Selettore hardware interattivo
Quale PC AI è adatto al tuo LLM locale?
Quattro scelte bastano per una preselezione concreta. Il Finder stima pesi del modello, cache del contesto e margine del runtime, poi confronta il fabbisogno con sistemi completi del nostro catalogo.
Le tue esigenze
Calcola memoria e sistemi adatti
Il calcolo stima la memoria veloce per l’inferenza quantizzata e propone configurazioni compatibili. Non è una promessa di prestazioni.
La tua classe di memoria
16 GB di memoria veloce come punto di partenza
Perché questa raccomandazione?
Risultati concreti dal catalogoLa selezione considera memoria, tipo di hardware, priorità e budget.
Vedi i risultatiSistemi completi concreti
Modelli adatti alla tua selezione
Le configurazioni del catalogo vengono confrontate con il risultato.
Caricamento del catalogo dei sistemi…
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Cosa comprende il calcolo
Un margine prudente
- dimensione tipica dei pesi Q4 della classe scelta
- maggiorazione per una cache KV più lunga
- margine per runtime e utilizzo selezionato
- confronto con la memoria di sistemi concreti
Cosa nessun calcolatore conosce esattamente
Modello e software restano decisivi
- architettura e quantizzazione precise
- Flash Attention e supporto del backend
- encoder multimodali e utenti simultanei
- quantità di memoria unificata realmente assegnabile
Passo successivo
Comprendi i valori di memoria
La nostra guida spiega pesi, cache KV, offloading e memoria unificata in modo chiaro.