Berechne die TPS des GeForce GTX 1060 5 GB auf lokalen KI-Modellen

NVIDIA 5 GB GDDR5 160 GB/s December 2017

Jedes Modell in unserem Katalog wurde anhand dieser Karte für das Kontextlängen und die Mindestqualität, die Sie wählen, bewertet. Die Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite dieser Karte und der Größe jedes Modells nach der Kompression..

Berechnet für diese Karte

203 Modelle, die es ausführen kann

679 Modelle in unserem Katalog insgesamt

Das größte Modell, das es hält

Sailor-7B-Chat

7.7B · Q3_K_M · 20.2 tok/s

Schnellstes Modell

Gemma 3 QAT 1B

57.7 tok/s · 1B

Welche KI-Modelle können auf einem GeForce GTX 1060 5 GB?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Mehr Kontext bedeutet mehr Speicher für den Gesprächs-Cache. Die Geschwindigkeit ist für ein frisches Gespräch und ändert sich nicht mit dieser Einstellung..

Blendet Modelle aus, die nur passen würden, wenn sie unter diesen Punkt komprimiert werden..

203 Modelle passen

Berechnung
Quantisierung Passend
57.7 tok/s

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k Token Q8_0 Komfortabel
57.7 tok/s

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k Token Q8_0 Komfortabel
57.7 tok/s

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
57.7 tok/s

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
57.7 tok/s

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
57.7 tok/s

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
53.4 tok/s

19–107 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
52.4 tok/s

18–105 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
52.4 tok/s

18–105 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
52.4 tok/s

18–105 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
52.4 tok/s

18–105 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
48.1 tok/s

17–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
48.1 tok/s

17–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
48.1 tok/s

17–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
48.1 tok/s

17–96 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
46.9 tok/s

16–94 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 84k Token Q8_0 Komfortabel
46.2 tok/s

16–92 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
44.4 tok/s

16–89 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

GeForce GTX 1060 5 GB Volle Spezifikation

Alles auf Datei für dieses Board, geordnet danach, wie sehr es das Ausführen eines Sprachmodells beeinflusst, anstatt wie es in einem Datenblatt aufgeführt wäre. MEMORY kommt zuerst, weil es das Ergebnis bestimmt; der Rest ist CONTEXT..

Speicher

Die beiden Spezifikationen, die entscheiden, was diese CARD ausführen kann und wie schnell. Die Kapazität legt fest, welche Modelle passen; die Bandbreite bestimmt, wie viele Tokens pro Sekunde sie produzieren, sobald sie passen.

Speicherkapazität
5 GB
Speicherbandbreite
160 GB/s
Speichertype
GDDR5
Speicherdatenbreite
160 bit
Speichertakt
2 GHz

Der Chip

Welcher Prozessor sich auf der Platine befindet und wie er hergestellt wurde. Eine kleinere Prozessgröße bedeutet allgemein mehr Leistung bei gleicher Energie.

Grafikprozessor
GP106
Architektur
Pascal
Generierung
GeForce 10
Gießerei
TSMC
Prozessgröße
16 nm
Transistoren
4.4 billion
Transistordichte
22,000 K/mm²
Die Größe
200 mm²
Paket
BGA-2173
Veröffentlicht
26 December 2017

Taktfrequenzen

Wie schnell der Prozessor läuft. Hier weit weniger wert als bei einem Gaming-Benchmark: Die Textgenerierung ist durch die Speicherbandbreite begrenzt, sodass eine höhere Taktfrequenz das Ergebnis kaum verbessert.

Basis-Takt
1.51 GHz
Boost-Takt
1.71 GHz

Verarbeitungseinheiten

Was der Chip enthält. Diese treiben die Grafikleistung und sind hauptsächlich für die Verarbeitung eines langen Prompts wichtig, statt für die Produktion der Antwort.

Shader-Einheiten
1,280
Texturzuordnungseinheiten
80
Render-Ausgabeeinheiten
40
Streaming-Multiprozessoren
10
L1-Cache
48 KB
L2-Cache
1.25 MB

Theoretische Leistung

Die veröffentlichten Spitzenarithmetikraten für die Karte. Dies sind Obergrenzen, die keine echte Arbeitslast erreicht, und das Generieren von Text erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon, da es durch den Speicher und nicht durch die Arithmetik limitiert ist.

Halbpräzision (FP16)
68.4 GFLOPS
Einfache Genauigkeit (FP32)
4.4 TFLOPS
Doppelte Genauigkeit (FP64)
136.7 GFLOPS
Pixelrate
68 GPixel/s
Texturrate
137 GTexel/s

Die Platine

Was erforderlich ist, um die KArte physisch zu installieren und mit Strom zu versorgen — die praktischen Einschränkungen, die entscheiden, ob sie in die Maschine passt, die Sie bereits besitzen.

Leistungsaufnahme (TDP)
120 W
Vorgeschlagene Stromversorgung
300 W
Stromanschlüsse
1x 6-pin
Bus-Schnittstelle
PCIe 3.0 x16
Slot-Breite
Dual-slot
Dimensionen
250 mm
Anzeigeausgaben
1x DVI, 1x HDMI 2.0, 3x DisplayPort 1.4a

Software-Unterstützung

Welche Grafik- und Rechen-Schnittstellen die Karte unterstützt. CUDA-Rechenfähigkeit betrifft die Inferenz: unter 7.0 gibt es keine Tensor-Kerne, und moderne Inferenz-Software greift auf langsamere Code-Pfade zurück.

CUDA Berechnungsfähigkeit
6.1
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader-Modell
6.8

Auflistungen

Wo man ein GeForce GTX 1060 5 GB

Derzeit listet kein Anbieter diese Karte. Die Angebote stammen von Anbietern, die sie hier direkt veröffentlichen. — Durchsuche das Anbieter-Verzeichnis zu sehen, wer was verkauft.

Was die Zahlen bedeuten

Warum ist der Speicher die Zahl, die hier zählt

Speicher

5 GB

Bandbreite

160 GB/s

Größtes Modell

Sailor-7B-Chat

GeForce GTX 1060 5 GB trägt nur 5 GB von GDDR5. Das begrenzt es auf das kleinere Ende des Katalogs, und ein Modell muss vollständig hineinpassen, bevor es überhaupt etwas generiert. Ein Laufzeit erhält tatsächlich etwa 4.5 GB.

Der Speicherbandbreite erreicht 160 GB/s über einen Bus von 160 Bits. Die Bandbreite ist die echte Einschränkung dieser Karte. Jedes Token erfordert das gesamte Modell aus dem Speicher zu lesen, daher wird sich ein großes Modell hier sogar langsam anfühlen, selbst wenn es passt.

Das kommt von einem MEMORY CLOCK von 2 GHz. Das Verbreitern des Busses und das Anheben der Taktfrequenz sind die beiden Hebel, die ein Hersteller hat, weshalb eine Karte mit unauffälligen Kernen trotzdem schnell erzeugen kann.

Die praktische Obergrenze ist Sailor-7B-Chat, 7.7B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 20.2 Token pro Sekunde

Der Chip und wie er gebaut wurde

GeForce GTX 1060 5 GB ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut GP106, die Architektur verwenden Pascal von NVIDIA, als Teil der Generierung GeForce 10.

Der Chip wird hergestellt von TSMC, einem Prozess von 16 nm, mit einem Maß von 200 mm², halten 4.4 billion Transistoren. Ein kleinerer Prozess bedeutet im Allgemeinen mehr Leistung für die gleiche Energie, obwohl es bei Sprachmodellen weit weniger von Bedeutung ist als das MEMORY-SUBSYSTEM.

Es wurde veröffentlicht in December 2017, grob 8.597110813034 vor Jahren. Die Unterstützung von Inference-Software folgt in der Regel ein oder zwei Jahre hinter der Hardware, sodass eine Karte dieses Alters normalerweise über ausgereifte, gut optimierte Codepfade verfügt.

Rechen-Durchsatz, und warum er weniger wichtig ist, als er aussieht

FP16

68.4 GFLOPS

FP64

136.7 GFLOPS

Auf Papier GeForce GTX 1060 5 GB erreicht 68.4 GFLOPS bei halber Genauigkeit, und 4.4 TFLOPS bei einfacher Genauigkeit. Dies sind Spitzenwerte, keine echten Workloads, die diese erreichen, und die Generierung von Text erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon – das Decodieren ist durch die MEMORY und nicht durch die Arithmetik begrenzt, weshalb eine CARD hier enorm leistungsfähig erscheinen kann und trotzdem Tokens in einem gewöhnlichen Tempo produziert.

Der Durchsatz für doppelpräzises Rechnen erreicht 136.7 GFLOPS. Es hat keinen Einfluss auf das Ausführen eines Sprachmodells — keine Inferenzlaufzeit verwendet es — aber es trennt die Teile des Rechenzentrums von den Verbraucherteilen, da letztere es absichtlich einschränken.

Die Taktraten laufen von einer Basis von 1.51 GHz zu einem Schub von 1.71 GHz. Hier weit weniger wert als bei einem Gaming-Benchmark: das Anheben der Taktgeschwindigkeiten steigert die Arithmetik, und die Arithmetik ist nicht das, worauf die Generation wartet.

Cache und Verarbeitungseinheiten

GeForce GTX 1060 5 GB hat einen L1-Cache von 48 KB, unterstützt von einem L2-Cache von 1.25 MB. Cache absorbiert einen Teil des MEMORY-Traffics, der ansonsten den MAIN BUS treffen würde, was der einzige Ort auf dieser Seite ist, an dem eine Zahl außer BANDWIDTH leise die GENERATIONSGESCHWINDIGKEIT beeinflusst — ein großes L2 lässt mehr des WORKING SETS nah an den CORES bleiben.

Es gibt 1,280 Shader-Einheiten, 80 Texturzuordnungseinheiten, und 40 Render-Ausgabeeinheiten. Diese treiben Grafikarbeitslasten und tragen zur Verarbeitung von Eingabeaufforderungen bei, aber sie sitzen den größten Teil der Zeit, die ein Modell benötigt, um eine Antwort zu generieren, untätig.

Leistung, Größe und Installation

Stromverbrauch

120 W

GeForce GTX 1060 5 GB ist bewertet mit 120 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 300 W. Das Ausführen eines Sprachmodells hält eine GPU-Karte in Intervallen beschäftigt, anstatt kontinuierlich — sie zieht stark während der Generierung und wartet zwischen den Anfragen — daher liegt der nachhaltige Verbrauch über einen Arbeitstag normalerweise deutlich unter dem angegebenen Wert.

Die Karte belegt dual-slot, messen 250 mm lang, und benötigt 1x 6-pin. Es lohnt sich, bereits das Gehäuse und das Netzteil in der Maschine zu überprüfen, da die größten KARTEN erheblich mehr von beidem benötigen, als ein typischer Desktop bereitstellt.

Es verbindet sich über PCIe 3.0 x16. Die Schnittstelle regelt, wie schnell ein Modell von der Festplatte in die Karte geladen wird, nicht wie schnell es dort läuft, daher kostet ein engerer Link ein paar Sekunden beim Start und danach nichts mehr.

Die Extreme

Die größten AI-Modelle, die auf einem GeForce GTX 1060 5 GB

Die größten OPEN WEIGHT Modelle, die auf dieser CARD passen, neueste zuerst. Jedes wird mit der besten Kompression angezeigt, die die CARD halten kann..

  1. 01 SEA-LION-v1-7B-IT 7.5B · Q3_K_M · Dec 2024 20.8 tok/s
  2. 02 RWKV-5 (Eagle) 7B 7.5B · Q3_K_M · Sep 2024 20.7 tok/s
  3. 03 Qwen2.5 Instruct (7B) 7.6B · Q3_K_M · Sep 2024 20.5 tok/s
  4. 04 Qwen2.5-7B 7.6B · Q3_K_M · Sep 2024 20.5 tok/s
  5. 05 Qwen2.5-Coder (7B) 7.6B · Q3_K_M · Sep 2024 20.5 tok/s
  6. 06 LLaVA-OV-7B 7.6B · Q3_K_M · Aug 2024 20.5 tok/s
  7. 07 phi-3-small 7.4B 7.4B · Q3_K_M · Apr 2024 21.0 tok/s
  8. 08 Sailor-7B-Chat 7.7B · Q3_K_M · Apr 2024 20.2 tok/s
  9. 09 SeaLLM-7B-v2 7.4B · Q3_K_M · Dec 2023 21.1 tok/s
  10. 10 RWKV-4 World (7B) 7.4B · Q3_K_M · Jun 2023 21.1 tok/s

Die schnellsten AI-Modelle auf einer GeForce GTX 1060 5 GB

Wo diese Karte die Token am schnellsten produziert. Kleinere Modelle dominieren hier, weil das Generieren jedes Tokens bedeutet, das gesamte Modell einmal aus dem VRAM zu lesen..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 53.4 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.4 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.4 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.4 tok/s

Schritt für Schritt

Wie man die Tokens pro Sekunde eines GeForce GTX 1060 5 GB

Du musst nichts von Hand berechnen — der gputps.com Rechner auf dieser Seite hat es bereits für jedes Modell, das diese Karte halten kann, herausgefunden. Das Ablesen der Antwort erfordert sechs Schritte..

  1. 01

    Finde das Modell in der Tabelle

    Die Tabelle listet 203 Modelle, die diese Karte ausführen kann. Nach Namen oder Größe suchen – das Eingeben von 27b stimmt mit der Parameteranzahl überein, auch wenn der Name es nie angibt.

  2. 02

    Setzen Sie die Kontextlänge, die Sie tatsächlich verwenden werden.

    Längere Gespräche kosten Speicher zusätzlich zu den Gewichten. Gegen 5 GB Also ist es wichtig, die Einstellung richtig zu wählen.

  3. 03

    Wählen Sie, wie weit Sie komprimieren möchten.

    Kompression ist das, was größere Modelle passend macht. Die Qualitätskontrolle verwirft jedes Modell, das mehr davon benötigt, als Sie bereit sind zu geben.

  4. 04

    Nehmen Sie den Bereich als die Antwort.

    Die Zahlen sind berechnet, nicht gemessen. Das schnellste Ergebnis auf dieser Karte ist 57.7 tok/s auf Gemma 3 QAT 1B. Die gleiche Karte und das Modell variieren zwischen dreißig und fünfzig Prozent bei den Inferenzlaufzeiten.

  5. 05

    Überprüfen Sie den Spielraum, bevor Sie entscheiden.

    Eine enge Passform läuft, lässt jedoch keinen Raum, um den Kontext später zu erhöhen; komfortabel hat Spielraum. Die Speicher-Spalte zeigt, was jedes Modell benötigt im Vergleich zu einem verfügbaren 5 GB.

  6. 06

    Überprüfen Sie dasselbe Modell von der anderen Seite

    Jeder Modellname in der Tabelle verlinkt auf seine eigene Seite, die dieselbe Berechnung über jede Karte ausführt, die wir haben. Dort sehen Sie, ob der richtige Kauf ist GeForce GTX 1060 5 GB.

Antworten

GeForce GTX 1060 5 GB — Häufige Fragen

01

GeForce GTX 1060 5 GB— kann es ein Modell ausführen, das nicht in seinen VRAM passt?

Es kann aufgeteilt werden, wobei der Überlauf im Systemspeicher jenseits der Karte gehalten wird. 5 GB ist möglich und normalerweise eine falsche Sparmaßnahme: der System-Speicheranteil ist ausreichend langsam, um das Ergebnis zu dominieren.

02

Würden zwei GeForce GTX 1060 5 GB Karten doppelt so schnell sein?

Nein. Eine zweite Karte verdoppelt den VRAM auf 10 GB um mit zu arbeiten, anstatt zweimal die Tokens pro Sekunde - jede Zahl hier bezieht sich auf eine einzelne Karte.

03

GeForce GTX 1060 5 GB— Welche AI-Modelle kann es ausführen?

203 des 679 Open-Source-Sprachmodelle, die wir verfolgen, passen auf diese Karte und können lokal ausgeführt werden. Die Tabelle auf dieser Seite listet jedes einzelne auf, mit dem benötigten MEMORY, der QUANTISIERUNG, auf der es läuft, und einer geschätzten Generierungsgeschwindigkeit.

04

GeForce GTX 1060 5 GB— Was ist das größte AI-MODEL, das es ausführen kann?

Das größte Modell in unserem Katalog, das passt, ist Sailor-7B-Chat bei 7.7B Parameter, komprimiert auf Q3_K_M. Es generiert ungefähr 20.2 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 4.5 GB des Speichers der Karte.

05

GeForce GTX 1060 5 GB— Wie viele Tokens pro Sekunde produziert es?

Es hängt vom Modell ab. Das schnellste Modell, das wir hier verfolgen, ist Gemma 3 QAT 1B ungefähr 57.7 Tokens pro Sekunde, während größere Modelle verhältnismäßig langsamer laufen, da jedes Token das vollständige Modell einmal aus dem Speicher lesen muss. Geschwindigkeiten sind Schätzungen für ein einzelnes Gespräch gleichzeitig.

06

GeForce GTX 1060 5 GB— Kann es laufen 7B Modelle?

Ja. Es läuft. Olmo 3 7B Think bei Q3_K_M, verwenden von etwa 4.1 GB VRAM und generieren etwa 22.2 Token pro Sekunde

07

GeForce GTX 1060 5 GB— wie viel VRAM hat es?

Diese Karte hat 5 GB von GDDR5. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 4.5 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.

08

GeForce GTX 1060 5 GB— Was ist seine Speicherbandbreite?

Der Speicherbandbreite erreicht 160 GB/s über einen Bus von 160 Bits. Dies ist der einzige beste Prädiktor dafür, wie schnell es Text generiert, da das Erzeugen jedes Tokens bedeutet, das gesamte Modell einmal aus dem Speicher zu lesen.

09

GeForce GTX 1060 5 GB— Welche Art von MEMORY verwendet es?

Es verwendet GDDR5 getaktet bei 2 GHz. HBM-Typen sind auf Rechenzentrum-Beschleunigern zu finden und verfügen über weitaus mehr Bandbreite als das GDDR, das auf Desktop-Karten verwendet wird, weshalb sie bei gleicher Kapazität erheblich schneller Tokens erzeugen.

10

GeForce GTX 1060 5 GB— Wer macht es?

Dies ist ein Produkt von NVIDIA, mit dem von ... hergestellten Chip TSMC, einem Prozess von 16 nm.

11

GeForce GTX 1060 5 GB— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in December 2017.

12

GeForce GTX 1060 5 GB— Wie viel Leistung verbraucht es?

Bewertete Boardleistung ist 120 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 300 W. Die Textgenerierung erfordert während der Spitzenzeiten viel Leistung und idle zwischen den Anfragen, sodass der durchschnittliche Verbrauch während einer Arbeitssitzung normalerweise weit unter der angegebenen Zahl liegt.

13

GeForce GTX 1060 5 GB— Wie viel Cache hat es?

Der L1-Cache ist 48 KB, und der L2-Cache ist 1.25 MB. Der Cache absorbiert einen Teil des Speicherverkehrs, der sonst den Hauptbus erreichen würde, sodass ein größeres L2 eine bescheidene Steigerung der Generierungsgeschwindigkeit über das hinaus bietet, was die Bandbreite allein vorhersagt.

14

GeForce GTX 1060 5 GB— Was sind seine TFLOPS?

Es ist bewertet mit 68.4 GFLOPS bei halber Genauigkeit und 4.4 TFLOPS bei einfacher Präzision. Dies sind Spitzenarithmetik-Obergrenzen anstelle von erreichbaren Raten, und die Textgenerierung erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon, da sie stattdessen durch die Speicherm_bandbreite begrenzt ist.

15

GeForce GTX 1060 5 GB— Unterstützt es CUDA?

Ja. Es berichtet über die CUDA-Berechnungskompetenz 6.1, das vor Tensor Cores existiert. Die Fähigkeit 7.0 und höher verfügt über Tensor-Kerne, die von moderner Inferenzsoftware verwendet werden; darunter greift sie auf langsamere Code-Pfade für quantisierte Modelle zurück.

16

GeForce GTX 1060 5 GB— Welche Bus-Schnittstelle verwendet es?

Es verwendet PCIe 3.0 x16. Dies bestimmt, wie schnell ein Modell auf die GPU-Karte geladen wird, anstatt wie schnell es läuft, nachdem es geladen wurde, sodass es beim Start ein paar Sekunden kostet und während der Generierung nichts.

17

GeForce GTX 1060 5 GB— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?

Seine VRAM begrenzt es auf kleinere Modelle, obwohl seine Bandbreite bedeutet, dass die Generierung bei größeren Modellen langsam wirkt. Insgesamt läuft es 203 der Modelle, die wir verfolgen. Ob das genug ist, hängt ganz davon ab, welches Modell Sie möchten – die obige Tabelle beantwortet das direkt.

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit der Hardware. Wenn Sie bereits wissen, welches Modell Sie möchten und wissen müssen, was benötigt wird, um es auszuführen., Beginnen Sie mit dem Modell anstelle..

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