Berechne die TPS des GeForce RTX 3080 Ti 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
ERNIE-4.5-21B-A3B
21B · Q3_K_M · 276 tok/s
Schnellstes Modell
Gemma 3 QAT 1B
386 tok/s · 1B
Welche KI-Modelle können auf einem GeForce RTX 3080 Ti?
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..
396 Modelle passen
Berechnung| Quantisierung | Passend | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
386
tok/s
328–464 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
|
386
tok/s
328–464 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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386
tok/s
232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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386
tok/s
232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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386
tok/s
232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
386
tok/s
232–618 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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358
tok/s
215–572 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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351
tok/s
211–562 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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351
tok/s
211–562 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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351
tok/s
211–562 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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351
tok/s
211–562 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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322
tok/s
193–515 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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322
tok/s
193–515 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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322
tok/s
193–515 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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322
tok/s
193–515 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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314
tok/s
267–377 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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310
tok/s
186–496 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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310
tok/s
186–496 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 10.0 GB | 4k Token | Q4_K_M | knapp |
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297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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297
tok/s
178–476 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Otter ≈ | 1.3B | May 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 RTX 3080 Ti 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
- 12 GB
- Speicherbandbreite
- 912 GB/s
- Speichertype
- GDDR6X
- Speicherdatenbreite
- 384 bit
- Speichertakt
- 1.19 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
- GA102
- Architektur
- Ampere
- Generierung
- GeForce 30
- Gießerei
- Samsung
- Prozessgröße
- 8 nm
- Transistoren
- 28.3 billion
- Transistordichte
- 45,100 K/mm²
- Die Größe
- 628 mm²
- Paket
- BGA-3328
- Veröffentlicht
- 31 May 2021
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
- 1.37 GHz
- Boost-Takt
- 1.67 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
- 10,240
- Texturzuordnungseinheiten
- 320
- Render-Ausgabeeinheiten
- 112
- Streaming-Multiprozessoren
- 80
- Tensor-Kerne
- 320
- Strahlverfolgungskerne
- 80
- L1-Cache
- 128 KB
- L2-Cache
- 6 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)
- 34.1 TFLOPS
- Einfache Genauigkeit (FP32)
- 34.1 TFLOPS
- Doppelte Genauigkeit (FP64)
- 532.8 GFLOPS
- Pixelrate
- 187 GPixel/s
- Texturrate
- 533 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)
- 350 W
- Vorgeschlagene Stromversorgung
- 750 W
- Stromanschlüsse
- 1x 12-pin
- Bus-Schnittstelle
- PCIe 4.0 x16
- Slot-Breite
- Dual-slot
- Dimensionen
- 285 mm × 40 mm
- Anzeigeausgaben
- 1x HDMI 2.1, 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
- 8.6
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-Modell
- 6.8
Auflistungen
Wo man ein GeForce RTX 3080 Ti
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
Speicher: die Spezifikation, die alles entscheidet
Speicher
12 GB
Bandbreite
912 GB/s
Größtes Modell
ERNIE-4.5-21B-A3B
GeForce RTX 3080 Ti trägt 12 GB von GDDR6X. Das erreicht komfortabel kleine und mittelgroße Modelle, obwohl die größten außerhalb der Reichweite bleiben, ohne sie zu splitten. Der Treiber-Overhead lässt ungefähr 10.8 GB.
Der Speicherbandbreite erreicht 912 GB/s über einen Bus von 384 Bits. Das Generieren eines Tokens bedeutet, jedes Gewicht einmal zu lesen, sodass diese Zahl das Tempo mehr bestimmt als jede andere Zahl hier, und auf diesem Niveau kommt Text schneller an, als die meisten Menschen lesen.
Das kommt von einem MEMORY CLOCK von 1.19 GHz. Beide Hälften sind wichtig, und keine ist in einem Gaming-Benchmark sichtbar.
Die praktische Obergrenze ist ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 276 Token pro Sekunde
Der Chip und wie er gebaut wurde
GeForce RTX 3080 Ti ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut GA102, die Architektur verwenden Ampere von NVIDIA, als Teil der Generierung GeForce 30.
Der Chip wird hergestellt von Samsung, einem Prozess von 8 nm, mit einem Maß von 628 mm², halten 28.3 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 May 2021, grob 5.1695585187477 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
34.1 TFLOPS
FP64
532.8 GFLOPS
Tensor-Kerne
320
Auf Papier GeForce RTX 3080 Ti erreicht 34.1 TFLOPS bei halber Genauigkeit, und 34.1 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 532.8 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 Karte trägt 320 Tensor-Kerne über 80 Streaming-Multiprozessoren. Diese beschleunigen die Matrixarithmetik im Herzen eines Transformators, und sie sind es, die die Eingabeverarbeitung – das Lesen eines langen Dokuments vor der Beantwortung – dramatisch schneller machen, als es sonst der Fall wäre.
Die Taktraten laufen von einer Basis von 1.37 GHz zu einem Schub von 1.67 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 RTX 3080 Ti hat einen L1-Cache von 128 KB, unterstützt von einem L2-Cache von 6 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 10,240 Shader-Einheiten, 320 Texturzuordnungseinheiten, und 112 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
350 W
GeForce RTX 3080 Ti ist bewertet mit 350 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 750 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 285 mm lang, und benötigt 1x 12-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 4.0 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 RTX 3080 Ti
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 GeForce RTX 3080 Ti
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 GeForce RTX 3080 Ti
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
Modell: KI-Modell Lauf: KI-Modell ausführen Passt nicht: Passt nicht in GPU VRAM Eng: Kaum lauffähig Komfortabel: Läuft leicht Offenes Gewicht: Open-Source KI-Modell In der Datei: In unserer Datenbank Veröffentlichungen: Neu veröffentlichte GPUs Speicher/Speichergebunden: GPU VRAM/Bandbreite Karte: GPU-Karte Kontextlänge: KI-Kontextfenster
Die Tabelle listet 396 Modelle, die die GPU-Karte verarbeitet. Das Suchfeld akzeptiert einen Namen oder eine Größe wie 27b, die mit der Anzahl der Parameter übereinstimmt.
-
02
Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen
Ziehe den Regler auf die Gesprächslänge, mit der du arbeiten möchtest. Der Cache wächst mit dem Gespräch und gegen eine Karte, die hält 12 GB Also ist es wichtig, die Einstellung richtig zu wählen.
-
03
Wählen Sie, wie weit Sie komprimieren möchten.
Jedes Modell wird in der besten Kompression angezeigt, die diese Karte halten kann. Eine minimale Qualität verbirgt die, die nur passen, indem sie weiter zusammengepresst werden, als Sie akzeptieren würden.
-
04
Schau dir das Spektrum an, nicht nur die Zahl.
Die Zahlen sind berechnet, nicht gemessen. Das schnellste Ergebnis auf dieser Karte ist 386 tok/s auf Gemma 3 QAT 1B. Die gleiche Karte und das Modell variieren zwischen dreißig und fünfzig Prozent bei den Inferenzlaufzeiten.
-
05
Überprüfen Sie den Spielraum, bevor Sie entscheiden.
Tight bedeutet, dass es heute funktioniert; comfortable bedeutet, dass es weiterhin funktioniert, wenn das Gespräch wächst. Vergleiche, was jedes Modell benötigt, mit dem, was verfügbar ist. 12 GB.
-
06
Öffne das Modell, um Karten zu vergleichen
Jede Modellseite wiederholt diese Berechnung für den gesamten Katalog. Ein Blick wert, bevor man entscheidet: es zeigt, was sonst das gleiche Modell ausführt, neben GeForce RTX 3080 Ti.
Antworten
GeForce RTX 3080 Ti — Häufige Fragen
GeForce RTX 3080 Ti— Was ist das größte AI-MODEL, das es ausführen kann?
Das größte Modell in unserem Katalog, das passt, ist ERNIE-4.5-21B-A3B bei 21B Parameter, komprimiert auf Q3_K_M. Es generiert ungefähr 276 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 10.1 GB des Speichers der Karte.
GeForce RTX 3080 Ti— 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 386 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Kann es laufen 7B Modelle?
Ja. Es läuft. DeepSeek Coder 6.7B bei Q6_K, verwenden von etwa 9.9 GB VRAM und generieren etwa 83.8 Token pro Sekunde
GeForce RTX 3080 Ti— Kann es laufen 13B Modelle?
Ja. Es läuft. DeepSeekMoE-16B bei Q4_K_M, verwenden von etwa 10.0 GB VRAM und generieren etwa 310 Token pro Sekunde
GeForce RTX 3080 Ti— wie viel VRAM hat es?
Diese Karte hat 12 GB von GDDR6X. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 10.8 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.
GeForce RTX 3080 Ti— Was ist seine Speicherbandbreite?
Der Speicherbandbreite erreicht 912 GB/s über einen Bus von 384 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Welche Art von MEMORY verwendet es?
Es verwendet GDDR6X getaktet bei 1.19 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Wer macht es?
Dies ist ein Produkt von NVIDIA, mit dem von ... hergestellten Chip Samsung, einem Prozess von 8 nm.
GeForce RTX 3080 Ti— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 2021.
GeForce RTX 3080 Ti— Wie viel Leistung verbraucht es?
Bewertete Boardleistung ist 350 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 750 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Wie viel Cache hat es?
Der L1-Cache ist 128 KB, und der L2-Cache ist 6 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Was sind seine TFLOPS?
Es ist bewertet mit 34.1 TFLOPS bei halber Genauigkeit und 34.1 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Wie viele Tensor-Kerne hat es?
Es hat 320 Tensor-Kerne über 80 Streaming-Multiprozessoren. Sie beschleunigen die Matrixarithmetik, aus der ein Transformer besteht, was hauptsächlich die Verarbeitung eines langen Prompts beschleunigt, anstatt die Antwort zu erzeugen.
GeForce RTX 3080 Ti— Unterstützt es CUDA?
Ja. Es berichtet über die CUDA-Berechnungskompetenz 8.6. 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Welche Bus-Schnittstelle verwendet es?
Es verwendet PCIe 4.0 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.
GeForce RTX 3080 Ti— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?
Sein Speicher deckt kleine und mittelgroße Modelle ab, obwohl die größten unerreichbar sind und seine Bandbreite hoch genug ist, um Text schneller zu generieren, als die meisten Menschen lesen. Insgesamt läuft es 396 der Modelle, die wir verfolgen. Ob das genug ist, hängt ganz davon ab, welches Modell Sie möchten – die obige Tabelle beantwortet das direkt.
GeForce RTX 3080 Ti— kann es ein Modell ausführen, das nicht in seinen VRAM passt?
Nur teilweise. Schichten über die GPU-Karte. 12 GB zieht das Ganze nach unten, und keine der Zahlen auf dieser Seite geht davon aus.
Würden zwei GeForce RTX 3080 Ti Karten doppelt so schnell sein?
Das Pairing bietet mehr Spielraum als Tempo: 24 GB von kombinierter VRAM, bei etwa der gleichen Generation Geschwindigkeit wie eine.
GeForce RTX 3080 Ti— Welche AI-Modelle kann es ausführen?
396 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..