三台設備,將五個子Agent的任務從18分鐘壓縮至8分48秒。 這是NVIDIA最新發布的開源工具PAIR。 它最常被誤解為「將多張GPU拼成一張」。 實際上,它不會合併顯存,也不會拆分單一模型。 它僅負責將不同請求分配給區域網路中閒置的電腦。 我的判斷:PAIR解決的是多Agent併發問題,而非顯存不足。 家中有多台電腦的人會非常實用;若僅運行單一大型模型,速度不會無緣無故變快。 GitHub: https://t.co/bPjzZdjEeN
HuaHua🌱三台設備,將五個子Agent的任務從18分鐘壓縮至8分48秒。 這是NVIDIA最新發布的開源工具PAIR。 它最常被誤解為「將多張GPU拼成一張」。 實際上,它不會合併顯存,也不會拆分單一模型。 它僅負責將不同請求分配給區域網路中閒置的電腦。 我的判斷:PAIR解決的是多Agent併發問題,而非顯存不足。 家中有多台電腦的人會非常實用;若僅運行單一大型模型,速度不會無緣無故變快。 GitHub: https://t.co/bPjzZdjEeN
