Вхід Реєстрація
Реклама
Ваше рекламне місце
Забронюйте цей слот без конкуренції на обраний період.
Купити рекламу →
Логотип телеграм спільноти - DC Link: Мережеве обладнання і системи безпеки
Додано 14 лип 2024 🌐 UK

DC Link: Мережеве обладнання і системи безпеки

@dclink_networks
Кількість підписників: 640
Фото: 1,250
Відео: 130
Посилання: 661
Опис:
Приходи, новинки та новини мережевого обладнання та відеоспостереження для ключових партнерів.
Джерело

DC Link: Мережеве обладнання і системи безпеки | AI + МЕРЕЖІNVIDIA PAIR: ваші комп’ютери можуть працювати над AI-завдан...

Логотип телеграм спільноти - DC Link: Мережеве обладнання і системи безпеки DC Link: Мережеве обладнання і системи безпеки @dclink_networks
318 Охват/переглядів 2026-09-10 08:27 Повідомлення №1674
AI + МЕРЕЖІNVIDIA PAIR: ваші комп’ютери можуть працювати над AI-завданнями разом

Один ПК стоїть у черзі з AI-запитів, а поруч є ще дві машини з вільними ресурсами. NVIDIA пропонує залучити їх до роботи через локальну мережу.3 вересня компанія представила PAIR - Personal AI Router. Це програма, яка знаходить сумісні комп’ютери в мережі та розподіляє між ними окремі запити до AI-моделей. Поки доступна бета-версія. Уявімо: AI-агент отримав завдання проаналізувати документи. Частину незалежних запитів обробляє робоча станція, інші підхоплюють доступні вузли. Кожен запит повністю виконується на одному комп’ютері.Що вже підтримується:▪️ Сумісні ПК із GeForce RTX 20-ї серії та новіших, RTX PRO, DGX Spark і Mac з Apple M4 та новішими чипами.▪️ Windows, Linux і macOS.▪️ Ollama та LM Studio для запуску локальних моделей. PAIR дозволяє залишити обробку AI-запитів у локальній мережі та використовувати кілька наявних пристроїв. Спеціальні серверні стійки чи кластерне обладнання для цього не потрібні.А де тут робота для мережевиків?

Для офісу, студії чи команди розробки такий сценарій варто розглянути як пілот. А інтегратору є що перевірити: зв’язність між вузлами, правила доступу, стабільність з’єднання та реальне навантаження на мережу. Тут і з’являється практичний місток до знайомих нам MikroTik, Ubiquiti, ASUS та Omada: мережева інфраструктура з’єднує пристрої, які виконують AI-завдання. Є нюанс: пам’ять відеокарт не підсумовується. PAIR розподіляє окремі запити, тому виграш залежить від того, скільки роботи можна виконувати паралельно.А ви вже запускали локальний AI у себе або в клієнтів? Яке завдання вирішували?