Hardware

I dagens datormiljö har virtualisering blivit avgörande för utveckling, testning och körning av flera operativsystem. För Linux-användare som söker ett enkelt och intuitivt sätt att hantera virtuella maskiner, sticker GNOME Boxes ut som ett lättviktigt och användarvänligt alternativ som prioriterar enkelhet utan att offra funktionalitet.

Framtiden för AI är inte bara om smartare modeller – den handlar om smartare kisel.

Specialiserad hårdvara för LLM-inferens driver en revolution som liknar Bitcoin-minningens övergång till ASICs.

NVIDIA DGX Spark är verkligt, till salu 15 oktober 2025, och riktar sig till CUDA-utvecklare som behöver lokalt LLM-arbete med en integrerad NVIDIA AI-stack. US MSRP $3,999; UK/DE/JP detaljhandel är högre på grund av moms och kanaler. AUD/KRW offentliga prislappar är inte ännu allmänt publicerade.

Låt oss jämföra priser för toppnivå-konsument-GPUs som är lämpliga för LLMs i synnerhet och AI i allmänhet. Specifikt tittar jag på RTX-5080 och RTX-5090-priser. De har något sjunkit.

GPU-lastmätningsprogram: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

Nvidia står inför att släppa NVIDIA DGX Spark - en liten AI-superdator på Blackwell-arkitektur med 128+GB enhetligt RAM och 1 PFLOPS AI-prestanda. En trevlig enhet för att köra LLMs.

Låt oss jämföra priser för toppnivå-konsument-GPUs som är lämpliga för LLMs i synnerhet och AI i allmänhet. Speciellt titta på RTX 5080 och RTX 5090-priser. De har något sjunkit.

För bara 3 månader sedan såg vi inga RTX 5090 i butikerna, och nu är de här, men priserna är något högre än MRSP. Låt oss jämföra de billigaste priserna för RTX 5080 och RTX 5090 i Australien och se hur det går.

Top automatiserat system för ett fantastiskt jobb.

Hur påverkar PCIe-laner LLM-prestanda? Beroende på uppgiften. För träning och fler-GPU-inferens – prestandaförändringen är betydande.

Jag drabbades hårt av detta problem. Men du bör undersöka och testa din dator om din blå skärm (BSOD) liknar min. Orsaken var Intels CPU-försämringsproblem i 13:e och 14:e generationen.

Jag har en teori att testa – om man använder alla kärnor på Intel CPU skulle det öka hastigheten hos LLMs? Det är irriterande att den nya gemma3 27-bit model (gemma3:27b, 17GB på ollama) inte passar in i min GPU:s 16GB VRAM och delvis kör på CPU.

I mitt håll i den moderna världens kaos här är jag jämförande tekniska specifikationer av olika kort som är lämpliga för AI uppgifter (Deep Learning, Objektidentifiering och LLM). De är alla otroligt dyra dock.

När Ollama-servern får två begäranden samtidigt, beror dess beteende på dess konfiguration och tillgängliga systemresurser.

Installera ET-8500 på Windows är väl dokumenterat i handboken. Den ET-8500 Linux-drivrutinens installation är enkel men inte trivial. Den här guiden är en del av vår Dokumentationsverktyg 2026: Markdown, LaTeX, PDF och skrivningsflöden hubb.

Jämförelse av förutsägelsehastighet hos flera versioner av LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) på CPU och GPU.