Vypočítejte TPS modelu RTX 5000 Ada Generation na místních AI modelech

NVIDIA 32 GB GDDR6 576 GB/s August 2023

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

513 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Phi-3.5-MoE

60.8B · Q3_K_M · 60.2 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

244 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a RTX 5000 Ada Generation?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Více kontextu znamená více paměti pro cache konverzace. Rychlost je pro novou konverzaci a nemění se s tímto nastavením..

Minimální kvalita

Skrývá modely, které by se vešly pouze tím, že by byly komprimovány pod tuto úroveň.

Hledat modely

Velikost modelu

Uvolněno

Také zobrazit modely, které nemůže spustit

513 modely odpovídají

Vypočítávání

						Kvantisace	Pohodlné
244 tok/s 207–293	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
244 tok/s 207–293	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
244 tok/s 146–390 · nízká důvěra	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
244 tok/s 146–390 · nízká důvěra	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
244 tok/s 146–390 · nízká důvěra	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
244 tok/s 146–390 · nízká důvěra	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
226 tok/s 136–361 · nízká důvěra	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 133–355 · nízká důvěra	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 133–355 · nízká důvěra	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 133–355 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 133–355 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
198 tok/s 169–238	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Pohodlný
196 tok/s 117–313 · nízká důvěra	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · nízká důvěra	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–300 · 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

RTX 5000 Ada Generation 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: 32 GB
Šířka pásma VRAM: 576 GB/s
Typ paměti: GDDR6
Šířka sběrnice paměti: 256 bit
Frekvence paměti: 2.25 GHz

Čip

Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.

Grafický procesor: AD102
Architektura: Ada Lovelace
Generace: Workstation Ada(x000A)
Foundry: TSMC
Velikost procesu: 5 nm
Tranzistory: 76.3 billion
Hustota tranzistorů: 125,300 K/mm²
Velikost čipu: 609 mm²
Uvolněno: 9 August 2023

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: 1.16 GHz
Zvýšená frekvence: 2.55 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: 12,800
Jednotky pro mapování textur: 400
Renderovací výstupní jednotky: 176
Streaming multiprocessory: 100
Tensor jádra: 400
Jádra ray tracing: 100
L1 cache: 128 KB
L2 cache: 72 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): 65.3 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32): 65.3 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64): 1 TFLOPS
Rychlost pixelů: 449 GPixel/s
Rychlost textury: 1,020 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: 1x 16-pin
Rozhraní sběrnice: PCIe 4.0 x16
Šířka slotu: Dual-slot
Rozměry: 267 mm
Zobrazit výstupy: 4x DisplayPort 1.4a

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: 8.9
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader model: 6.8

Seznamy

Kde koupit GPU RTX 5000 Ada Generation

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

32 GB

Šířka pásma

576 GB/s

Největší model

Phi-3.5-MoE

RTX 5000 Ada Generation nese 32 GB z GDDR6. Tohle pokrývá středně velké modely, které většina lidí skutečně používá. Jakmile runtime a ovladač rezervují svůj pracovní prostor, zhruba tolik zůstane: 28.8 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 576 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 2.25 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

Sestaveno, největší model, který se vejde, je Phi-3.5-MoE, 60.8B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 60.2 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

RTX 5000 Ada Generation je postaven na grafickém procesoru AD102, používající architekturu Ada Lovelace z NVIDIA, jako součást generování Workstation Ada(x000A).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 5 nm, s kostkou o rozměrech 609 mm², držení 76.3 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 August 2023, hrubě 2.9782573251479 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

65.3 TFLOPS

FP64

1 TFLOPS

Tensor jádra

400

Na papíře RTX 5000 Ada Generation dosahuje 65.3 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 65.3 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 1 TFLOPS. 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 400 Tensor jádra napříč 100 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 1.16 GHz k zvýšení 2.55 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

RTX 5000 Ada Generation má L1 cache 128 KB, podporováno L2 cache 72 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 12,800 Stínovací jednotky, 400 Jednotky pro mapování textur, a 176 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

RTX 5000 Ada Generation 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 1x 16-pin. 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 4.0 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 RTX 5000 Ada Generation

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

01 Kimi Linear 48B · IQ4_XS · Oct 2025 12.5 tok/s
02 Llama Nemotron Super v1.5 49B · IQ4_XS · Jul 2025 12.2 tok/s
03 Nemotron-H 56B 56B · Q3_K_M · Apr 2025 11.8 tok/s
04 Nemotron-H 47B 47B · IQ4_XS · Apr 2025 12.8 tok/s
05 Llama Nemotron Super 49B 49B · IQ4_XS · Mar 2025 12.2 tok/s
06 Jamba 1.6 Mini 52B · IQ4_XS · Mar 2025 49.9 tok/s
07 Jamba 1.5 Mini 52B · IQ4_XS · Aug 2024 49.9 tok/s
08 Qwen2-57B-A14B 57B · IQ4_XS · Jun 2024 42.8 tok/s
09 Phi-3.5-MoE 60.8B · Q3_K_M · Apr 2024 60.2 tok/s
10 Jamba 51.6B · IQ4_XS · Mar 2024 49.9 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a RTX 5000 Ada Generation

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

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 244 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 244 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 244 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 244 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 244 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 244 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 226 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 222 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 222 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 222 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu RTX 5000 Ada Generation

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

Model: AI model. Spuštění AI modelu. Nevejde se do GPU VRAM. Těsný. Pohodlný. Open-source AI model. V naší databázi. Nově vydané GPU. GPU VRAM/bandwidth. GPU karta. Kontextová délka.

Tabulka uvádí 513 modely, které karta zvládá. Vyhledávací pole přijímá název nebo velikost, jako je 27b, která odpovídá počtu parametrů.
02

Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

Přetáhněte posuvník na délku konverzace, na které plánujete pracovat. Cache se zvětšuje s konverzací, a proti kartě, která drží 32 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.
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.
04

Vezměte rozsah jako odpověď

Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 244 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 32 GB.
06

Zkontrolujte stejný model z druhé strany

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

Odpovědi

RTX 5000 Ada Generation — běžné otázky

RTX 5000 Ada Generation— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 4.0 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.

RTX 5000 Ada Generation— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť pohodlně pokrývá středně velké modely, které většina lidí běží lokálně, a jeho šířka pásma poskytuje použitelné, i když neohromující, rychlosti generování. Celkem běží 513 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

RTX 5000 Ada Generation— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Offloading mimo karty 32 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

Byly by dvě RTX 5000 Ada Generation Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 64 GB kombinované paměti, přibližně ve stejné generační rychlosti jako jeden.

RTX 5000 Ada Generation— které AI modely může spustit?

513 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.

RTX 5000 Ada Generation— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Phi-3.5-MoE na 60.8B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 60.2 tokens za sekundu a potřebuje asi 27.2 GB VRAM karty.

RTX 5000 Ada Generation— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 244 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.

RTX 5000 Ada Generation— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 36.4 tokenů za sekundu

RTX 5000 Ada Generation— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q8_0, používající přibližně 17.5 GB paměti a generování kolem 84.7 tokenů za sekundu

RTX 5000 Ada Generation— může to běžet 30B modely?

Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q6_K, používající přibližně 22.7 GB paměti a generování kolem 70.3 tokenů za sekundu

RTX 5000 Ada Generation— kolik má paměti?

Tato karta má 32 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 28.8 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

RTX 5000 Ada Generation— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 576 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.

RTX 5000 Ada Generation— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 častěji než 2.25 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.

RTX 5000 Ada Generation— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 5 nm.

RTX 5000 Ada Generation— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v August 2023.

RTX 5000 Ada Generation— 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.

RTX 5000 Ada Generation— kolik má cache?

L1 cache je 128 KB, a L2 cache je 72 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.

RTX 5000 Ada Generation— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 65.3 TFLOPS při poloviční přesnosti a 65.3 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.

RTX 5000 Ada Generation— kolik má tensorových jader?

Má 400 Tensor jádra napříč 100 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

RTX 5000 Ada Generation— Podporuje to CUDA?

Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 8.9. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.

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