Berechne die TPS des Radeon Pro V320 auf lokalen KI-Modellen
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
679 Modelle in unserem Katalog insgesamt
Das größte Modell, das es hält
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 32.5 tok/s
Schnellstes Modell
Gemma 3 QAT 1B
160 tok/s · 1B
Welche KI-Modelle können auf einem Radeon Pro V320?
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..
337 Modelle passen
Berechnung| Quantisierung | Passend | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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160
tok/s
96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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160
tok/s
96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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160
tok/s
96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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160
tok/s
96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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160
tok/s
96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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160
tok/s
96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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148
tok/s
89–237 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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145
tok/s
87–232 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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145
tok/s
87–232 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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145
tok/s
87–232 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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145
tok/s
87–232 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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133
tok/s
80–213 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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133
tok/s
80–213 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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133
tok/s
80–213 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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133
tok/s
80–213 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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130
tok/s
78–208 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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128
tok/s
77–205 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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123
tok/s
74–197 · 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
Radeon Pro V320 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
- 8 GB
- Speicherbandbreite
- 484 GB/s
- Speichertype
- HBM2
- Speicherdatenbreite
- 2,048 bit
- Speichertakt
- 945 MHz
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
- Vega 10
- Architektur
- GCN 5.0
- Generierung
- Radeon Pro Vega(Vega Series)
- Gießerei
- GlobalFoundries
- Prozessgröße
- 14 nm
- Transistoren
- 12.5 billion
- Transistordichte
- 25,300 K/mm²
- Die Größe
- 495 mm²
- Paket
- BGA-2013
- Veröffentlicht
- 29 June 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
- 852 MHz
- Boost-Takt
- 1.5 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
- 3,584
- Texturzuordnungseinheiten
- 224
- Render-Ausgabeeinheiten
- 64
- L1-Cache
- 16 KB
- L2-Cache
- 4 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)
- 21.5 TFLOPS
- Einfache Genauigkeit (FP32)
- 10.8 TFLOPS
- Doppelte Genauigkeit (FP64)
- 672 GFLOPS
- Pixelrate
- 96 GPixel/s
- Texturrate
- 336 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)
- 230 W
- Vorgeschlagene Stromversorgung
- 550 W
- Stromanschlüsse
- 2x 8-pin
- Bus-Schnittstelle
- PCIe 3.0 x16
- Slot-Breite
- Dual-slot
- Dimensionen
- 267 mm
- Anzeigeausgaben
- 4x mini-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.
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.3
- OpenCL
- 2.1
- Shader-Modell
- 6.7
Auflistungen
Wo man ein Radeon Pro V320
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
Was das Speicher-Subsystem für KI bedeutet
Speicher
8 GB
Bandbreite
484 GB/s
Größtes Modell
Baichuan 1-13B
Radeon Pro V320 trägt nur 8 GB von HBM2. 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 7.2 GB.
Der Speicherbandbreite erreicht 484 GB/s über einen Bus von 2,048 Bits. Das ist die Zahl, die die Generierungsgeschwindigkeit bestimmt — die arithmetischen Operationen pro gelesenem Byte sind klein genug, dass der Bus, nicht die Kerne, das ist, worauf alles wartet.
Die Zahl ist die Busbreite multipliziert mit einer Speicher-Taktfrequenz von 945 MHz. Beide Hälften sind wichtig, und keine ist in einem Gaming-Benchmark sichtbar.
In der Praxis erreicht diese Kombination ein Maximum bei Baichuan 1-13B, 13.3B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 32.5 Token pro Sekunde
Der Chip und wie er gebaut wurde
Radeon Pro V320 ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut Vega 10, die Architektur verwenden GCN 5.0 von AMD, als Teil der Generierung Radeon Pro Vega(Vega Series).
Der Chip wird hergestellt von GlobalFoundries, einem Prozess von 14 nm, mit einem Maß von 495 mm², halten 12.5 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 June 2017, grob 9.0900900423133 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
21.5 TFLOPS
FP64
672 GFLOPS
Auf Papier Radeon Pro V320 erreicht 21.5 TFLOPS bei halber Genauigkeit, und 10.8 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 672 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 852 MHz zu einem Schub von 1.5 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
Radeon Pro V320 hat einen L1-Cache von 16 KB, unterstützt von einem L2-Cache von 4 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 3,584 Shader-Einheiten, 224 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
230 W
Radeon Pro V320 ist bewertet mit 230 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 550 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 267 mm lang, und benötigt 2x 8-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 Radeon Pro V320
Die größten OPEN WEIGHT Modelle, die auf dieser CARD passen, neueste zuerst. Jedes wird mit der besten Kompression angezeigt, die die CARD halten kann..
Die schnellsten AI-Modelle auf einer Radeon Pro V320
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..
Schritt für Schritt
Wie man die Tokens pro Sekunde eines Radeon Pro V320
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..
-
01
Suche nach dem Modell, das du möchtest
Die Tabelle listet 337 Modelle, die diese Karte ausführt. Die Suche verfeinert die Liste nach Namen oder nach Größe.
-
02
Setzen Sie die Kontextlänge, die Sie tatsächlich verwenden werden.
Setzen Sie den Kontext auf Ihre tatsächliche Arbeitslänge. Kurze Fragen kosten fast nichts, aber ein langes Dokument kann einen großen Teil von 8 GB das ist häufig der Unterschied zwischen einem Modell, das passt, und einem, das nicht passt.
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03
Setzen Sie eine Mindestqualität fest, wenn Sie eine benötigen.
Kompression ist das, was größere Modelle passend macht. Die Qualitätskontrolle verwirft jedes Modell, das mehr davon benötigt, als Sie bereit sind zu geben.
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04
Nehmen Sie den Bereich als die Antwort.
Die Zahlen sind berechnet, nicht gemessen. Das schnellste Ergebnis auf dieser Karte ist 160 tok/s auf Gemma 3 QAT 1B. Die gleiche Karte und das Modell variieren zwischen dreißig und fünfzig Prozent bei den Inferenzlaufzeiten.
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05
Überprüfen Sie den Spielraum, bevor Sie entscheiden.
Die Passform-Spalte trennt Modelle, die gerade so passen, von solchen mit Platz zur Verfügung — es lohnt sich, dies zu überprüfen, bevor man sich für einen entscheidet, gegen einen verfügbaren 8 GB.
-
06
Öffne das Modell, um Karten zu vergleichen
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 Radeon Pro V320.
Antworten
Radeon Pro V320 — Häufige Fragen
Radeon Pro V320— Welche Art von MEMORY verwendet es?
Es verwendet HBM2 getaktet bei 945 MHz. 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.
Radeon Pro V320— Wer macht es?
Dies ist ein Produkt von AMD, mit dem von ... hergestellten Chip GlobalFoundries, einem Prozess von 14 nm.
Radeon Pro V320— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2017.
Radeon Pro V320— Wie viel Leistung verbraucht es?
Bewertete Boardleistung ist 230 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 550 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.
Radeon Pro V320— Wie viel Cache hat es?
Der L1-Cache ist 16 KB, und der L2-Cache ist 4 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.
Radeon Pro V320— Was sind seine TFLOPS?
Es ist bewertet mit 21.5 TFLOPS bei halber Genauigkeit und 10.8 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.
Radeon Pro V320— Unterstützt es CUDA?
Nein. CUDA ist nur für NVIDIA, und dies ist eine Karte von AMD. Es laufen Sprachmodelle über ROCm, Vulkan oder Metal, je nach Software, die weniger ausgereift sind als der CUDA-Pfad — unsere Schätzungen wenden eine Strafe dafür an.
Radeon Pro V320— 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.
Radeon Pro V320— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?
Seine VRAM begrenzt es auf kleinere Modelle und seine Bandbreite bietet nützliche, wenn auch unspektakuläre, Generierungsgeschwindigkeiten. Insgesamt läuft es 337 der Modelle, die wir verfolgen. Ob das genug ist, hängt ganz davon ab, welches Modell Sie möchten – die obige Tabelle beantwortet das direkt.
Radeon Pro V320— 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. 8 GB zieht das Ganze nach unten, und keine der Zahlen auf dieser Seite geht davon aus.
Würden zwei Radeon Pro V320 Karten doppelt so schnell sein?
Nein. Eine zweite Karte verdoppelt den VRAM auf 16 GB die es Ihnen ermöglicht, Modelle zu halten, die keines davon allein halten konnte, aber die Generierung nicht auf diese Weise aufteilt. Diese Zahlen beschreiben eine Karte.
Radeon Pro V320— Welche AI-Modelle kann es ausführen?
337 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.
Radeon Pro V320— Was ist das größte AI-MODEL, das es ausführen kann?
Das größte Modell in unserem Katalog, das passt, ist Baichuan 1-13B bei 13.3B Parameter, komprimiert auf Q3_K_M. Es generiert ungefähr 32.5 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 7.2 GB des Speichers der Karte.
Radeon Pro V320— 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 160 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.
Radeon Pro V320— Kann es laufen 7B Modelle?
Ja. Es läuft. MetaMath 7B (LLaMa finetune) bei Q4_K_M, verwenden von etwa 6.5 GB VRAM und generieren etwa 52.7 Token pro Sekunde
Radeon Pro V320— Kann es laufen 13B Modelle?
Ja. Es läuft. Gemma 4 12B bei Q3_K_M, verwenden von etwa 6.5 GB VRAM und generieren etwa 36.1 Token pro Sekunde
Radeon Pro V320— wie viel VRAM hat es?
Diese Karte hat 8 GB von HBM2. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 7.2 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.
Radeon Pro V320— Was ist seine Speicherbandbreite?
Der Speicherbandbreite erreicht 484 GB/s über einen Bus von 2,048 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.
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..