Schede Madre da Mining e Riser:

      Le schede madri da mining sono progettate per avere un numero elevato di slot PCIe x1 (o x4) con un singolo slot PCIe x16 (o a volte x8) per la GPU principale.

      I riser PCIe sono cavi che permettono di collegare le GPU a questi slot x1/x4 e posizionarle fisicamente fuori dal case, ottimizzando il raffreddamento e permettendo di installare molte schede.

      Perché funziona per il mining: Il mining è un carico di lavoro che non richiede un'elevata larghezza di banda tra CPU e GPU, né tra le GPU stesse. Ogni GPU lavora in modo relativamente indipendente, risolvendo problemi crittografici. La limitata larghezza di banda di un singolo slot PCIe x1 o x4 non è un grosso collo di bottiglia per questo tipo di calcoli

        Per l'Inferenza Locale:

        Inferenza su una singola GPU: Se il modello di inferenza (come un Large Language Model - LLM o un modello di generazione immagini) si carica interamente nella VRAM di una singola GPU, la larghezza di banda PCIe non è generalmente un problema significativo. Una volta che il modello è nella VRAM, la maggior parte del calcolo avviene internamente alla GPU.

        Inferenza su più GPU (Model Parallelism / Tensor Parallelism): Questo è il caso in cui la cosa si complica. Quando un modello è troppo grande per stare nella VRAM di una singola GPU e deve essere distribuito tra più GPU, queste schede devono comunicare costantemente e scambiarsi dati (pesi del modello, attivazioni, ecc.) durante il processo di inferenza.

          La larghezza di banda PCIe diventa cruciale: Se le GPU sono collegate tramite slot PCIe x1 o x4 con riser economici, la limitata larghezza di banda di questi collegamenti diventerà un enorme collo di bottiglia. Le GPU dovranno aspettarsi a vicenda per lo scambio di dati, annullando gran parte dei benefici della parallelizzazione e spesso rendendo l'inferenza più lenta rispetto a una singola GPU potente.

          Latenza: Anche la latenza dei riser e della connessione PCIe è un fattore.

          Sincronizzazione: La sincronizzazione tra più GPU introduce overhead, e questo overhead è amplificato da collegamenti a bassa larghezza di banda.

          Svantaggi Specifici per l'Inferenza con Schede da Mining/Riser

          1. VRAM non aggregabile in modo efficiente: A differenza di quanto si pensa, le VRAM delle diverse schede non si sommano direttamente come un unico grande blocco di memoria accessibile a tutte le GPU in modo trasparente, a meno che non si usino tecnologie specifiche (e costose) come NVIDIA NVLink. Senza NVLink, ogni GPU ha la sua VRAM separata e i dati devono essere copiati tra di esse attraverso il bus PCIe, che è lento.

            • Questo significa che, ad esempio, due RTX 3060 da 12GB non ti daranno "24GB di VRAM utilizzabile come un unico blocco" per un modello gigantesco. Potrai caricare parti del modello su GPU diverse (sharding), ma lo scambio di dati sarà lento.

          2. Collo di bottiglia del PCIe: Come detto, gli slot PCIe x1 o x4 sono inadeguati per l'inferenza multi-GPU di modelli complessi che richiedono frequenti scambi di dati tra le schede. Idealmente, per ogni GPU in un setup multi-GPU si vorrebbero almeno PCIe x8 o x16 (e possibilmente la generazione PCIe più recente, come 4.0 o 5.0) per massimizzare la larghezza di banda. Le schede madri da mining non offrono questo.

          3. Supporto Software Complicato: Sebbene esistano librerie come Hugging Face Accelerate o DeepSpeed che permettono di distribuire modelli su più GPU, la loro efficacia è limitata dalle prestazioni hardware sottostanti. Configurare e ottimizzare questi setup può essere complesso e richiedere competenze avanzate.

          4. Efficienza Energetica e Raffreddamento: I rig da mining sono spesso progettati per essere esposti per un migliore raffreddamento. Mettere molte GPU in un case normale può portare a problemi di temperatura. L'efficienza energetica è anche un fattore, specialmente se le GPU non sono completamente utilizzate a causa di colli di bottiglia.

          5. Costo-Efficacia Dubbia per l'Inferenza: Il costo totale di due RTX 3060 12GB usate, più una scheda madre da mining, riser e un PSU adeguato, potrebbe avvicinarsi o addirittura superare il costo di una singola GPU con più VRAM e potenza di calcolo (es. una RTX 3090 usata con 24GB di VRAM, o una RTX 4080/4090 con 16GB/24GB). La singola GPU, con la sua VRAM unificata e NVLink (se presente), offrirà prestazioni di inferenza molto superiori per i modelli di grandi dimensioni.

          Quando potrebbe avere senso (eccezioni)

          L'utilizzo di più GPU su una scheda madre da mining potrebbe avere un senso molto limitato per l'inferenza locale solo in scenari specifici:

          • Inferenza parallela di molti piccoli modelli: Se devi eseguire l'inferenza su molti modelli più piccoli, ciascuno dei quali può essere caricato completamente su una singola GPU, e vuoi processare query in parallelo (es. 10 utenti che chiedono 10 risposte diverse, ognuna gestita da una GPU diversa). In questo caso, le GPU lavorano in modo indipendente e la larghezza di banda PCIe non è critica.

          • Inferenza batch: Se stai eseguendo inferenza su un grande batch di dati e ogni GPU elabora una porzione del batch in modo indipendente. Anche qui, la comunicazione inter-GPU è minima.

          • Budget estremamente limitato e "fai da te" estremo: Se il tuo budget è così stretto che due GPU usate economiche (es. GTX 1080 Ti da 11GB) sono l'unica opzione per ottenere una VRAM combinata che ti permetta di caricare un modello che altrimenti non potresti far girare, e sei disposto ad accettare prestazioni subottimali a causa dei colli di bottiglia.

          Conclusione

          Per massimizzare la capacità di calcolo per l'inferenza locale, la strategia più efficiente ed economica (considerando anche la complessità e la performance reale) è quasi sempre quella di concentrare il budget su una singola GPU con la massima VRAM possibile.

          • Una singola RTX 3060 12GB è superiore a due RTX 3060 6GB per la maggior parte delle applicazioni di inferenza di LLM, semplicemente per la maggiore VRAM unificata.

          • Se il budget lo consente, una RTX 3090 24GB (usata) è un vero e proprio "game changer" per l'inferenza locale, offrendo una quantità di VRAM e una potenza di calcolo che spesso superano di gran lunga un setup multi-GPU con schede meno potenti e connessioni PCIe limitate, specialmente se si considera la facilità di gestione e l'assenza di colli di bottiglia inter-GPU.

          Le schede madri da mining e i riser sono strumenti per un compito specifico (mining), che ha requisiti di comunicazione GPU molto diversi dall'inferenza di modelli complessi. Investire in un'unica GPU più performante o con più VRAM è quasi sempre la scelta migliore per l'inferenza locale a costi contenuti.