Vypočítejte TPS modelu Tesla M40 24 GB na místních AI modelech
Každý model v našem katalogu byl posouzen vůči této kartě při délce kontextu a minimální kvalitě, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jediný požadavek, vypočítaný z šířky pásma paměti této karty a velikosti každého modelu po kompresi..
Vypočítáno pro tuto kartu
679 modely v našem katalogu dohromady
Největší model, který podporuje
Mixtral 8x7B
46.7B · Q3_K_M · 21.7 tok/s
Nejrychlejší model
Gemma 3 QAT 1B
104 tok/s · 1B
Které AI modely mohou běžet na a Tesla M40 24 GB?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Více kontextu znamená více paměti pro cache konverzace. Rychlost je pro novou konverzaci a nemění se s tímto nastavením..
Skrývá modely, které by se vešly pouze tím, že by byly komprimovány pod tuto úroveň.
502 modely odpovídají
Vypočítávání| Kvantisace | Pohodlné | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
104
tok/s
36–208 · nízká důvěra |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
104
tok/s
36–208 · nízká důvěra |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
104
tok/s
36–208 · nízká důvěra |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
104
tok/s
36–208 · nízká důvěra |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
104
tok/s
36–208 · nízká důvěra |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
104
tok/s
36–208 · nízká důvěra |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
96.1
tok/s
34–192 · nízká důvěra |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
94.4
tok/s
33–189 · nízká důvěra |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
94.4
tok/s
33–189 · nízká důvěra |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
94.4
tok/s
33–189 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
94.4
tok/s
33–189 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
86.5
tok/s
30–173 · nízká důvěra |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
86.5
tok/s
30–173 · nízká důvěra |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
86.5
tok/s
30–173 · nízká důvěra |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
86.5
tok/s
30–173 · nízká důvěra |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
84.4
tok/s
30–169 · nízká důvěra |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
83.2
tok/s
29–166 · nízká důvěra |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
79.9
tok/s
28–160 · nízká důvěra |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..
Na záznamu
Tesla M40 24 GB Plná specifikace
Všechny informace o této desce, seřazené podle toho, jak moc ovlivňují spuštění jazykového modelu, spíše než podle toho, jak by je uvedl seznam specifikací. Memory přichází první, protože rozhoduje o výsledku; zbytek je context..
Paměť
Dvě specifikace, které rozhodují o tom, co tato KARTA může spustit a jak rychle. Kapacita určuje, které modely se vejdou; šířka pásma určuje, kolik TOKENŮ za sekundu produkují, jakmile se vejdou.
- Velikost paměti
- 24 GB
- Šířka pásma VRAM
- 288 GB/s
- Typ paměti
- GDDR5
- Šířka sběrnice paměti
- 384 bit
- Frekvence paměti
- 1.5 GHz
Čip
Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.
- Grafický procesor
- GM200
- Architektura
- Maxwell 2.0
- Generace
- Tesla Maxwell(Mxx)
- Foundry
- TSMC
- Velikost procesu
- 28 nm
- Tranzistory
- 8 billion
- Hustota tranzistorů
- 13,300 K/mm²
- Velikost čipu
- 601 mm²
- Balíček
- BGA-2152
- Uvolněno
- 10 November 2015
Frekvence hodin
Jak rychle procesor běží. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: generování textu je omezeno šířkou pásma paměti, takže vyšší takt sotva posune výsledek.
- Základní takt
- 948 MHz
- Zvýšená frekvence
- 1.11 GHz
Zpracovatelské jednotky
Co čip obsahuje. Tyto prvky ovlivňují grafický výkon a mají hlavní význam pro zpracování dlouhého promptu spíše než pro produkci odpovědi.
- Stínovací jednotky
- 3,072
- Jednotky pro mapování textur
- 192
- Renderovací výstupní jednotky
- 96
- Streaming multiprocessory
- 24
- L1 cache
- 48 KB
- L2 cache
- 3 MB
Teoretický výkon
Maximální aritmetické rychlosti zveřejněné pro kartu. Toto jsou stropy, kterých žádná skutečná pracovní zátěž nedosahuje, a generování textu dosahuje jen malé části z nich, protože je omezeno pamětí spíše než aritmetikou.
- Jednoduchá přesnost (FP32)
- 6.8 TFLOPS
- Dvojitá přesnost (FP64)
- 213.5 GFLOPS
- Rychlost pixelů
- 107 GPixel/s
- Rychlost textury
- 214 GTexel/s
Deska
Co je potřeba k fyzickému nainstalování a napájení karty — praktické omezení, která rozhodují o tom, zda se vejde do stroje, který již vlastníte.
- Příkon (TDP)
- 250 W
- Navrhovaný zdroj napájení
- 600 W
- Napájecí konektory
- 8-pin EPS
- Rozhraní sběrnice
- PCIe 3.0 x16
- Šířka slotu
- Dual-slot
- Rozměry
- 267 mm
Podpora softwaru
Jaké grafické a výpočetní rozhraní karta podporuje. CUDA výpočetní schopnost je ta, která se týká inferencí: pod 7.0 nejsou žádné tensorové jádra a moderní inferenční software se vrací ke pomalejším kódovým cestám.
- schopnost výpočtu CUDA
- 5.2
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader model
- 6.8
Seznamy
Kde koupit GPU Tesla M40 24 GB
Žádný prodejce aktuálně nenabízí tuto KARTU. Seznamy pocházejí od prodejců, kteří je zde zveřejňují přímo. — procházet adresář dodavatele vidět, kdo prodává co.
Co čísla znamenají
Proč je paměť číslo, které zde záleží
Paměť
24 GB
Šířka pásma
288 GB/s
Největší model
Mixtral 8x7B
Tesla M40 24 GB nese 24 GB z GDDR5. Tohle pokrývá středně velké modely, které většina lidí skutečně používá. Jakmile runtime a ovladač rezervují svůj pracovní prostor, zhruba tolik zůstane: 21.6 GB.
Šířka pásma paměti dosahuje 288 GB/s napříč autobusu 384 bitů. Šířka pásma je skutečné omezení této karty. Každý token vyžaduje přečtení celého modelu z paměti, takže velký model se zde bude zdát pomalý, i když se vejde.
Šířka pásma je frekvence krát šířka sběrnice, a tato karta taktí svou paměť na 1.5 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.
V praxi tato kombinace dosahuje maxima na Mixtral 8x7B, 46.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 21.7 tokenů za sekundu
Čip a jak byl vyroben
Tesla M40 24 GB je postaven na grafickém procesoru GM200, používající architekturu Maxwell 2.0 z NVIDIA, jako součást generování Tesla Maxwell(Mxx).
Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 28 nm, s kostkou o rozměrech 601 mm², držení 8 billion Tranzistory. Menší proces obvykle znamená více výkonu při stejné spotřebě, i když pro jazykové modely to má mnohem menší význam než paměťový subsystém.
Bylo to vydáno v November 2015, hrubě 10.72298012436 před lety. Podpora softwaru pro inference obvykle následuje hardware o rok nebo dva, takže karta tohoto stáří má obvykle k dispozici zralé, dobře optimalizované kódové cesty.
Výpočetní propustnost a proč je méně důležitá, než vypadá
FP64
213.5 GFLOPS
Výkon s dvojitou přesností dosahuje 213.5 GFLOPS. Nemá to vliv na spuštění jazykového modelu — žádný inference runtime to nepoužívá — ale odděluje součásti datového centra od spotřebitelských, protože ty ostatní to úmyslně omezují.
Hodiny běží od základu 948 MHz k zvýšení 1.11 GHz. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: zvyšování taktovacích frekvencí zrychluje aritmetiku, a na aritmetiku není generace čekající.
Cache a zpracovatelské jednotky
Tesla M40 24 GB má L1 cache 48 KB, podporováno L2 cache 3 MB. Cache vstřebává část paměťového provozu, který by jinak zasáhl hlavní sběrnici, což je jediné místo na této stránce, kde číslo jiné než šířka pásma tiše ovlivňuje rychlost generování — velká L2 umožňuje větší množství pracovního souboru zůstat blízko jader.
Existují 3,072 Stínovací jednotky, 192 Jednotky pro mapování textur, a 96 Renderovací výstupní jednotky. Tyto zařízení zpracovávají grafické pracovní zátěže a přispívají k zpracování výzev, ale většinu času, kdy model generuje odpověď, zůstávají nečinné.
Síla, velikost a instalace
Příkon
250 W
Tesla M40 24 GB je ohodnocen na 250 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 600 W. Spouštění jazykového modelu zaměstnává kartu v impulzech spíše než nepřetržitě — při generování spotřebovává hodně a mezi požadavky nečinní — takže trvalá spotřeba během pracovního dne je obvykle pod uvedenou hodnotou.
desku zabírá dual-slot, měření 267 mm dlouhý, a potřebuje 8-pin EPS. Stojí za to zkontrolovat případ a napájecí zdroj již v stroji, protože největší KARTY potřebují podstatně více obojího než typická desktopová konfigurace poskytuje.
Spojuje se přes PCIe 3.0 x16. Rozhraní určuje, jak rychle je model načten z disku do karty, nikoli jak rychle běží poté, co je tam, takže užší spojení stojí několik sekund při spuštění a nic víc.
Extrémy
Největší AI modely, které běží na GPU Tesla M40 24 GB
Největší open-weight modely, které se vejdou na tuto kartu, nejnovější první. Každý je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou karta může zvládnout..
Nejrychlejší AI modely na a Tesla M40 24 GB
Kde tato KARTA produkuje TOKENY nejrychleji. Menší modely zde dominují, protože generování každého TOKENU znamená přečtení celého modelu z MEMORY jednou..
Krok za krokem
Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Tesla M40 24 GB
Nemusíte nic počítat ručně — kalkulačka gputps.com na této stránce to už vypočítala pro každý model, který tato karta může podpořit. Přečtení odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Hledejte model, který chcete
Tabulka uvádí 502 modely, které tato karta může spustit. Hledejte podle názvu nebo podle velikosti — zadání 27b odpovídá počtu parametrů, i když se v názvu nikdy neuvádí.
-
02
Přizpůsobte kontext své práci
Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 24 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.
-
03
Připněte porovnání na jednu úroveň kvality
Každý model je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou tato karta může držet. Minimální kvalita skrývá ty, které se vejdou jenom tím, že jsou stlačeny více, než byste přijali.
-
04
Přečtěte si rychlost a rozsah
Rychlosti přicházejí s chybovými pruhy z nějakého důvodu. Nejlepší případ zde je 104 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
-
05
Zkontrolujte volný prostor, než se rozhodnete
Tight fit běží, ale nedává žádný prostor pro zvýšení kontextu později; comfortable má rezervu. Sloupec paměti ukazuje, co každý model potřebuje proti dostupnému 24 GB.
-
06
Otevřete model pro porovnání karet
Každé jméno modelu v tabulce odkazuje na svou vlastní stránku, která provádí stejné výpočty na každé kartě, kterou máme. Tam vidíte, zda je správný nákup Tesla M40 24 GB.
Odpovědi
Tesla M40 24 GB — běžné otázky
Tesla M40 24 GB— kolik energie to spotřebovává?
Hodnocená výkonová karta je 250 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 600 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.
Tesla M40 24 GB— kolik má cache?
L1 cache je 48 KB, a L2 cache je 3 MB. Cache absorbuje část paměťového provozu, který by jinak dosáhl hlavní sběrnice, takže větší L2 poskytuje skromné zvýšení rychlosti generování nad rámec toho, co předpovídá pouze šířka pásma.
Tesla M40 24 GB— Podporuje to CUDA?
Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 5.2, který předchází TENSOR CORES. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.
Tesla M40 24 GB— jaké rozhraní sběrnice používá?
Používá PCIe 3.0 x16. Tohoto určuje, jak rychle je model nahrán na kartu, spíše než jak rychle běží po nahrání, takže to stojí několik sekund při spuštění a nic během generace.
Tesla M40 24 GB— Je to dobré pro běh místních AI modelů?
Jeho paměť pohodlně pokrývá středně velké modely, které většina lidí spouští lokálně, ale jeho šířka pásma znamená, že generování bude působit pomalu na větších modelech. Celkově to běží 502 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.
Tesla M40 24 GB— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?
Offloading mimo karty 24 GB sedí v systémové paměti a běží zlomek rychlosti, takže většinou offloadovaný model se zřídka vyplatí používat. Každé číslo zde předpokládá, že je plně umístěno na kartě.
Byly by dvě Tesla M40 24 GB Karty budou dvakrát rychlejší?
Ne. Druhá karta zdvojnásobí VRAM na 48 GB kombinované paměti, přibližně ve stejné generační rychlosti jako jeden.
Tesla M40 24 GB— které AI modely může spustit?
502 z 679 Otevřené váhové jazykové modely, které sledujeme, se vejdou na tuto kartu a mohou být spuštěny lokálně. Tabulka na této stránce obsahuje každý z nich, s pamětí, kterou potřebuje, kvantizací, na které běží, a odhadovanou rychlostí generování.
Tesla M40 24 GB— jaký je největší AI model, který může spustit?
Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Mixtral 8x7B na 46.7B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 21.7 tokens za sekundu a potřebuje asi 21.0 GB VRAM karty.
Tesla M40 24 GB— kolik tokenů za sekundu produkuje?
Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 104 tokenů za sekundu, zatímco větší modely běží proporčně pomaleji, protože každý token vyžaduje přečtení celého modelu z paměti jednou. Rychlosti jsou odhady pro jednorázový rozhovor.
Tesla M40 24 GB— může to běžet 7B modely?
Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 15.5 tokenů za sekundu
Tesla M40 24 GB— může to běžet 13B modely?
Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q8_0, používající přibližně 17.5 GB paměti a generování kolem 36.1 tokenů za sekundu
Tesla M40 24 GB— může to běžet 30B modely?
Ano. Například běží Nemotron 3-Nano-30B-A3B na Q4_K_M, používající přibližně 18.1 GB paměti a generování kolem 42.1 tokenů za sekundu
Tesla M40 24 GB— kolik má paměti?
Tato karta má 24 GB z GDDR5. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 21.6 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.
Tesla M40 24 GB— jaká je její šířka pásma VRAM?
Šířka pásma paměti dosahuje 288 GB/s napříč autobusu 384 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.
Tesla M40 24 GB— Jaký typ paměti používá?
Používá GDDR5 častěji než 1.5 GHz. Typy HBM se nacházejí na akcelerátorech datových center a mají mnohem větší šířku pásma než GDDR používané na desktopových kartách, což je důvod, proč generují tokeny podstatně rychleji při stejné kapacitě.
Tesla M40 24 GB— Kdo to vyrábí?
Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 28 nm.
Tesla M40 24 GB— Kdy byl vydán?
Bylo to vydáno v November 2015.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od hardwaru. Pokud již víte, který model chcete, a potřebujete vědět, co je potřeba k jeho spuštění, Začněte od modelu.