Il progetto PAIR (Personal AI Router) di NVIDIA distribuisce la potenza di calcolo di computer diversi collegati alla stessa rete tra le attività di intelligenza artificiale. I dispositivi Windows, Linux e macOS — un computer Windows con scheda grafica RTX, una macchina con Ubuntu e un MacBook con processore Apple Silicon — possono partecipare allo stesso cluster. Nel sistema, che non richiede un server principale separato, i dispositivi eseguono le attività e partecipano anche al loro instradamento; i nuovi dispositivi aumentano la capacità complessiva.
PAIR non è un nuovo motore di inferenza, ma un livello proxy che opera davanti a Ollama e LM Studio. La connessione viene inoltrata al router senza modificare il codice del client o dell’agente esistente. Le attività indipendenti degli agenti multipli vengono distribuite alle GPU inattive; le schede grafiche non si trasformano fisicamente in un’unica GPU.
Nel test di NVIDIA, un carico di lavoro con cinque sotto-agenti è stato completato in 18 minuti con un singolo RTX Spark Laptop e in 8 minuti e 48 secondi con un cluster composto da Laptop, DGX Spark e RTX 5090. PAIR può rimuovere temporaneamente dalle attività il dispositivo sottoposto a un carico elevato a causa del gaming. Quando il coperchio del Laptop viene chiuso, gli altri dispositivi continuano a funzionare; il dispositivo liberato può rientrare nel cluster. Il sistema non combina le VRAM: due schede con 8 GB di VRAM ciascuna non possono essere utilizzate come 16 GB di VRAM.
Perché è importante
Questo approccio consente ai carichi di lavoro di intelligenza artificiale di sfruttare la capacità inutilizzata di diversi dispositivi sulla stessa rete, senza dover dipendere da un’unica macchina potente. Ciò offre flessibilità agli utenti multi-agente che vogliono utilizzare insieme computer con hardware diversi e sistemi operativi Windows, Linux e macOS; il fatto che non siano necessarie modifiche lato client riduce inoltre la soglia di integrazione con gli strumenti esistenti. La possibilità che i dispositivi vengano temporaneamente disattivati per motivi come l’utilizzo per il gaming o la chiusura del coperchio dimostra che il cluster funziona con risorse variabili, anziché come un server fisso. D’altra parte, poiché PAIR non combina la memoria delle schede grafiche, l’aumento della capacità non incrementa la quantità di VRAM disponibile per un singolo task. Il test di NVIDIA dimostra che il vantaggio dipende dalla distribuzione di attività indipendenti su più dispositivi.
Contesto
NVIDIA non è un nome nuovo nell’archivio di FikirPilot: negli ultimi 90 giorni abbiamo pubblicato 5 notizie in cui compare questo nome; la più recente è datata 2 settembre 2026.
Termine: agente
Un agente di intelligenza artificiale è un software che, invece di generare una singola risposta, invoca strumenti ed esegue attività in più passaggi per raggiungere un obiettivo.