When choosing a GPU for local AI—especially for running local LLMs—most people initially look at: But after actually running local models, nearly everyone hits the same wall: “The GPU is fast, but the model doesn’t even fit.” That’s when a key realization appears: 👉 For local AI deployment, VRAM often matters more than GPU core…
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本地部署 AI，GPU VRAM 為什麼比核心數更重要？
在選 GPU 跑本地 AI（尤其是 LLM）時，很多人第一眼會看： 但實際用過本地 LLM 之後，幾乎所有人都會遇到同一個痛點： 「GPU 很快，但模型根本載不進去。」 這時你才會發現一件事： 👉 在本地 AI 場景，VRAM 往往比 GPU 核心數更重要。 先給結論（一句話版） 本地部署 AI 的第一道門檻是「能不能把模型完整放進顯示記憶體」，而不是「算得有多快」。 本地 AI 在「吃」什麼資源？ 不是只有算力，而是「空間」 對本地 AI（特別是 LLM）來說，GPU 主要負責兩件事： 📌 問題是：如果模型放不進 VRAM，第 2 件事根本不會發生。 一個常見誤解：核心數 ≈ 能跑更大的模型 ❌ 很多人會以為： 「核心數多 → GPU 強 → 可以跑更大的模型」 這在 訓練場景 有一定道理，但在 本地推論場景，這個推論常常是錯的。 LLM 推論時，VRAM 裡要放什麼？ 以一個 LLM…
Why GPU Requirements for Inference Are Different from Training
In AI discussions, you often hear these two statements together: This is not a contradiction. 👉 It’s because training and inference are fundamentally different workloads, with very different goals, constraints, and hardware requirements. This article explains where the difference comes from and why mixing them up leads to poor hardware decisions. Short Answer (One-Sentence Takeaway)…
為什麼「推論」對 GPU 的需求跟「訓練」不同？
在 AI 討論中，常會聽到這兩句話同時出現： 這不是矛盾，而是因為——👉 「訓練」跟「推論」在做的事情，本質上完全不同。 這篇文章會幫你建立一個非常重要的觀念分水嶺，讓你之後在選硬體、評估成本時，不再混在一起看。 先給結論（一句話版） AI 訓練追求的是「極致算力與吞吐量」，AI 推論追求的是「效率、延遲與穩定性」。 因此，它們對 GPU 的需求方向完全不同。 先釐清定義：什麼是訓練？什麼是推論？ 🧠 AI 訓練（Training） 💬 AI 推論（Inference） 訓練在「算什麼」？為什麼這麼吃 GPU？ AI 訓練的核心特性 👉 這正是 GPU（尤其是 CUDA 生態）最擅長的事情。 所以訓練需要： 推論在「算什麼」？為什麼需求不一樣？ AI 推論的核心特性 👉 推論不是「算得多快」，而是「回得夠不夠快、夠不夠穩」。 一個很關鍵但常被忽略的差異：時間尺度 訓練的時間觀念 推論的時間觀念 👉 推論是「即時系統」，訓練不是。 為什麼推論「不一定要 GPU」？ 因為推論的瓶頸常常不是算力。 推論的常見瓶頸是： 📌 這也是為什麼： 👉 在推論場景都「可能夠用」 訓練 vs 推論：GPU 需求對照表 項目 訓練（Training） 推論（Inference）…
Is Apple M-Series Suitable for Running Local LLMs?
As local Large Language Models (LLMs) become more popular, many people ask: “Is my Apple M-series Mac actually suitable for running local LLMs?” The answer is not simply yes or no.It depends on what you want to do, how large the model is, and how you plan to use it. This article evaluates Apple M-series…
Apple M 系列適不適合本地 LLM？
隨著本地 LLM（Large Language Model）越來越熱門，很多人開始問： 「我手上的 Mac（Apple M 系列），到底適不適合跑本地 LLM？」 答案不是簡單的「可以」或「不可以」，而是要看 你想怎麼用、跑多大、要多快。 這篇文章會從 硬體架構、記憶體、實際使用情境 三個角度，幫你做出清楚判斷。 先給結論（重點版） Apple M 系列「適合」本地 LLM 推論與輕量應用，但「不適合」大型模型訓練與高並發部署。 如果你把 Apple M 系列當成： 👉 那它其實 很好用。 什麼是「本地 LLM」？先對齊定義 所謂本地 LLM，通常指： 📌 重點不是「最大能跑多大」，而是 「能不能順、穩、長時間跑」。 Apple M 系列的三個關鍵優勢 ① Unified Memory（統一記憶體）＝ 本地 LLM 大加分 Apple M 系列採用 Unified Memory Architecture： 👉 對本地 LLM 來說，「記憶體能不能一次放下模型」比 GPU 核心數更重要。…
Why Apple M-Series Chips Can Run AI Without CUDA
Many people assume that CUDA is mandatory for AI.So a common question arises: “If CUDA is essential for AI,how can Apple M-series chips run AI without CUDA at all?” In practice, you may have noticed that: This article explains why Apple doesn’t need CUDA, by looking at design goals and system architecture. Short Answer (One…
Apple M 系列為什麼不用 CUDA 也能跑 AI？
不少人在接觸 AI 之後會有這個疑問： 「CUDA 是 AI 的標配，那 Apple M 系列沒有 CUDA，為什麼也能跑 AI？」 甚至你可能實際遇過這種情況： 這篇文章，我們從 設計哲學與系統架構 出發，一次把原因講清楚。 先說結論（一句話版） Apple 沒有選擇 CUDA，是因為它打造了一套「從硬體到軟體完全整合」的 AI 執行路線。 不是不用 GPU、也不是不用加速，而是 用「不同的方法」達到類似的目的。 CUDA 是什麼？先釐清對象 CUDA 是由 NVIDIA 推出的 GPU 平行運算平台，核心目標是： 📌 關鍵點： CUDA 解的是「大規模訓練」問題 Apple 的 AI 目標，從一開始就不同 Apple 在設計 M 系列時，優先考量的是： 👉 Apple 要解的不是「怎麼訓練超大模型」，而是「怎麼在裝置上把 AI 用得順」 Apple M 系列的關鍵：不是只有 GPU M…
Why AMD GPUs Sometimes Cannot Run CUDA?
A common question in the AI and GPU world is: “AMD GPUs are powerful too—so why can’t they run CUDA?” You may also hear comments like: This article explains the answer from a technical and ecosystem perspective, without taking sides. Short Answer (Key Takeaway) CUDA is an NVIDIA-exclusive parallel computing platform.AMD GPUs do not support…
為什麼 AMD GPU 有時跑不動 CUDA？
很多人會有一個直覺疑問： 「AMD 也有很強的 GPU，為什麼有些 AI / 深度學習程式卻『跑不動 CUDA』？」 甚至會聽到這種說法： 這篇文章，我們不站品牌立場，只從技術與生態角度，把原因一次講清楚。 先說結論（重點版） CUDA 是 NVIDIA 專屬的平行運算平台，AMD GPU 本來就「不支援 CUDA」。 這不是效能問題，也不是硬體強弱問題，而是 「軟體平台與生態系選擇」的結果。 CUDA 是什麼？為什麼會「綁」GPU？ CUDA 是由 NVIDIA 開發的一套： 📌 關鍵一句話： CUDA 從設計一開始，就是「只給 NVIDIA GPU 用」的。 就像： 👉 CUDA 是 NVIDIA 的「專屬語言 + 平台」 AMD GPU 為什麼「不能跑 CUDA」？ 原因一：CUDA 不是通用標準 CUDA 不是像： 那樣的「跨平台標準」。 而是： 👉 AMD GPU 沒有…