Ollama en CPU de Intel: núcleos eficientes vs. de rendimiento
Tengo una teoría que quiero probar: ¿utilizar todos los núcleos en un procesador Intel aumentaría la velocidad de los LLMs? Me molesta que el nuevo modelo gemma3 de 27 bits (gemma3:27b, 17 GB en ollama) no entre en los 16 GB de VRAM de mi GPU, y se ejecute parcialmente en el CPU.
La IA requiere mucha energía...
En medio del caos del mundo moderno, aquí estoy comparando las especificaciones técnicas de diferentes tarjetas adecuadas para tareas de IA (Aprendizaje Profundo, Detección de Objetos y Modelos de Lenguaje Grande). Sin embargo, todas son increíblemente caras.
Comprender la concurrencia y la encolación en Ollama, así como cómo ajustar OLLAMA_NUM_PARALLEL para solicitudes paralelas estables.
Esta guía explica cómo Ollama maneja las solicitudes paralelas (concurrencia, colas y límites de recursos) y cómo ajustarlo utilizando la variable de entorno OLLAMA_NUM_PARALLEL (y configuraciones relacionadas).
Es mucho más sencillo en comparación con los controladores de impresoras antiguos.
La instalación del ET-8500 en Windows está bien documentada en el manual. La instalación del controlador Linux ET-8500 es sencilla pero no trivial. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión hub.
Probemos la velocidad de los LLM en GPU frente a CPU
Comparando la velocidad de predicción de varias versiones de LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) en CPU y GPU.
