Некоторые преимущества локальной обработки данных для ИИ-помощника на GPU:

• Контроль над данными и их безопасность. 3 Локальный запуск позволяет хранить информацию на собственных серверах и исключает внешнее отслеживание. 4
• Снижение затрат на облачные вычисления. 3
• Возможность использования мощных локальных ресурсов для ускорения обучения и инференса. 3
• Гибкость и возможность кастомизации моделей. 3 Исследователи могут настраивать архитектуры и экспериментировать с параметрами без ограничений облачных платформ. 3
• Удобство разработки и тестирования. 3 Локальная среда позволяет быстро вносить изменения и проводить эксперименты. 3
• Отсутствие зависимости от интернет-соединения. 3 Это особенно полезно в условиях ограниченного доступа к сети. 3

Пример локального ИИ-помощника на GPU — Project G-Assist от NVIDIA, который работает напрямую с системой, не передавая данные на внешние серверы. 5