Новое решение Nvidia PAIR позволяет легко создать домашний центр для выполнения задач агентного ИИ
Данный инструмент позволяет использовать любые простаивающие компьютеры Mac или ПК, которые есть в доме, для запуска небольших языковых моделей и ускорения агентских рабочих нагрузок с помощью субагентов. Об этом было объявлено вчера на выставке IFA 2026 в Берлине.
Представители Nvidia объяснили, что, когда локальным ИИ-агентам дают задание, они обычно разбивают его на несколько подзадач, которые должны быть выполнены одновременно для достижения основной цели. Но если все эти подзадачи выполняются на одном ноутбуке или компьютере, работа будет идти медленнее, чем если бы у каждого субагента был свой выделенный вычислительный узел.
Новый инструмент Nvidia PAIR предлагает способ ускорить работу, позволяя распределять рабочие нагрузки искусственного интеллекта по домашней сети. Идея заключается в том, что если в доме есть несколько компьютеров с графическими процессорами, то любое из простаивающих в данный момент устройств, может участвовать в выполнении текущих задач ИИ. PAIR определяет, какие подзадачи необходимо выполнить, а затем решает, как распределить их между доступными графическими процессорами, чтобы они были выполнены максимально эффективно. После выполнения задания результаты возвращаются на основной узел, что позволяет завершить задачу гораздо быстрее.
В Nvidia понимают, что компьютеры в домашней сети не будут постоянно простаивать. Иногда люди будут использовать свои графические процессоры для таких задач, как игры, работа или выполнение собственных заданий искусственного интеллекта. Компания также понимает, что кто-то может захотеть начать использовать свой ПК, пока он выполняет какую-либо подзадачу. В таких случаях PAIR просто перераспределит эту нагрузку на другие доступные узлы или вернёт ее на основной узел, если других доступных узлов нет. Система спроектирована так, чтобы быть гибкой и максимально эффективно использовать все доступные ресурсы в любой момент времени. Такая гибкость означает, что кластеры PAIR не могут гарантировать равнозначные рабочие нагрузки, но для длительных задач, не имеющих жёсткого временного графика, они, вероятно, будут гораздо эффективнее, чем выполнение всей рабочей нагрузки на одном графическом процессоре.
Систему относительно легко настроить. Пользователи просто скачивают программное обеспечение PAIR и устанавливают его на свои локальные устройства, после чего оно автоматически создаёт прокси для интерфейсных ИИ-приложений, таких как LM Studio и Ollama, для поддержки подключения к кластеру. После подключения всех доступных машин PAIR распределяет нагрузку между узлами, которые в данный момент простаивают.
На участвующих узлах также должны быть установлены приложения LM Studio или Ollama и программное обеспечение PAIR. Однако, по словам представителей Nvidia, включить компьютеры в единый кластер довольно просто, поскольку для обнаружения используются mDNS или IP-адреса. Система автоматически найдёт все компьютеры в доме пользователя и поможет загрузить модель на каждый из них. При этом нет необходимости запускать идентичные модели искусственного интеллекта на каждом компьютере. Система просто определит, какие модели доступны на каждом ПК, и распределит работу агентов в зависимости от их возможностей.
По данным Nvidia, PAIR может работать на любой системе с графическими картами DGX Spark или GeForce RTX 20-й серии, а также на более новых устройствах. Система также поддерживает компьютеры Mac с процессорами серии M4 или более современными чипами. По словам компании, клиент PAIR уже доступен в бета-версии для систем macOS, Windows и Linux.
