B70/9070XT skriptejä, LoRA-treenaus
Mitä hankin AI-työkaluja varten?
Priorisoi ensimmäiset hankinnat tässä järjestyksessä
- Näytönohjaimen muistin määrä (GB VRAM)
- Keskusmuistin määrä (GB RAM)
- Runsaasti levytilaa (TB NVMe)
Optimoi sen jälkeen uusia hankintoja tässä järjestyksessä
- Näytönohjaimen muistin kaista: uudempi sukupolvi
- Keskusmuistin nopeus: tarvittaessa uusi emolevy
Näillä on vain vähän merkitystä
- Prosessorin teho: moderni moniydinsuoritin riittää
- Emolevyn PCIe-väylien nopeus: merkitystä vain jos käytät GPU:ita rinnakkain
Mikä rauta?
Dedikoitu Nvidia GPU: Kallis, mutta vaivaton, tehokas ja parhaiten tuettu.
Apple M5 tai uudempi: Myös kallis, mutta vaivaton ja tehokas.
Dedikoitu AMD GPU: Hyvä hinta-laatusuhde. Alkaa olla jo hyvin tuettu työkaluissa.
Dedikoitu Intel GPU: Edullinen iso muisti, mutta saattaa vaatia säätöä työkalusta riippuen.
Raspberry Pi ja muut pienet: Ajaa 1-3B malleja hitaasti.
Integroitu GPU: Toimii, jos yhtenäismuistia on tarpeeksi. Tavallinen läppärin iGPU voi riittää 1–8B-malleihin.
Integroitu NPU: Toimii erikoistuneille malleille, mutta AI-työkalut eivät osaa hyödyntää samalla tavalla kuin GPU:ta.
Mikä backend?
CUDA: Toimii vain Nvidian raudalla. Suljettu. Nvidian "AI moat". Alkuperäinen ja vanhin ekosysteemi, joten kattava tuki, tehokas ja monessa työkalussa oletus.
MLX/Metal: Toimii vain Applen raudalla. MLX on avoin kerros, mutta se nojaa Applen suljettuun Metaliin.
ROCm/HIP: Toimii AMD:n raudalla. Avoin.
Vulkan/SPIR-V: Toimii usealla eri raudalla. Avoin. Joissain työkaluissa saattaa olla tehokkaampi kuin ROCm tai SYCL. Poikkeuksena Applen rauta, jolle ei ole varsinaista Vulkan-tukea.
SYCL/XPU/OneAPI: Toimii lähinnä Intelin raudalla. Avoin. Laaja tuki puuttuu vielä monesta työkalusta, joten täytyy säätää.
päivitetty 5.9.2026 | lähdekoodi | ip, whoami