Một cuộc thử nghiệm gần đây chạy mô hình AI 30 tỷ tham số trên bốn thiết bị Raspberry Pi 5 đã châm ngòi cho các cuộc thảo luận về tính thực tiễn và hiệu quả chi phí của điện toán phân tán cho các ứng dụng AI. Hệ thống này đạt được 13.04 token mỗi giây cho việc tạo văn bản sử dụng mô hình Qwen3, cho thấy tiềm năng của việc kết nối các máy tính đơn bảng giá rẻ để xử lý khối lượng công việc AI.
Thông số kỹ thuật của mô hình:
- Mô hình: Qwen3 30B A3B Q40 (đã được lượng tử hóa)
- Kiến trúc: Mixture of Experts (MOE)
- Yêu cầu bộ nhớ: 5,513 MB
- Số lớp: 48
- Độ dài ngữ cảnh: 4,096 token (giảm từ 262,144 ban đầu)
- Lượng tử hóa: định dạng Q40
Kiểm Tra Thực Tế Hiệu Suất So Với Giá Cả
Phản hồi từ cộng đồng cho thấy sự chia rẽ rõ rệt về việc liệu cách tiếp cận này có hợp lý về mặt tài chính hay không. Những người chỉ trích chỉ ra rằng một card đồ họa NVIDIA RTX 5060Ti đơn lẻ, có giá 430 đô la Mỹ, sẽ mang lại hơn 60 token mỗi giây - nhanh gần năm lần so với cụm Raspberry Pi có giá 550 đô la Mỹ. Khoảng cách hiệu suất này đặt ra câu hỏi về thời điểm điện toán phân tán trở nên đáng giá cho các ứng dụng AI.
Tuy nhiên, những người ủng hộ lập luận rằng giá trị thực sự không nằm ở hiệu suất thô mà ở khả năng tiếp cận và cơ hội học tập. Cuộc thử nghiệm chứng minh rằng các mô hình AI tinh vi có thể chạy trên phần cứng sẵn có, mở ra cánh cửa cho các dự án giáo dục và thử nghiệm mà không cần card đồ họa đắt tiền.
So sánh hiệu suất:
| Phần cứng | Chi phí (USD) | Hiệu suất | Token/Giây |
|---|---|---|---|
| Cụm 4x RPi 5 | $550 | 13.04 tok/s | Phân tán |
| RTX 5060Ti | $430 | 60+ tok/s | GPU đơn |
| M1 Max 64GB (đã qua sử dụng) | <$1,500 | Không xác định | Bộ nhớ thống nhất |
Các Cách Tiếp Cận Thay Thế Nhận Được Sự Chú Ý
Cuộc thảo luận cũng làm nổi bật các giải pháp thay thế có thể mang lại giá trị tốt hơn. Một số thành viên cộng đồng gợi ý rằng các MacBook Apple Silicon đã qua sử dụng với bộ nhớ thống nhất có thể cung cấp con đường hiệu quả chi phí hơn để chạy các mô hình AI lớn tại địa phương. Một chiếc M1 Max năm 2021 với 64GB bộ nhớ thống nhất có thể tìm thấy với giá dưới 1.500 đô la Mỹ, cung cấp dung lượng bộ nhớ đáng kể với mức tiêu thụ điện năng ở mức laptop.
Cách tiếp cận này giải quyết một trong những hạn chế chính của các thiết lập desktop truyền thống - chi phí cao và mức tiêu thụ điện năng của card đồ họa có đủ bộ nhớ cho các mô hình lớn. Kiến trúc bộ nhớ thống nhất của Apple cho phép toàn bộ bộ nhớ hệ thống được sử dụng cho khối lượng công việc AI, có khả năng làm cho nó hiệu quả hơn so với các thiết lập phân tán.
Hạn Chế Kỹ Thuật và Mối Quan Ngại Về Mở Rộng
Các cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ những cân nhắc kỹ thuật quan trọng về việc mở rộng các hệ thống AI phân tán. Độ trễ mạng trở thành một nút thắt cổ chai đáng kể khi nhiều thiết bị được thêm vào cụm. Thiết lập hiện tại xử lý các lớp tuần tự trên các thiết bị, có nghĩa là việc thêm nhiều đơn vị Raspberry Pi hơn sẽ không nhất thiết mang lại cải thiện hiệu suất tuyến tính.
Vấn đề tương thích mô hình cũng nổi lên như một mối quan ngại lớn. Trong khi phần mềm distributed-llama được sử dụng trong cuộc thử nghiệm này hoạt động tốt, nó hỗ trợ một số lượng hạn chế các mô hình AI so với các giải pháp khác. Hạn chế này có thể giới hạn các ứng dụng thực tiễn của những thiết lập như vậy cho người dùng muốn thử nghiệm với các mô hình khác nhau.
Cấu hình phần cứng:
- 4 thiết bị Raspberry Pi 5 8GB
- Switch mạng TP-Link LS1008G
- Tổng chi phí: ~$550 USD
- Mức tiêu thụ điện năng: Thấp (số liệu chính xác chưa được chỉ định)
Tác Động Tương Lai Đối Với Edge Computing
Bất chấp những hạn chế hiện tại, cuộc thử nghiệm đại diện cho một bước quan trọng hướng tới việc làm cho AI dễ tiếp cận hơn tại biên của mạng. Khả năng chạy các mô hình tinh vi mà không cần kết nối internet mở ra khả năng cho các ứng dụng nhúng, công cụ giáo dục và hệ thống AI tập trung vào quyền riêng tư.
Cuộc tranh luận phản ánh những câu hỏi rộng hơn về tương lai của việc triển khai AI - liệu các dịch vụ đám mây tập trung sẽ thống trị hay các mô hình phân tán, chạy cục bộ sẽ tìm thấy vị trí thích hợp của chúng trong các ứng dụng cụ thể nơi quyền riêng tư, độ trễ hoặc hoạt động ngoại tuyến quan trọng hơn hiệu suất thô.
Tham khảo: [v0.16.0] Qwen3 30B A3B Q40 on 4 x Raspberry Pi 5 8GB