hvor store AI-modeller dit system kan køre effektivt.

Som en tommelfingerregel:

• 8-16 GB - Inferens på begynderniveau med mindre sprogmodeller (cirka 7 mia. - 13 mia. parametre)
• 16-24 GB - Inferens på mellemniveau med større modeller (13 mia. - 70 mia. afhængigt af kvantisering)
• 32-48 GB - Store sprogmodeller, finjustering og mere krævende AI-arbejdsgange
• 96 GB+ - Professionel AI-udvikling, modeltræning og virksomhedsarbejdslaster

Det nøjagtige krav afhænger af modelarkitekturen, nøjagtighed og anvendt kvantisering.

For de fleste AI-arbejdslaster giver GPU'en den største forøgelse i ydeevne, og det bør være din primære investering.

CPU'en er stadig vigtig for dataforberedelse, håndtering af lagring og til at give GPU'en data på effektiv vis. Ved at vælge en balanceret platform undgår man flaskehalse, især ved brug af flere GPU'er eller behandling af store datasæt.

Den påkrævede mængde RAM afhænger af dine datasæt, applikationer og dit udviklingsmiljø.

Som en tommelfingerregel:

• 32 GB - AI-udvikling på begynderniveau
• 64 GB - Til de fleste AI-udviklings- og inferensarbejdslaster
• 128 GB+ - Store datasæt, virtuelle maskiner og systemer med flere GPU'er

Hukommelse kan typisk udvides med tiden, i takt med at projekter bliver mere krævende.

AI-projekter kan hurtigt opsluge lagring, især ved arbejde med store datasæt, tjekpunkter og flere modelversioner.

En hurtig NVMe SSD anbefales til dit styresystem og dine aktive projekter, og yderligere SSD- og HDD-lagring til datasæt, arkiverede modeller og langsigtet lagring. Den ideelle konfiguration afhænger af dine arbejdsgange og datamængder.

Tower eller stativmonterede arbejdsstationer er ideelle til udviklere, forskere og ingeniørhold, der kræver højtydende AI-hardware ved arbejdsbordet.

Stativmonterede servere egner sig bedre til delt infrastruktur, serverlokaler og virksomhedsimplementeringer, hvor højere GPU-tæthed, fjernadministrering og kontinuerlig drift prioriteres.

Hvis du er i tvivl om, hvilken platform der er bedst, kan vores specialister hjælpe med at anbefale den løsning, der passer bedst til dit miljø.

Hurtige links

• Tårnarbejdsstationer
• Rack arbejdsstationer
• Servere

Ja. Mange AI-arbejdslaster skalerer rigtig godt med flere GPU'er, hvilket åbner op for træning af større modeller, forøger inferensgennemløb og reducerer behandlingstider.

Antallet af understøttede GPU'er afhænger af platformen, krav til køling og strømforbrug, der altsammen bør overvejes, når systemet designes..

NVIDIA DGX Spark er designet som en kompakt platform til AI-udvikling for individuelle udviklere og mindre hold.

Dens lille fodaftryk gør den ideel til lokal modeludvikling, eksperimentering og finjustering uden behov for en traditionel server. Flere DGX Spark-systemer kan også forbindes for at opskalere udviklingskapabilitet, i takt med at kravene vokser.

Vores AI-systemer understøtter nutidens mest populære AI frameworks og software stacks, herunder:

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

Systemer kan også konfigureres til AMD ROCm og Intel oneAPI-miljøer, hvor det kræves.

Ja. Systemer kan konfigureres med Ubuntu og andre store Linux-distribueringer, samt Windows, afhængigt af dit foretrukne udviklingsmiljø.

Om så du bruger containeriserede applikationer, CUDA eller open-source AI frameworks, så kan vi anbefale det styresystem, der egner sig bedst til din arbejdsgang.

Vi installerer i øjeblikket Ubuntu 26.04 LTS, når der anmodes om det. Hvis du vil have os til at installere dette, bedes du kontakte os, så kan vi installere dette styresystem i stedet.

Absolut. Hvert AI-projekt har sine egne krav, om så man udvikler AI-agenter, finjusterer sprogmodeller, bygger applikationer til computersyn eller kører arbejdslaster med virksomhedsinferens.

I stedet for at tilbyde faste specifikationer bygger PCSpecialist systemer op om din software stack, dine datasæt og fremtidige udvidelsesplaner for at sikre, at hardwaren egner sig til formålet.

Cloud-platforme giver fleksibilitet, men for organisationer, der regelmæssigt kører AI-arbejdslaster, kan dedikeret hardware give signifikante fordele på sigt.

Fordelene inkluderer:

• Lavere driftsomkostninger på sigt
• Fuldkommen kontrol over følsomme eller proprietære data
• Ingen løbende beregningskomkostninger
• Konsekvent ydeevne uden delte cloud-ressourcer
• Øjeblikkelig adgang, når dit hold har brug for det

Mange organisationer foretrækker at holde AI-udviklingen on-site for at simplificere sikkerhed og compliance-krav.

Ja. Modsat mange faste hardwareplatforme kan AI-arbejdsstationer ofte opgraderes med ekstra hukommelse, lagring eller grafikkort, i takt med at dine arbejdslaster udvikler sig.

Planlægning af fremtid udvidelse fra start kan forlænge din investerings levetid signifikant.

Ja. Hver PCSpecialist AI-arbejdsstation er bygget per ordre, hvilket giver dig mulighed for at konfigurere processorer, grafikkort, hukommelse, lagring, netværk og kabinetmuligheder omkring dine nøjagtige krav.

Om så du skal bruge et kompakt udviklingssystem, en kraftfuld arbejdsstation med flere GPU'er eller en AI-server til virksomhedsbrug, så bliver hvert system professionelt samlet, kabler organiseres, det testes for stabilitet og det støttes af britisk support.

Det rette system afhænger af dine applikationer, modelstørrelser, datasæt, dit budget og dine fremtidsplaner.

Hvis du er i tvivl om, hvor du skal starte, kan vores AI-specialister hjælpe med at anbefale en konfiguration baseret på din arbejdslast, hvilket sikrer, at du får den ydeevne, du skal bruge i dag, og at du samtidigt får plads til fremtidig vækst.