Hardware per far girare un LLM in locale: cosa serve davvero

L’implementazione di un Large Language Model (LLM) non è più un semplice “installare e avviare”. Per ottenere tempi di risposta accettabili e, soprattutto, per addestrare o fare fine‑tuning, occorre un’infrastruttura hardware di livello superiore. L’Intelligenza Artificiale si basa su calcoli intensivi che richiedono soprattutto una potenza di elaborazione parallela, tipicamente fornita dalle GPU.

Le GPU sono l’unica tecnologia in grado di sfruttare la parallelizzazione necessaria per i modelli di AI, grazie a decine di core e a un rapido canale di comunicazione con la Video RAM (VRAM). La quantità di VRAM richiesta dipende dal numero di parametri del modello:

GPU e memoria video: il cuore pulsante del modello

Le GPU sono l’unica tecnologia in grado di sfruttare la parallelizzazione necessaria per i modelli di AI, grazie a decine di core e a un rapido canale di comunicazione con la Video RAM (VRAM).

La quantità di VRAM richiesta dipende dal numero di parametri del modello, per esempio:

• Llama‑2 7B – 6 GB di VRAM sono sufficienti per l’inferenza.
• Llama‑2 70B – si consiglia di impiegare due GPU con un totale di 48 GB di VRAM.

Nonostante le GPU Apple Silicon (M1, M2, M3) siano compatibili, la maggior parte dei progetti si basa su schede Nvidia, che vantano un robusto ecosistema software e una documentazione consolidata.

CPU, RAM e storage: componenti secondarie ma indispensabili

Una CPU di fascia alta è necessaria per gestire i flussi di lavoro che non possono essere parallelizzati. La memoria RAM deve essere sufficiente a sostenere l’elaborazione di grandi batch di dati, mentre lo storage deve offrire alta velocità e ampio spazio, specialmente se si prevedono operazioni di addestramento o fine‑tuning.

Inferenza, addestramento e fine‑tuning: requisiti diversi

Le esigenze hardware variano notevolmente a seconda dell’attività:

• Inferenza – un singolo modello può richiedere solo pochi secondi per generare una parola se la VRAM è adeguata.
• Addestramento – richiede tempo di calcolo che può estendersi a settimane, soprattutto su set di dati estesi.
• Fine‑tuning – combina le esigenze di inferenza e addestramento, ma con una dimensione del modello ridotta.

Una configurazione troppo modesta può rallentare notevolmente l’inferenza, mentre una configurazione adeguata può comunque impiegare molto tempo per l’addestramento.

Quantizzazione: ridurre i costi a scapito della precisione

La quantizzazione consiste nel diminuire il numero di bit usati per rappresentare i valori numerici. Questo approccio riduce la dimensione in memoria del modello, abbassa l’uso di VRAM e accelera l’esecuzione, ma comporta una perdita di accuratezza. Molti LLM offrono versioni pre‑addestrate con diverse granularità di quantizzazione; la scelta dipende dal trade‑off tra performance e qualità.

Soluzioni on‑premise vs cloud: scegliere la strada giusta

Per un progetto pilota, una workstation con una o due GPU recenti può bastare.

Se l’obiettivo è gestire grandi volumi di dati o fornire servizi a bassa latenza per molti utenti, è necessario ricorrere a server dedicati, ottimizzati per l’Intelligenza Artificiale e ospitati in data center.

Negli ultimi mesi, i principali vendor hanno lanciato soluzioni in partnership con Nvidia, pronte all’uso per applicazioni generative. Un’alternativa è il cloud: le piattaforme pubbliche offrono GPU adatte sia all’addestramento sia all’inferenza, consentendo di mantenere il controllo sulla configurazione e sulla governance dei dati, purché le policy aziendali lo permettano.

In sintesi:

Qual è la memoria video necessaria per un modello di 70 miliardi di parametri?

Due GPU con un totale di 48 GB di VRAM sono raccomandate per gestire efficientemente un modello Llama‑2 70B.

La quantizzazione compromette la precisione?

Sì, riducendo i bit di precisione si ottengono dimensioni più piccole e tempi di esecuzione più rapidi, ma a costo di una leggera perdita di accuratezza.

È possibile evitare l’acquisto di hardware dedicato?

È possibile ospitare l’LLM in cloud, scegliendo provider che offrono GPU specifiche per l’addestramento o l’inferenza, mantenendo la governance dei dati se le policy lo consentono.