RAMDeck: il nuovo hub per potenziare la RAM domestica in crowdfunding
Scopri RAMDeck, l'hub innovativo in crowdfunding che permette di aggregare la RAM di diversi dispositivi per eseguire modelli di intelligenza artificiale.
In Breve
- Cos'è RAMDeck?
- RAMDeck è un hub in crowdfunding che aggrega la RAM di più dispositivi per eseguire modelli di intelligenza artificiale.
- Qual è il prezzo di RAMDeck?
- Il prezzo early-bird di RAMDeck è fissato a 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 fissato a 109 dollari. La campagna, che ha un obiettivo di finanziamento di 10.000 dollari, terminerà l’8 novembre 2026. L’idea alla base di questo progetto è quella di aggregare la memoria RAM presente in vari dispositivi, come PC Windows, Mac, Linux e telefoni Android, all’interno di una rete domestica, per eseguire modelli di intelligenza artificiale che altrimenti sarebbero troppo grandi per un singolo dispositivo.
La nascita di RAMDeck si colloca in un contesto di forte aumento dei prezzi della memoria DDR5, che ha visto i costi salire a livelli circa cinque volte superiori rispetto a metà 2025. È importante notare che RAMDeck non fonde la memoria a livello hardware: i pesi di un modello vengono distribuiti tra i vari dispositivi, ognuno dei quali mantiene la propria porzione di memoria locale 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 agente nodo avvia un server ggml RPC su ciascun dispositivo partecipante, mentre il coordinamento avviene tramite un protocollo standard di llama.cpp. Un elemento chiave del progetto è l’orchestrazione fornita da TradeMAV, che include la scoperta automatica dei nodi, il posizionamento dei layer privilegiando GPU veloci rispetto alla RAM di sistema più lenta, la gestione dei guasti, una dashboard e un’API compatibile con OpenAI.
Le specifiche hardware del hub non sono state rese pubbliche, e non sono stati forniti dettagli su processore, memoria, porte e consumo. Tuttavia, la documentazione suggerisce che gli utenti esperti possono seguire una soluzione fai-da-te (DIY) gratuita. Esistono già alternative software operative per il pooling e l’orchestrazione su dispositivi eterogenei, e sul mercato 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 sacrificio in termini di velocità a favore della capacità, e consiglia 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: 39 token/s per Qwen3-Coder 30B su una coppia di Beelink mini PC e Mac mini M4, e 16 token/s per una variante 40B REAP di Qwen3-Coder-Next. Un modello 7B ha raggiunto 43 token/s eseguendo esclusivamente sulla 3060. Tuttavia, i modelli densi mostrano prestazioni molto più modeste: un 27B denso ha reso 1,92 token/s su quattro dispositivi, mentre gpt-oss-120b ha segnato 1,37 token/s su un cluster di sei macchine.
In sintesi, l’engine sottostante di RAMDeck è un software gratuito già disponibile, e l’hub punta a semplificare l’orchestrazione multi-dispositivo. Tuttavia, mancano dettagli hardware e le misure pubblicate 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, i 109 dollari garantiscono l’acquisto dell’hub in preordine, ma è importante considerare i rischi tipici delle campagne di crowdfunding, che possono includere ritardi, cambiamenti o mancata consegna.
