In Breve
- Cos'è RAMDeck?
- RAMDeck è un hub che aggrega la RAM di più dispositivi per eseguire modelli di intelligenza artificiale.
- Quanto costa RAMDeck?
- Il prezzo early-bird di RAMDeck è di 109 dollari.
- Quando termina la campagna di crowdfunding?
- La campagna di crowdfunding termina l'8 novembre 2026.
RAMDeck è un innovativo hub a basso consumo, attualmente in crowdfunding su Indiegogo, con un prezzo early-bird di 109 dollari. La campagna, che ha un obiettivo di finanziamento di 10.000 dollari, terminerà l’8 novembre 2026. Questo dispositivo è progettato per aggregare la memoria RAM di PC Windows, Mac, Linux e telefoni Android all’interno di una rete domestica, consentendo l’esecuzione di modelli di intelligenza artificiale troppo complessi per un singolo dispositivo.
Il progetto nasce in un contesto di forte aumento dei prezzi della memoria DDR5, che ha visto i costi quintuplicarsi rispetto a metà 2025. RAMDeck non unisce la memoria a livello hardware; invece, i pesi di un modello vengono distribuiti tra le macchine, ognuna delle quali mantiene la propria porzione di RAM e trasferisce solo i risultati intermedi attraverso la rete durante la generazione dei token.
L’infrastruttura software di RAMDeck si basa sull’RPC di llama.cpp: un nodo agente avvia il server ggml RPC su ogni dispositivo partecipante, mentre il coordinamento avviene attraverso il protocollo standard di llama.cpp. Un elemento chiave del progetto, TradeMAV, si occupa dell’orchestrazione attorno a questo motore, che include la scoperta automatica dei nodi, il posizionamento dei layer privilegiando GPU veloci rispetto alla RAM di sistema più lenta, gestione dei guasti, dashboard e un’API compatibile con OpenAI.
Le specifiche hardware dell’hub non sono state rese pubbliche, quindi dettagli come processore, memoria, porte e consumo rimangono sconosciuti. Tuttavia, la documentazione suggerisce che chi ha familiarità con script da terminale può seguire una soluzione DIY gratuita. Esistono già alternative software per il pooling e l’orchestrazione su dispositivi eterogenei, mentre sul mercato commerciale sono disponibili soluzioni di clustering ad alte prestazioni che sfruttano interconnessioni come Thunderbolt 5 con RDMA.
TradeMAV avverte che il pooling della memoria comporta un compromesso tra velocità e capacità e raccomanda l’acquisto di GPU con maggiore VRAM per chi cerca prestazioni elevate. I benchmark pubblicati mostrano che le demo più veloci utilizzano un mini PC con RTX 3060 e modelli mixture-of-experts che attivano circa 3 miliardi di parametri per token. Ad esempio, sono stati registrati 39 token/s per Qwen3-Coder 30B su una coppia di mini PC Beelink e un Mac mini M4, e 16 token/s per una variante 40B di Qwen3-Coder-Next. Un modello 7B ha raggiunto 43 token/s utilizzando esclusivamente la 3060. Tuttavia, i modelli densi mostrano prestazioni molto più modeste, con un 27B denso che ha reso 1,92 token/s su quattro dispositivi e un modello 120B su cinque macchine che ha impiegato circa sette minuti per l’inizializzazione, raggiungendo poi 3,1 token/s.
In sintesi, l’engine sottostante di RAMDeck è un software gratuito già disponibile, mentre l’hub si propone di semplificare l’orchestrazione multi-dispositivo. Tuttavia, mancano dettagli hardware e i risultati pubblicati evidenziano limiti di prestazioni per modelli densi. Per chi desidera sperimentare, è possibile provare le modalità RPC di llama.cpp o soluzioni open source simili senza costi. Per chi preferisce la comodità, il prezzo di 109 dollari per l’hub in preorder comporta i rischi tipici delle campagne di crowdfunding, come ritardi o cambiamenti nei prodotti.
