Vypočítejte TPS modelu Quadro RTX 5000 Max-Q na místních AI modelech

NVIDIA 16 GB GDDR6 384 GB/s May 2019

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

432 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 77.2 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

163 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Quadro RTX 5000 Max-Q?

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.

432 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
163 tok/s

138–195

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Pohodlný
163 tok/s

138–195

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Pohodlný
163 tok/s

98–260 · nízká důvěra

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
163 tok/s

98–260 · nízká důvěra

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
163 tok/s

98–260 · nízká důvěra

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
163 tok/s

98–260 · nízká důvěra

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
151 tok/s

90–241 · nízká důvěra

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
148 tok/s

89–237 · nízká důvěra

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
148 tok/s

89–237 · nízká důvěra

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
148 tok/s

89–237 · nízká důvěra

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
148 tok/s

89–237 · nízká důvěra

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
136 tok/s

81–217 · nízká důvěra

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
136 tok/s

81–217 · nízká důvěra

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
136 tok/s

81–217 · nízká důvěra

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
136 tok/s

81–217 · nízká důvěra

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
132 tok/s

112–159

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokeny Q8_0 Pohodlný
130 tok/s

78–209 · nízká důvěra

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · nízká důvěra

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
125 tok/s

75–200 · 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

Quadro RTX 5000 Max-Q 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
16 GB
Šířka pásma VRAM
384 GB/s
Typ paměti
GDDR6
Šířka sběrnice paměti
256 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
TU104
Architektura
Turing
Generace
Quadro Turing-M(Tx000)
Foundry
TSMC
Velikost procesu
12 nm
Tranzistory
13.6 billion
Hustota tranzistorů
25,000 K/mm²
Velikost čipu
545 mm²
Balíček
BGA-2228
Uvolněno
27 May 2019

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
600 MHz
Zvýšená frekvence
1.35 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
64
Streaming multiprocessory
48
Tensor jádra
384
Jádra ray tracing
48
L1 cache
64 KB
L2 cache
4 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.

Půl přesnost (FP16)
16.6 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
8.3 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
259.2 GFLOPS
Rychlost pixelů
86 GPixel/s
Rychlost textury
259 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)
80 W
Napájecí konektory
None
Rozhraní sběrnice
PCIe 3.0 x16
Šířka slotu
IGP

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
7.5
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader model
6.8

Seznamy

Kde koupit GPU Quadro RTX 5000 Max-Q

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

Kapacita a šířka pásma

Paměť

16 GB

Šířka pásma

384 GB/s

Největší model

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Quadro RTX 5000 Max-Q nese 16 GB z GDDR6. To dosahuje pohodlně do malých a středně velkých modelů, i když ty největší zůstávají mimo dosah bez jejich rozdělení. Přetížení ovladače zanechává přibližně 14.4 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 384 GB/s napříč autobusu 256 bitů. To je číslo, které určuje rychlost generování — aritmetika na byte přečteném je dostatečně malá, takže čeká vše na sběrnici, nikoli na jádra.

To pramení z paměťového taktu 1.5 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

Největší věc, kterou drží, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 77.2 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Quadro RTX 5000 Max-Q je postaven na grafickém procesoru TU104, používající architekturu Turing z NVIDIA, jako součást generování Quadro Turing-M(Tx000).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 12 nm, s kostkou o rozměrech 545 mm², držení 13.6 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 May 2019, hrubě 7.1804095862775 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

FP16

16.6 TFLOPS

FP64

259.2 GFLOPS

Tensor jádra

384

Na papíře Quadro RTX 5000 Max-Q dosahuje 16.6 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 8.3 TFLOPS na jedné přesnosti. Toto jsou špičkové údaje, které žádné skutečné zatížení nepodporuje, a generování textu dosahuje pouze malé části z nich - dekódování je omezeno pamětí spíše než aritmetikou, což je důvod, proč karta může vypadat extrémně výkonně zde a přesto produkovat tokeny běžnou rychlostí.

Výkon s dvojitou přesností dosahuje 259.2 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.

Karta nese 384 Tensor jádra napříč 48 Streaming multiprocessory. Tyto zrychlují maticovou aritmetiku, která je základem transformátoru, a jsou tím, co činí zpracování příkazů — čtení dlouhého dokumentu před odpovědí — dramaticky rychlejší, než by tomu jinak bylo.

Hodiny běží od základu 600 MHz k zvýšení 1.35 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

Quadro RTX 5000 Max-Q má L1 cache 64 KB, podporováno L2 cache 4 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 64 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

80 W

Quadro RTX 5000 Max-Q je ohodnocen na 80 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 igp. 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 Quadro RTX 5000 Max-Q

Největší open-weight modely, které se vejdou na tuto kartu, nejnovější první. Každý je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou karta může zvládnout..

  1. 01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 81.3 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 16.3 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 16.3 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 77.2 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 81.3 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 16.3 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 16.3 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 87.1 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 81.3 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 16.3 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Quadro RTX 5000 Max-Q

Kde tato KARTA produkuje TOKENY nejrychleji. Menší modely zde dominují, protože generování každého TOKENU znamená přečtení celého modelu z MEMORY jednou..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 151 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Quadro RTX 5000 Max-Q

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.

  1. 01

    Hledejte model, který chcete

    Tabulka uvádí 432 modely, které tato karta může spustit. Hledejte podle názvu nebo podle velikosti — zadání 27b odpovídá počtu parametrů, i když se v názvu nikdy neuvádí.

  2. 02

    Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

    Nastavte kontext na svou skutečnou pracovní délku. Krátké otázky téměř nic nestojí, ale dlouhý dokument může spotřebovat velký podíl. 16 GB to je často rozdíl mezi modelem, který se vejde, a tím, který se nevejde.

  3. 03

    Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

    Kompresce je to, co umožňuje větším modelům se vejít. Kontrola kvality vyřadí jakýkoli model, který vyžaduje více toho, než jste ochotni poskytnout.

  4. 04

    Vezměte rozsah jako odpověď

    Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 163 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Zkontrolujte sloupec paměti před potvrzením

    Sloupec vhodnosti odděluje modely, které se právě vejdou, od těch, které mají prostor navíc — stojí za to zkontrolovat před výběrem jednoho, proti dostupným 16 GB.

  6. 06

    Otevřete model pro porovnání karet

    Následující model na jeho vlastní stránce zobrazuje veškerý hardware, který ho může spustit, takže můžete vidět, jak se porovnává proti Quadro RTX 5000 Max-Q.

Odpovědi

Quadro RTX 5000 Max-Q — běžné otázky

01

Quadro RTX 5000 Max-Q— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 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.

02

Quadro RTX 5000 Max-Q— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 12 nm.

03

Quadro RTX 5000 Max-Q— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v May 2019.

04

Quadro RTX 5000 Max-Q— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 80 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

05

Quadro RTX 5000 Max-Q— kolik má cache?

L1 cache je 64 KB, a L2 cache je 4 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.

06

Quadro RTX 5000 Max-Q— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 16.6 TFLOPS při poloviční přesnosti a 8.3 TFLOPS na jediné přesnosti. Toto jsou maximální aritmetické stropy spíše než dosažitelné rychlosti, a generování textu dosahuje pouze malé části z nich, protože je omezeno šířkou pásma VRAM.

07

Quadro RTX 5000 Max-Q— kolik má tensorových jader?

Má 384 Tensor jádra napříč 48 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

08

Quadro RTX 5000 Max-Q— Podporuje to CUDA?

Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 7.5. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.

09

Quadro RTX 5000 Max-Q— 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.

10

Quadro RTX 5000 Max-Q— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť pokrývá malé a středně velké modely, přičemž největší jsou mimo dosah, avšak jeho šířka pásma znamená, že generace bude na větších modelech působit pomalu. Celkově běží 432 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

11

Quadro RTX 5000 Max-Q— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Offloading mimo karty 16 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.

12

Byly by dvě Quadro RTX 5000 Max-Q Karty budou dvakrát rychlejší?

Ne. Druhá karta zdvojnásobí VRAM na 32 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

13

Quadro RTX 5000 Max-Q— které AI modely může spustit?

432 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.

14

Quadro RTX 5000 Max-Q— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B na 31.6B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 77.2 tokens za sekundu a potřebuje asi 14.4 GB VRAM karty.

15

Quadro RTX 5000 Max-Q— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 163 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.

16

Quadro RTX 5000 Max-Q— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 24.3 tokenů za sekundu

17

Quadro RTX 5000 Max-Q— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q6_K, používající přibližně 13.7 GB paměti a generování kolem 82.1 tokenů za sekundu

18

Quadro RTX 5000 Max-Q— může to běžet 30B modely?

Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q3_K_M, používající přibližně 12.9 GB paměti a generování kolem 87.1 tokenů za sekundu

19

Quadro RTX 5000 Max-Q— kolik má paměti?

Tato karta má 16 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 14.4 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

20

Quadro RTX 5000 Max-Q— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 384 GB/s napříč autobusu 256 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

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.

Všechny GPU