---
title: datakeskus.io
---

[B70/9070XT skriptejä](/updateai), [LoRA-treenaus](/amytrainer)

## Mitä hankin AI-työkaluja varten?

Priorisoi ensimmäiset hankinnat tässä järjestyksessä

1. Näytönohjaimen muistin määrä (GB VRAM)
1. Keskusmuistin määrä (GB RAM)
1. Runsaasti levytilaa (TB NVMe)

Optimoi sen jälkeen uusia hankintoja tässä järjestyksessä

1. Näytönohjaimen muistin kaista: uudempi sukupolvi
1. Keskusmuistin nopeus: tarvittaessa uusi emolevy

Näillä on vain vähän merkitystä

* Prosessorin teho: moderni moniydinsuoritin riittää
* Emolevyn PCIe-väylien nopeus: merkitystä vain jos käytät GPU:ita rinnakkain

## Mikä rauta?

**Dedikoitu Nvidia GPU**: Kallis, mutta vaivaton, tehokas ja parhaiten tuettu.

**Apple M5 tai uudempi**: Myös kallis, mutta vaivaton ja tehokas.

**Dedikoitu AMD GPU**: Hyvä hinta-laatusuhde. Alkaa olla jo hyvin tuettu työkaluissa.

**Dedikoitu Intel GPU**: Edullinen iso muisti, mutta saattaa vaatia säätöä työkalusta riippuen.

**Raspberry Pi ja muut pienet**: Ajaa 1-3B malleja hitaasti.

**Integroitu GPU**: Toimii, jos yhtenäismuistia on tarpeeksi. Tavallinen läppärin iGPU voi riittää 1–8B-malleihin.

**Integroitu NPU**: Toimii erikoistuneille malleille, mutta AI-työkalut eivät osaa hyödyntää samalla tavalla kuin GPU:ta.

## Mikä backend?

**CUDA**: Toimii vain Nvidian raudalla. Suljettu. Nvidian "AI moat". Alkuperäinen ja vanhin ekosysteemi, joten kattava tuki, tehokas ja monessa työkalussa oletus.

**MLX/Metal**: Toimii vain Applen raudalla. MLX on avoin kerros, mutta se nojaa Applen suljettuun Metaliin.

**ROCm/HIP**: Toimii AMD:n raudalla. Avoin.

**Vulkan/SPIR-V**: Toimii usealla eri raudalla. Avoin. Joissain työkaluissa saattaa olla tehokkaampi kuin ROCm tai SYCL. Poikkeuksena Applen rauta, jolle ei ole varsinaista Vulkan-tukea.

**SYCL/XPU/OneAPI**: Toimii lähinnä Intelin raudalla. Avoin. Laaja tuki puuttuu vielä monesta työkalusta, joten täytyy säätää.

*päivitetty 5.9.2026 | [lähdekoodi](/index.md) | [ip](/ip), [whoami](/whoami)*