Sebuah demonstrasi terbaru yang menjalankan model AI berparameter 30 miliar di empat perangkat Raspberry Pi 5 telah memicu diskusi tentang kepraktisan dan efektivitas biaya komputasi terdistribusi untuk aplikasi AI. Pengaturan tersebut mencapai 13,04 token per detik untuk generasi teks menggunakan model Qwen3, menunjukkan potensi pengelompokan komputer papan tunggal yang terjangkau untuk beban kerja AI.
Spesifikasi Model:
- Model: Qwen3 30B A3B Q40 (terkuantisasi)
- Arsitektur: Mixture of Experts (MOE)
- Kebutuhan memori: 5.513 MB
- Layer: 48
- Panjang konteks: 4.096 token (dikurangi dari 262.144 asli)
- Kuantisasi: format Q40
Realitas Perbandingan Performa vs Harga
Respons komunitas mengungkapkan perbedaan mencolok mengenai apakah pendekatan ini masuk akal secara finansial. Para kritikus menunjukkan bahwa satu kartu grafis NVIDIA RTX 5060Ti seharga 430 dolar Amerika Serikat akan menghasilkan lebih dari 60 token per detik - hampir lima kali lebih cepat dari kluster Raspberry Pi seharga 550 dolar Amerika Serikat. Kesenjangan performa ini menimbulkan pertanyaan tentang kapan komputasi terdistribusi menjadi bermanfaat untuk aplikasi AI.
Namun, para pendukung berargumen bahwa nilai sebenarnya bukan terletak pada performa mentah tetapi pada aksesibilitas dan peluang pembelajaran. Demonstrasi ini membuktikan bahwa model AI canggih dapat berjalan pada perangkat keras yang tersedia secara luas, membuka pintu untuk proyek edukasi dan eksperimen tanpa memerlukan kartu grafis yang mahal.
Perbandingan Performa:
| Hardware | Biaya (USD) | Performa | Token/Detik |
|---|---|---|---|
| Kluster 4x RPi 5 | $550 | 13.04 tok/s | Terdistribusi |
| RTX 5060Ti | $430 | 60+ tok/s | GPU Tunggal |
| M1 Max 64GB (bekas) | <$1,500 | Tidak disebutkan | Memori terpadu |
Pendekatan Alternatif Mendapat Perhatian
Diskusi ini juga menyoroti solusi alternatif yang mungkin menawarkan nilai yang lebih baik. Beberapa anggota komunitas menyarankan bahwa MacBook Apple Silicon bekas dengan unified memory bisa memberikan jalur yang lebih efektif biaya untuk menjalankan model AI besar secara lokal. M1 Max 2021 dengan unified memory 64GB dapat ditemukan dengan harga di bawah 1.500 dolar Amerika Serikat, menawarkan kapasitas memori yang substansial dengan konsumsi daya tingkat laptop.
Pendekatan ini mengatasi salah satu keterbatasan utama pengaturan desktop tradisional - biaya tinggi dan konsumsi daya kartu grafis dengan memori yang cukup untuk model besar. Arsitektur unified memory Apple memungkinkan seluruh memori sistem digunakan untuk beban kerja AI, berpotensi membuatnya lebih efisien daripada pengaturan terdistribusi.
Keterbatasan Teknis dan Kekhawatiran Skalabilitas
Diskusi komunitas mengungkapkan pertimbangan teknis penting tentang penskalaan sistem AI terdistribusi. Latensi jaringan menjadi hambatan signifikan saat lebih banyak perangkat ditambahkan ke kluster. Pengaturan saat ini memproses lapisan secara berurutan di seluruh perangkat, yang berarti menambahkan lebih banyak unit Raspberry Pi tidak akan memberikan peningkatan performa yang linear.
Masalah kompatibilitas model juga muncul sebagai kekhawatiran utama. Meskipun perangkat lunak distributed-llama yang digunakan dalam demonstrasi ini bekerja dengan baik, ia mendukung jumlah model AI yang terbatas dibandingkan solusi lain. Pembatasan ini dapat membatasi aplikasi praktis pengaturan semacam itu bagi pengguna yang ingin bereksperimen dengan model yang berbeda.
Pengaturan Hardware:
- 4x perangkat Raspberry Pi 5 8GB
- Switch jaringan TP-Link LS1008G
- Total biaya: ~$550 USD
- Konsumsi daya: Rendah (angka pasti tidak disebutkan)
Implikasi Masa Depan untuk Edge Computing
Meskipun ada keterbatasan saat ini, demonstrasi ini merupakan langkah penting menuju membuat AI lebih mudah diakses di edge jaringan. Kemampuan menjalankan model canggih tanpa konektivitas internet membuka kemungkinan untuk aplikasi tertanam, alat edukasi, dan sistem AI yang berfokus pada privasi.
Perdebatan ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang masa depan penerapan AI - apakah layanan cloud terpusat akan mendominasi atau apakah model terdistribusi yang berjalan secara lokal akan menemukan ceruknya dalam aplikasi spesifik di mana privasi, latensi, atau operasi offline lebih penting daripada performa mentah.
Referensi: [v0.16.0] Qwen3 30B A3B Q40 on 4 x Raspberry Pi 5 8GB