- GPUオフローディングを使用することで、LM StudioによりRTX搭載システム上で大規模な言語モデルを効率的にローカル実行することが可能。
- LLMは、文書作成からデジタルアシスタントの動力として様々なAIアプリケーションで重要性を増している。
- NVIDIAのGPUオフローディング技術を使用することで、RTX AI PCやワークステーション上で大規模モデルを実行可能。
- GPUオフローディングにより、GPUとCPUのワークロードを分割し、利用可能なGPUリソースを最大限に活用。
- LM Studioは、LLMのホスティングとカスタマイズを個人用コンピュータ上で簡素化するデスクトップアプリケーション。
- LM StudioのGPUオフローディングは、モデルを「サブグラフ」と呼ばれる小さな部分に分割し、必要に応じてGPUに動的にロードする。
- GPUオフローディングにより、高性能LLMの潜在能力を解放し、ローカルAI展開で高度なAI機能をよりアクセス可能にする。
LM StudioのGPUオフローディング機能は、GPUのメモリが制限されているユーザーにとって特に有益であり、Gem-2-27Bなどの大規模モデルを低スペックGPUシステムで効果的に利用可能。
この技術により、CPUのみの処理に比べてはるかに高速な処理速度が実現され、GPUの使用率が増えるにつれてスループットが向上することが示されている。
LM Studioを利用することで、開発者やAI愛好家が地元でRTXアクセラレートされたLLMを実験し、ローカルAI展開の可能性を広げる堅牢なプラットフォームを提供。
元記事: https://blockchain.news/news/boosting-llm-performance-rtx-lm-studio-gpu-offloading