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Nvidia PAIR: RTX und Apple Mac ab M4 rechnen in Zukunft im Team
Neben einem konkreten Datum für Notebooks und Mini-PCs mit RTX Spark N1X hat Nvidia zur IFA den Personal AI Router vorgestellt. Mit Nvidia PAIR lassen sich AI-Lasten im lokalen Netzwerk auf über LAN miteinander verbundene, kompatible Systeme mit Nvidia-GPU, aber auch Apple Silicon verteilen. Eine Beta ist ab sofort verfügbar.
Die Motivation hinter Nvidia PAIR lässt sich wie folgt umreißen: Einfache Anfragen an die KI waren gestern. Das Thema der Stunde sind KI-Agenten, die auch sehr komplexe Aufgaben übernehmen und dafür eigenständig KI-Modelle in Anspruch nehmen. Doch das benötigt sehr viel Rechenleistung, die sich Cloud-KI-Anbieter teuer bezahlen lassen. Datenschutzbedenken gibt es obendrein.
Lokal sind die Daten sicherer, doch reicht die Rechenkapazität eines Systems oft nicht aus, die Vielzahl an Aufgaben eines Agenten und seiner Sub-Agenten zufriedenstellend schnell abzuarbeiten. Könnte dafür die in Summe im Haushalt verfügbare Rechenleistung genutzt werden, sehe das schon anders aus. Und wird auf den Systemen gerade nicht gespielt oder gearbeitet, „liegt die Rechenleistung ohnehin brach“.
Genau das soll sich Nvidia PAIR zunutze machen und damit im Vergleich zum Gang in die Cloud hohe Kosten einsparen können. Nvidia spricht vom „Haushalt, der eine Schatzkiste voller kostenloser Tokens ist“.
Nvidia PAIR ermöglicht es, über LAN verbundene, kompatible Systeme koordiniert mit KI-Rechenlasten zu beauftragen. Ein Beispiel:
Ein über OpenClaw oder Hermes betriebener KI-Agent mit KI-Modell X beauftragt einen Sub-Agenten im gleichen Modell oder mit Modell Y mit einer weiteren Aufgabe. Beide Agenten konkurrieren daraufhin um dieselbe GPU im selben System. Mit Nvidia PAIR wird es möglich sein, den Auftrag an den Sub-Agenten auf der GPU in einem anderen System ausführen zu lassen, solange er unabhängig vom anderen Auftrag ausgeführt werden kann.
Nvidia PAIR ist nicht dazu gedacht, um ein KI-Modell oder eine Inference-Last auf verschiedene Grafikkarten im Verbund aufzuteilen. Auch kann PAIR die GPU-Leistung oder die Speicherkapazitäten des Grafikspeichers im Verbund nicht zu einem Pool vereinen. Es geht einzig und allein um die Verteilung voneinander unabhängiger Lasten auf verschiedene GPUs.
Nvidia PAIR übernimmt dabei nicht die Rolle einer Inference Engine, die KI-Modelle ausführt. Das bleibt weiterhin LM Studio oder Ollama vorbehalten. Stattdessen kann Nvidia PAIR als „Virtual Inference Router“ die vom KI-Agenten wie OpenClaw oder Hermes gestellten Aufgaben an LM Studio oder Ollama auf verschiedene Instanzen dieser Inference Engines im Netzwerk verteilen.
Das System soll dabei sehr flexibel sein: Ist ein Rechner im Verbund ausgelastet oder in den Ruhezustand gewechselt, wird er nicht berücksichtigt.
Nvidia PAIR ist Open Source und steht ab sofort als Beta für Windows, Linux und macOS zur Verfügung (via GitHub). Unterstützt werden Systeme mit folgenden Ausstattungsmerkmalen: