A GPU-powered Pi for more efficient AI?

  • Видео
  • О видео
  • Скачать
  • Поделиться

A GPU-powered Pi for more efficient AI?

The Raspberry Pi is a compelling low-power option for running GPU-accelerated LLMs locally. For my main test setup, here's the hardware I used (some links are affiliate links): - Raspberry Pi 5 8GB ($80): https://www.raspberrypi.com/products/raspberry-pi-5/ - Raspberry Pi 27W Power Supply ($14): https://www.raspberrypi.com/products/power-supply/ - 1TB USB SSD ($64): https://amzn.to/3OjJysQ - Pineboards HatDrive! Bottom ($20): https://amzn.to/3Zbz0T5 - JMT M.2 Key to PCIe eGPU Dock ($55): https://amzn.to/4eCpi0g - OCuLink cable ($20): https://amzn.to/3YTXNJW - Lian-Li SFX 750W PSU ($130): https://amzn.to/48T4a4R - AMD RX 6700 XT ($400): https://amzn.to/3UXywgI And here are the resources I mentioned for setting up your own GPU-accelerated Pi: - Blog post with AMD GPU setup instructions: https://www.jeffgeerling.com/blog/2024/amd-radeon-pro-w7700-running-on-raspberry-pi - Blog post with llama.cpp Vulkan instructions: https://www.jeffgeerling.com/blog/2024/llms-accelerated-egpu-on-raspberry-pi-5 - Llama Benchmarking issue: https://github.com/geerlingguy/ollama-benchmark/issues/1 - AMD not supporting ROCm on Arm: https://github.com/ROCm/ROCm/issues/3960 - Raspberry Pi PCIe Database: https://pipci.jeffgeerling.com - Home Assistant Voice Control: https://www.home-assistant.io/voice_control/ - James Mackenzie's video with RX 580: https://www.youtube.com/watch?v=J0z09Ddr58w Support me on Patreon: https://www.patreon.com/geerlingguy Sponsor me on GitHub: https://github.com/sponsors/geerlingguy Merch: https://www.redshirtjeff.com 2nd Channel: https://www.youtube.com/@GeerlingEngineering 3rd Channel: https://www.youtube.com/@Level2Jeff Contents: 00:00 - Why do this on a Pi 01:33 - Should I even try? 02:06 - Hardware setup 04:34 - Comparisons with Llama 05:43 - How much is too much? 06:52 - Benchmark results 07:41 - Software setup 09:13 - More models, more testing
124, 628   |   3 мес. назад  |   5, 990 - 0
 

A GPU-powered Pi for more efficient AI?

Скачайте изображение (превью) выбрав качество


320x180 480x360 640x480 1280x720

The Raspberry Pi is a compelling low-power option for running GPU-accelerated LLMs locally.

For my main test setup, here's the hardware I used (some links are affiliate links):

- Raspberry Pi 5 8GB ($80):
- Raspberry Pi 27W Power Supply ($14):
- 1TB USB SSD ($64):
- Pineboards HatDrive! Bottom ($20):
- JMT M.2 Key to PCIe eGPU Dock ($55):
- OCuLink cable ($20):
- Lian-Li SFX 750W PSU ($130):
- AMD RX 6700 XT ($400):

And here are the resources I mentioned for setting up your own GPU-accelerated Pi:

- Blog post with AMD GPU setup instructions:
- Blog post with llama.cpp Vulkan instructions:
- Llama Benchmarking issue:
- AMD not supporting ROCm on Arm:
- Raspberry Pi PCIe Database:
- Home Assistant Voice Control:
- James Mackenzie's video with RX 580:

Support me on Patreon:
Sponsor me on GitHub:
Merch:
2nd Channel:
3rd Channel:

Contents:

00:00 - Why do this on a Pi
01:33 - Should I even try?
02:06 - Hardware setup
04:34 - Comparisons with Llama
05:43 - How much is too much?
06:52 - Benchmark results
07:41 - Software setup
09:13 - More models, more testing


A GPU-powered Pi for more efficient AI?

Чтобы скачать видео "A GPU-powered Pi for more efficient AI?" передвинте ползунок вправо



Покажите вашим друзьям, добавьте в соцсети

Ссылка на страницу с видео:

 

Ссылка HTML на страницу с видео:

 

Код для вставки плеера:


  • Комментарии

Комментарии ФБ


Уважаемые друзья!

Источником всего видеоконтента, в том числе проигрывающегося на страницах ресурса ruslar.me, является сторонний видео ресурс, а именно общедоступный видеохостинг YouTube.com, предоставляющий открытый доступ к своему видеоконтенту (используя открытую и общедоступную технологию video API3 youtube.com)!

Проблемы с авторскими правами

Если вам принадлежат авторские права на данное видео, которое было загружено без вашего согласия на YouTube.com, перейдите на страницу этого видео сайта YouTube.com , нажмите на ссылку под проигрывателем Ещё -> "Пожаловаться" -> "Нарушение моих прав" и в выпадающем меню, выбирите, что именно нарушается и нажмите кнопку "Отправить".



Неприемлемый контент

Чтобы сообщить о неприемлемом видео, перейдите на YouTube, нажмите на ссылку под проигрывателем Ещё -> "Пожаловаться" и выберите в "Сообщить о нарушении" что именно вас не устраивает в этом видео. Подробнее о наших правилах читайте в Условиях использования.