La GPU giusta per la tua AI on-premise.
Fare girare modelli AI richiede hardware specifico. Non è una questione di potenza grezza: dipende da VRAM, throughput e tipo di utilizzo. L'errore più comune è scegliere l'hardware sbagliato, o troppo limitato, o sovradimensionato. Entrambe le situazioni costano.
Quattro variabili che determinano l'hardware giusto.
Il dimensionamento corretto parte sempre dal contesto specifico. Sbagliare questa fase significa pagare troppo per hardware inutilizzato, o bloccarsi su hardware insufficiente appena il carico cresce.
Tipo di utilizzo
Inferenza o training? La maggior parte delle PMI ha bisogno di inferenza, far girare un modello già addestrato, il che cambia completamente i requisiti hardware rispetto al training.
Dimensione del modello
La VRAM disponibile determina quali modelli è possibile caricare. Un modello da 7 miliardi di parametri richiede circa 14 GB; uno da 70 miliardi ne richiede circa 40.
Utenti concorrenti
Più utenti accedono simultaneamente al modello, più throughput serve. Un singolo utente e trenta utenti concorrenti sono esigenze molto diverse, anche con lo stesso modello.
Budget e scalabilità
Partiamo dalla soluzione minima efficace per il caso d'uso attuale, con un percorso di crescita pianificato. Non ha senso acquistare potenza che non si userà nei prossimi 12 mesi.
Non conta solo quanta GPU hai. Conta quanta VRAM.
La VRAM determina quali modelli è possibile caricare in memoria e con quale velocità. Caricare un modello che supera la VRAM disponibile richiede quantizzazione aggressiva o offloading su RAM di sistema, con un impatto significativo sulle performance e sulla qualità delle risposte.
La tabella mostra i requisiti reali dei modelli più utilizzati e quali configurazioni hardware li supportano nativamente.
Tre configurazioni per ogni fase del percorso AI.
A seconda di dove si trova l'azienda nel proprio percorso AI, proponiamo tre configurazioni ottimizzate per esigenze diverse.
Per iniziare senza sprechi.
La soluzione di ingresso per team piccoli, sviluppo, test e prime implementazioni di inferenza. Ideale per chi vuole fare sul serio senza sovradimensionare.
- GPU consumer di fascia alta (es. RTX 4090)
- Ideale per sviluppo, test e proof-of-concept
- Modelli fino a circa 7 miliardi di parametri
- Soluzione minima efficace per iniziare
Per il deployment affidabile.
GPU professionali con VRAM elevata per gestire carichi continui e decine di utenti concorrenti. Per chi ha superato la fase sperimentale e vuole affidabilità operativa.
- GPU professionale (es. RTX 6000 Ada, A100)
- Adatta a carichi continui 24/7
- Modelli fino a 70B con quantizzazione Q4
- Decine di utenti concorrenti con throughput stabile
Per modelli e carichi avanzati.
Quando un singolo acceleratore non basta: modelli molto grandi, throughput elevato, o casi d'uso avanzati che richiedono scalabilità orizzontale.
- 2+ GPU con interconnessione ad alta velocità (NVLink)
- Modelli da centinaia di miliardi di parametri
- Training e fine-tuning su dataset proprietari
- Scalabilità orizzontale su esigenze enterprise
Dalla consulenza all'operatività. Senza lasciare nulla al caso.
Ci occupiamo dell'intero ciclo, così il tuo team si concentra sull'uso dell'AI, non sull'hardware che la fa girare.
Consulenza e dimensionamento
Analisi del caso d'uso, scelta del modello, calcolo dei requisiti VRAM e throughput. Il punto più critico, lo facciamo prima di acquistare qualsiasi cosa.
Approvvigionamento hardware
Selezione e acquisto dell'hardware corretto al miglior rapporto qualità-prezzo. GPU consumer o professionali, workstation o server rack.
Configurazione e installazione
Setup del sistema operativo, driver, framework AI (Ollama, vLLM, LM Studio) e deployment dei modelli scelti. Tutto pronto all'uso.
Integrazione nell'infrastruttura
Connessione all'infrastruttura di rete esistente, configurazione degli accessi, integrazione con le applicazioni aziendali e i sistemi RAG.
Supporto e manutenzione
Monitoraggio delle performance, aggiornamenti firmware e software, gestione termica e upgrade hardware nel tempo al crescere delle esigenze.
Dicci cosa vuoi fare con l'AI. Pensiamo noi all'hardware.
Raccontaci il tuo caso d'uso, quali modelli, quanti utenti, quali vincoli di budget, e ti prepariamo una specifica hardware con stima dei costi e percorso di crescita.
- 1Compili il form. Dicci il tipo di utilizzo e i vincoli principali.
- 2Ti richiamiamo entro 24h per una call tecnica di dimensionamento.
- 3Ricevi la specifica hardware con costi, alternative e upgrade path.