Я вот теперь думаю сколько надо видеокарт, с запущенной трассировкой лучей, что бы шашлык то всё-таки пожарить. и думаю как их по кругу разместить, что бы прожарка была со всех сторон сразу
@@Techno_Club ничего подобного. Модели (нейросети) бывают очень разные по размеру и по требуемым вычислительным резурсам. В области практического ИИ-программирования как раз больше мелких нейронок - их там просто безумное кол-во. Например, нейронка, которая решает, выдавать ли микрозайм в приложении или нет. И обучаются они не на кластерах и не на суперкомпьютерах, а на потребительской видеокарте. Это чатов-ЖПТ - штучно, у которых один лишь счёт на электроэнергию за разовое обучение - в миллионах долларов. В реальной практике, ещё раз, нейросети не такие крупные и дорогие. А ещё есть не обучение нейронок, а просто запуск. Им тоже вполне подойдут сетапы из потребительских карт. Для той-же стэйбл дифьюжн одной жирной потребительской карты хватает - лишь пы памяти хватало.
@@Techno_Club не знаю о какой версии речь, у меня целая пачка разных версий и вариаций stable diffusion - средний вес модели около 4 Гб, запускаются на ГПУ с памятью 8 Гб и больше. Говорят, даже на 6 Гб видюхе можно запустить, только разрешение генерируемых изображений будет ограничено.
Я вот теперь думаю сколько надо видеокарт, с запущенной трассировкой лучей, что бы шашлык то всё-таки пожарить. и думаю как их по кругу разместить, что бы прожарка была со всех сторон сразу
Бери сразу i9
Майнинг молокоинов.
Конденсат стекает на плату, правда.
точка росы?
- не, не слышал)
Блин, это ж умно
Ровно в два раза уровень аудио в шортсах нужно делать. Очень тихо.
а как?)
Автор привет посаветуй мать пж не боли 6к формата мини или микро атикс
Ни хрена не слышно.
или с нейронками локально балуется.
для нейронок надо кучу 3090 а лучше А100
@@Techno_Club ничего подобного. Модели (нейросети) бывают очень разные по размеру и по требуемым вычислительным резурсам. В области практического ИИ-программирования как раз больше мелких нейронок - их там просто безумное кол-во. Например, нейронка, которая решает, выдавать ли микрозайм в приложении или нет. И обучаются они не на кластерах и не на суперкомпьютерах, а на потребительской видеокарте. Это чатов-ЖПТ - штучно, у которых один лишь счёт на электроэнергию за разовое обучение - в миллионах долларов. В реальной практике, ещё раз, нейросети не такие крупные и дорогие.
А ещё есть не обучение нейронок, а просто запуск. Им тоже вполне подойдут сетапы из потребительских карт. Для той-же стэйбл дифьюжн одной жирной потребительской карты хватает - лишь пы памяти хватало.
@@shurmurray да да да стэйбл дифьюжн разворачивал даже 64гб озу нехватило нифига, я так понимаю там надо в ТБ озу измерять))
@@Techno_Club не знаю о какой версии речь, у меня целая пачка разных версий и вариаций stable diffusion - средний вес модели около 4 Гб, запускаются на ГПУ с памятью 8 Гб и больше. Говорят, даже на 6 Гб видюхе можно запустить, только разрешение генерируемых изображений будет ограничено.