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Docker Model Runner 是 Docker 官方用于本地运行 AI 模型的工具，但 在 Docker Model Runner 中启用 NVidia GPU 加速 需要特定的配置。

我找到了一些关于GPT-OSS 120b在三个不同平台上运行的性能测试结果：NVIDIA DGX Spark、Mac Studio和RTX 4080。Ollama库中的GPT-OSS 120b模型大小为65GB，这意味着它无法装入RTX 4080（或更新的RTX 5080的16GB显存中。

Docker Model Runner (DMR) 是 Docker 官方用于本地运行 AI 模型的解决方案，于 2025 年 4 月推出。此快速参考提供了所有关键命令、配置和最佳实践的快速查阅。

在当今的计算环境中，虚拟化已成为开发、测试和运行多个操作系统的重要工具。对于寻求一种简单直观方式来管理虚拟机的 Linux 用户来说，GNOME Boxes 是一个轻量且用户友好的选择，它在不牺牲功能性的前提下优先考虑易用性。

人工智能的未来不仅仅是更聪明的模型，更是更聪明的硅芯片。
专为LLM推理设计的硬件正在引发一场革命，这与比特币挖矿转向ASICs的转变非常相似。

NVIDIA DGX Spark 是真实存在的，将于 2025年10月15日 开售，目标用户是需要 本地大型语言模型（LLM）工作 的 CUDA 开发者，配备集成的 NVIDIA AI 套件。美国建议零售价为 3,999美元；由于增值税和渠道因素，英国/德国/日本 的零售价更高。澳大利亚/韩元 的公开标价 尚未广泛发布。

一再地，让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合LLMs，也适用于AI整体。

具体来说，我正在查看
RTX-5080和RTX-5090价格。
它们的价格略有下降。

GPU负载监控应用: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

NVIDIA 即将发布 NVIDIA DGX Spark - 基于 Blackwell 架构的小型 AI 超级计算机，配备 128GB 以上统一内存和 1 PFLOPS 的 AI 性能。这是运行大型语言模型（LLM）的理想设备。

让我们比较顶级消费级GPU的价格，这些GPU特别适合用于大型语言模型（LLMs），总体上也适用于人工智能（AI）。

具体来看： RTX 5080和RTX 5090价格。它们的价格略有下降。

仅仅三个月前，我们还看不到RTX 5090在商店里出售，而现在它们已经上市了，但价格略高于MRSP。

让我们比较一下澳大利亚最便宜的RTX 5080和RTX 5090的价格，看看情况如何。

顶级自动化系统用于某些令人惊叹的工作。

如何PCIe通道影响大语言模型性能？

这取决于具体任务。对于训练和多GPU推理，性能下降非常明显。

我深受这个问题的影响。但如果你的蓝屏（BSOD）和我的情况类似，你应该调查并测试你的电脑。
原因在于 Intel 第 13 代和第 14 代处理器的 CPU 退化问题。

我有一个理论要测试——如果利用所有Intel CPU核心是否能提高LLMs的速度？。
困扰我的是，新的gemma3 27位模型（gemma3:27b，17GB在ollama上）无法适应我GPU的16GB显存，部分运行在CPU上。