摘要
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在一段由 NVIDIA 赞助的视频中，Matthew Berman 演示如何从一台计算机发出 AI 请求，由另一台计算机执行。他介绍了根据可用硬件路由任务的方法。PAIR 在兼容节点上调度独立的推理请求；这不一定意味着它会迁移已经运行的请求，而本地路由本身也不能保证完全隐私。
- 1在另一台本地设备执行请求Berman 在一台设备上输入，另一台设备执行请求。
- 2利用空闲算力PAIR 发现已配对的系统，并为独立推理请求选择符合条件的节点。
- 3可用状态变化Berman 表示，设备繁忙时路由器可以将新任务转到其他设备；这并不意味着已经运行的请求会迁移。
要点建议
- NVIDIA PAIR 将独立的 AI 推理请求路由到本地网络上的兼容设备。
- 系统跟踪节点就绪状态、可用模型和利用率，以选择符合条件的设备。
- 硬件支持仅限兼容设备，并非所有旧计算机或 Apple 设备都符合要求。
- Berman 的视频由 NVIDIA 赞助，隐私取决于完整配置和所使用的工具。
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01
在本地设备间路由 AI 任务
Berman 演示 NVIDIA PAIR，并介绍它如何利用兼容的本地算力。视频由 NVIDIA 赞助。
我在一台计算机上输入请求，但智能体的推理在附近的另一台设备上运行。NVIDIA PAIR 通过本地网络连接兼容计算机，并将独立推理请求路由到符合条件的节点。视频由 NVIDIA 赞助。
我介绍如何利用其他计算机的空闲算力，包括受支持的 Apple 系统。兼容性并非普遍适用：NVIDIA 列出了特定 GPU 和 Apple silicon 要求，选中的节点还需要具备所请求的模型和推理引擎。PAIR 为每个请求选择一台设备，而不是自动把所有设备合并成一个模型。
我表示，如果一台计算机繁忙，PAIR 可以将任务导向其他可用设备。这描述的是对新请求的调度，不一定意味着正在进行的推理会迁移。软件免费，但硬件和电力并非免费；如果其他工具或服务将数据发送到别处，本地路由也不能保证完全隐私。
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