Per fare inferenza locale, è importante scegliere una scheda grafica (GPU) che offra un buon equilibrio tra prestazioni, memoria e prezzo. Considerando che, Modelli più complessi e grandi richiedono più memoria, un numero maggiore di CUDA Cores e Tensor Cores generalmente significano migliori prestazioni di elaborazione parallela ed infine se non si hanno problemi du budget, ecco alcune opzioni di schede NVIDIA che sono raccomandate per il deep learning e l'inferenza locale:

1. NVIDIA GeForce RTX 3080

  • Memoria: 10 GB GDDR6X
  • CUDA Cores: 8704
  • Prestazioni: Ottime prestazioni per il deep learning e l'inferenza. Reperibile usata a partire da 450€ (27/07/2024)
  • Prezzo: Più accessibile rispetto alle GPU professionali.

2. NVIDIA GeForce RTX 3090

  • Memoria: 24 GB GDDR6X
  • CUDA Cores: 10496
  • Prestazioni: Eccellenti prestazioni per modelli di deep learning di grandi dimensioni.
  • Prezzo: Più costosa, ma offre una grande quantità di memoria per modelli molto grandi. Reperibile usata a partire dai 1450€ (27/07/2024)

3. NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti

  • Memoria: 12 GB GDDR6X
  • CUDA Cores: 7680
  • Prestazioni: Buon equilibrio tra prezzo e prestazioni.
  • Prezzo: Competitivo rispetto alle altre GPU della serie 40. Reperibile usata a partire da 650€ (27/07/2024)

4. NVIDIA GeForce RTX 4090

  • Memoria: 24 GB GDDR6X
  • CUDA Cores: 16384
  • Prestazioni: La migliore GPU consumer per il deep learning, eccellente per qualsiasi tipo di modello.
  • Prezzo: Molto costosa, adatta a chi ha bisogno delle migliori prestazioni possibili. Reperibile usata a partire da 1500€ (27/07/2024)

5. NVIDIA A100

  • Memoria: 40 GB HBM2
  • CUDA Cores: 6912
  • Prestazioni: Progettata specificamente per il deep learning e l'intelligenza artificiale, offre prestazioni eccezionali.
  • Prezzo: Molto costosa e generalmente utilizzata in data center o per applicazioni professionali. Reperibile usata a partire da 5800€ (27/07/2024)

Un buon rapporto prezzo prestazioni lo possiamo ottenere con la RTX 3080 o la RTX 4070 Ti. Se il tuo budget è generoso e hai bisogno delle migliori prestazioni possibili, la RTX 4090 o l'NVIDIA A100 sono le opzioni migliori. Ma al contrario se il tuo budget è piuttosto risicato allora ecco le soluzioni più economiche per accelerare il proprio computer e ottenere buone prestazioni su processi di inferenza locale:

1. NVIDIA GeForce RTX 3060

  • Memoria: 12 GB GDDR6
  • CUDA Cores: 3584
  • Prestazioni: Buone prestazioni per inferenza di modelli di dimensioni moderate.
  • Prezzo: Relativamente economica, una delle migliori scelte per rapporto qualità/prezzo. Reperibile usata a partire da 220€ (27/07/2024)

2. NVIDIA GeForce RTX 2060

  • Memoria: 6 GB GDDR6
  • CUDA Cores: 1920
  • Prestazioni: Decente per inferenza e modelli meno complessi.
  • Prezzo: Molto economica rispetto alle serie più recenti. Reperibile usata a partire da 150€ (27/07/2024)

3. NVIDIA GeForce GTX 1660 Super

  • Memoria: 6 GB GDDR6
  • CUDA Cores: 1408
  • Prestazioni: Sufficiente per inferenza di base e modelli piccoli.
  • Prezzo: Una delle opzioni più economiche con prestazioni accettabili. Reperibile usata a partire da 100€ (27/07/2024)

4. NVIDIA GeForce GTX 1650 Super

  • Memoria: 4 GB GDDR6
  • CUDA Cores: 1280
  • Prestazioni: Buona per compiti di inferenza leggeri e modelli piccoli.
  • Prezzo: Molto economica e accessibile. Reperibile usata a partire da 100€ (27/07/2024)

Considerando che anche se il tuo budget è molto limitato, la GTX 1650 Super o la GTX 1660 Super sono ottime scelte, anche se le GPU più economiche hanno meno memoria, sono comunque sufficienti per molti modelli di inferenza. Più cores significano migliori prestazioni, ma anche le schede con meno cores possono essere efficienti per inferenza leggera. Per un budget limitato ma con buone prestazioni, la RTX 3060 è probabilmente la scelta migliore. Se desideri risparmiare ulteriormente, la GTX 1660 Super o la GTX 1650 Super offrono un buon equilibrio tra costo e prestazioni.