Berechne die TPS des Quadro P5000 X2 Mobile auf lokalen KI-Modellen

NVIDIA 16 GB GDDR5 192 GB/s January 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

432 Modelle, die es ausführen kann

679 Modelle in unserem Katalog insgesamt

Das größte Modell, das es hält

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 32.8 tok/s

Schnellstes Modell

Gemma 3 QAT 1B

69.1 tok/s · 1B

Welche KI-Modelle können auf einem Quadro P5000 X2 Mobile?

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..

432 Modelle passen

Berechnung
Quantisierung Passend
69.1 tok/s

24–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

24–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

24–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

24–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

24–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

24–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

22–128 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

22–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

22–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

22–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

22–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

20–115 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

20–112 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k Token Q8_0 Komfortabel
55.4 tok/s

19–111 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

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

19–106 · 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

Quadro P5000 X2 Mobile 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
16 GB
Speicherbandbreite
192 GB/s
Speichertype
GDDR5
Speicherdatenbreite
256 bit
Speichertakt
1.5 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
GP104
Architektur
Pascal
Generierung
Quadro Pascal-M(Px000)
Gießerei
TSMC
Prozessgröße
16 nm
Transistoren
7.2 billion
Transistordichte
22,900 K/mm²
Die Größe
314 mm²
Paket
BGA-2150
Veröffentlicht
11 January 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
1.16 GHz
Boost-Takt
1.51 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
2,048
Texturzuordnungseinheiten
128
Render-Ausgabeeinheiten
64
Streaming-Multiprozessoren
16
L1-Cache
48 KB
L2-Cache
2 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)
96.4 GFLOPS
Einfache Genauigkeit (FP32)
6.2 TFLOPS
Doppelte Genauigkeit (FP64)
192.8 GFLOPS
Pixelrate
96 GPixel/s
Texturrate
193 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)
200 W
Stromanschlüsse
None
Bus-Schnittstelle
MXM-B (3.0)
Slot-Breite
MXM Module

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 Quadro P5000 X2 Mobile

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

16 GB

Bandbreite

192 GB/s

Größtes Modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Quadro P5000 X2 Mobile trägt 16 GB von GDDR5. Das erreicht komfortabel kleine und mittelgroße Modelle, obwohl die größten außerhalb der Reichweite bleiben, ohne sie zu splitten. Der Treiber-Overhead lässt ungefähr 14.4 GB.

Der Speicherbandbreite erreicht 192 GB/s über einen Bus von 256 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 1.5 GHz. Beide Hälften sind wichtig, und keine ist in einem Gaming-Benchmark sichtbar.

Die praktische Obergrenze ist Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 32.8 Token pro Sekunde

Der Chip und wie er gebaut wurde

Quadro P5000 X2 Mobile ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut GP104, die Architektur verwenden Pascal von NVIDIA, als Teil der Generierung Quadro Pascal-M(Px000).

Der Chip wird hergestellt von TSMC, einem Prozess von 16 nm, mit einem Maß von 314 mm², halten 7.2 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 January 2017, grob 9.5532726196531 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

96.4 GFLOPS

FP64

192.8 GFLOPS

Auf Papier Quadro P5000 X2 Mobile erreicht 96.4 GFLOPS bei halber Genauigkeit, und 6.2 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 192.8 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 1.16 GHz zu einem Schub von 1.51 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

Quadro P5000 X2 Mobile hat einen L1-Cache von 48 KB, unterstützt von einem L2-Cache von 2 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 2,048 Shader-Einheiten, 128 Texturzuordnungseinheiten, und 64 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

200 W

Quadro P5000 X2 Mobile ist bewertet mit 200 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 mxm module. 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 MXM-B (3.0). 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 Quadro P5000 X2 Mobile

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 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 34.5 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 6.9 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 6.9 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 32.8 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 34.5 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 6.9 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 6.9 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 37.0 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 34.5 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 6.9 tok/s

Die schnellsten AI-Modelle auf einer Quadro P5000 X2 Mobile

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 69.1 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 69.1 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 69.1 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 69.1 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 69.1 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 69.1 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 64.0 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 62.8 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 62.8 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 62.8 tok/s

Schritt für Schritt

Wie man die Tokens pro Sekunde eines Quadro P5000 X2 Mobile

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 432 Modelle, die diese Karte ausführt. Die Suche verfeinert die Liste nach Namen oder nach Größe.

  2. 02

    Setzen Sie die Kontextlänge, die Sie tatsächlich verwenden werden.

    Längere Gespräche kosten Speicher zusätzlich zu den Gewichten. Gegen 16 GB Also ist es wichtig, die Einstellung richtig zu wählen.

  3. 03

    Wählen Sie, wie weit Sie komprimieren möchten.

    Standardmäßig wählt die Tabelle die am wenigsten komprimierte Kopie, die passt. Das Festlegen eines Bodens entfernt Modelle, die nur durch starke Kompression qualifiziert sind.

  4. 04

    Nehmen Sie den Bereich als die Antwort.

    Jede Geschwindigkeit ist eine Schätzung für ein einzelnes Gespräch, mit einem Bereich darunter. Das obere Ende hier ist 69.1 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 die VRAM-Spalte, bevor Sie committen.

    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 16 GB.

  6. 06

    Überprüfung mit anderer Hardware

    Ein Modell bis zu seiner eigenen Seite zu verfolgen, listet alle Hardware auf, die es ausführen kann, sodass Sie sehen können, wie es im Vergleich zu Quadro P5000 X2 Mobile.

Antworten

Quadro P5000 X2 Mobile — Häufige Fragen

01

Quadro P5000 X2 Mobile— Was ist das größte AI-MODEL, das es ausführen kann?

Das größte Modell in unserem Katalog, das passt, ist Nemotron 3-Nano-30B-A3B bei 31.6B Parameter, komprimiert auf Q3_K_M. Es generiert ungefähr 32.8 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 14.4 GB des Speichers der Karte.

02

Quadro P5000 X2 Mobile— 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 69.1 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.

03

Quadro P5000 X2 Mobile— Kann es laufen 7B Modelle?

Ja. Es läuft. Multi-Token Prediction 7B bei Q8_0, verwenden von etwa 7.9 GB VRAM und generieren etwa 10.3 Token pro Sekunde

04

Quadro P5000 X2 Mobile— Kann es laufen 13B Modelle?

Ja. Es läuft. DeepSeekMoE-16B bei Q6_K, verwenden von etwa 13.7 GB VRAM und generieren etwa 34.9 Token pro Sekunde

05

Quadro P5000 X2 Mobile— Kann es laufen 30B Modelle?

Ja. Es läuft. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bei Q3_K_M, verwenden von etwa 12.9 GB VRAM und generieren etwa 37.0 Token pro Sekunde

06

Quadro P5000 X2 Mobile— wie viel VRAM hat es?

Diese Karte hat 16 GB von GDDR5. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 14.4 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.

07

Quadro P5000 X2 Mobile— Was ist seine Speicherbandbreite?

Der Speicherbandbreite erreicht 192 GB/s über einen Bus von 256 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.

08

Quadro P5000 X2 Mobile— Welche Art von MEMORY verwendet es?

Es verwendet GDDR5 getaktet bei 1.5 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.

09

Quadro P5000 X2 Mobile— Wer macht es?

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

10

Quadro P5000 X2 Mobile— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in January 2017.

11

Quadro P5000 X2 Mobile— Wie viel Leistung verbraucht es?

Bewertete Boardleistung ist 200 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.

12

Quadro P5000 X2 Mobile— Wie viel Cache hat es?

Der L1-Cache ist 48 KB, und der L2-Cache ist 2 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.

13

Quadro P5000 X2 Mobile— Was sind seine TFLOPS?

Es ist bewertet mit 96.4 GFLOPS bei halber Genauigkeit und 6.2 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.

14

Quadro P5000 X2 Mobile— 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.

15

Quadro P5000 X2 Mobile— Welche Bus-Schnittstelle verwendet es?

Es verwendet MXM-B (3.0). 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.

16

Quadro P5000 X2 Mobile— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?

seine Speicher deckt kleine und mittelgroße Modelle ab, obwohl die größten unerreichbar sind, da seine Bandbreite bedeutet, dass die Generation bei größeren Modellen langsam erscheinen wird. Insgesamt läuft es 432 der Modelle, die wir verfolgen. Ob das genug ist, hängt ganz davon ab, welches Modell Sie möchten – die obige Tabelle beantwortet das direkt.

17

Quadro P5000 X2 Mobile— 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. 16 GB zieht das Ganze nach unten, und keine der Zahlen auf dieser Seite geht davon aus.

18

Würden zwei Quadro P5000 X2 Mobile Karten doppelt so schnell sein?

Das Pairing bietet mehr Spielraum als Tempo: 32 GB von kombinierter VRAM, bei etwa der gleichen Generation Geschwindigkeit wie eine.

19

Quadro P5000 X2 Mobile— Welche AI-Modelle kann es ausführen?

432 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.

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..

Alle GPUs