Υπολογίστε την TPS του Tesla X2070 σε τοπικά AI μοντέλα
Κάθε μοντέλο στον κατάλογό μας αξιολογήθηκε σε σχέση με αυτή την ΚΑΡΤΑ στη διάρκεια του CONTEXT LENGTH και της ελάχιστης ποιότητας που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το MEMORY BANDWIDTH αυτής της ΚΑΡΤΑΣ και το μέγεθος κάθε μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτήν την κάρτα
679 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά
Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει
Qwen-VL
9.6B · Q3_K_M · 18.0 tok/s
Ταχύτερο μοντέλο
Gemma 3 QAT 1B
63.9 tok/s · 1B
Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια Tesla X2070?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Περισσότερα συμφραζόμενα σημαίνει περισσότερη μνήμη για την κρυφή μνήμη της συνομιλίας. Η ταχύτητα είναι για μια νέα συνομιλία και δεν αλλάζει με αυτή τη ρύθμιση..
Κρύβει μοντέλα που θα χωρούσαν μόνο αν συμπιεστούν κάτω από αυτό το σημείο.
266 τα μοντέλα ταιριάζουν
Υπολογισμός| Ποσοτικοποίηση | Καλά | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
63.9
tok/s
22–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
63.9
tok/s
22–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
63.9
tok/s
22–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
63.9
tok/s
22–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
63.9
tok/s
22–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
63.9
tok/s
22–128 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
59.1
tok/s
21–118 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
58.1
tok/s
20–116 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
58.1
tok/s
20–116 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
58.1
tok/s
20–116 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
58.1
tok/s
20–116 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
53.2
tok/s
19–106 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
53.2
tok/s
19–106 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
53.2
tok/s
19–106 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
53.2
tok/s
19–106 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
51.9
tok/s
18–104 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 113k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
51.2
tok/s
18–102 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
49.1
tok/s
17–98 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Tesla X2070 Πλήρης προδιαγραφή
Τα πάντα σε αρχείο για αυτήν την κάρτα, ταξινομημένα κατά πόσο σχετίζονται με τη λειτουργία ενός AI μοντέλου παρά σύμφωνα με το πώς θα το κατέγραφε ένα φύλλο προδιαγραφών. Η ΜΝΗΜΗ έρχεται πρώτη γιατί αποφασίζει το αποτέλεσμα; το υπόλοιπο είναι CONTEXT..
Μνήμη
Οι δύο προδιαγραφές που αποφασίζουν ποιο μοντέλο μπορεί να τρέξει αυτή η ΚΑΡΤΑ και με ποια ταχύτητα. Η ικανότητα καθορίζει ποια μοντέλα ταιριάζουν· το bandwidth καθορίζει πόσα tokens ανά δευτερόλεπτο παράγουν μόλις ταιριάξουν.
- Μέγεθος μνήμης
- 6 GB
- Μνήμη εύρους ζώνης
- 177 GB/s
- Τύπος μνήμης
- GDDR5
- Πλάτος διαύλου μνήμης
- 384 bit
- Ρολογιά μνήμης
- 924 MHz
Το τσιπ
Ποιος επεξεργαστής είναι πάνω στην πλακέτα και πώς κατασκευάστηκε. Ένα μικρότερο μέγεθος διαδικασίας γενικά σημαίνει περισσότερη απόδοση για την ίδια ισχύ.
- Γραφικός επεξεργαστής
- GF100
- Αρχιτεκτονική
- Fermi
- Γενιά
- Tesla Fermi(x20xx)
- Μέταλλο
- TSMC
- Μέγεθος διαδικασίας
- 40 nm
- Τρανζίστορ
- 3.1 billion
- Πυκνότητα τρανζίστορ
- 5,900 K/mm²
- Μέγεθος τσιπ
- 529 mm²
- Πακέτο
- BGA-1980
- Απελευθερώθηκε
- 25 July 2011
Ταχύτητες ρολογιού
Πόσο γρήγορα λειτουργεί ο επεξεργαστής. Αξίζει πολύ λιγότερο εδώ από ό,τι σε ένα gaming benchmark: η δημιουργία κειμένου περιορίζεται από το MEMORY BANDWIDTH, έτσι μια υψηλότερη συχνότητα barely moves το αποτέλεσμα.
- Βασική συχνότητα
- 651 MHz
- Ωθήσει ρολογιού
- 651 MHz
Μονάδες Επεξεργασίας
Τι περιέχει το τσιπ. Αυτά οδηγούν την απόδοση γραφικών και έχουν σημασία κυρίως για την επεξεργασία μιας μακράς προτροπής αντί για την παραγωγή της απάντησης.
- Μονάδες σκίασης
- 448
- Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
- 56
- Μονάδες εξόδου απόδοσης
- 48
- Ροή πολλών επεξεργαστών
- 14
- L1 κρυφή μνήμη
- 64 KB
- L2 κρυφή μνήμη
- 0.75 MB
Θεωρητική Απόδοση
Οι κορυφαίοι ρυθμοί αριθμητικών υπολογισμών που δημοσιεύθηκαν για την κάρτα. Αυτές είναι ανώτατα όρια που καμία πραγματική εργασία δεν φτάνει, και η παραγωγή κειμένου φτάνει μόνο σε ένα μικρό ποσοστό αυτών επειδή περιορίζεται από τη μνήμη αντί για την αριθμητική.
- Μονή ακρίβεια (FP32)
- 1.2 TFLOPS
- Διπλή ακρίβεια (FP64)
- 582.8 GFLOPS
- Ρυθμός εικονοστοιχείων
- 18 GPixel/s
- Ρυθμός υφής
- 36 GTexel/s
Η πλακέτα
Τι απαιτείται για να εγκαταστήσετε φυσικά και να τροφοδοτήσετε την ΚΑΡΤΑ — οι πρακτικοί περιορισμοί που αποφασίζουν αν ταιριάζει στη μηχανή που ήδη έχετε.
- Κατανάλωση ενέργειας (TDP)
- 225 W
- Προτεινόμενη τροφοδοσία
- 550 W
- Συνδέσεις ρεύματος
- None
- Διασύνδεση λεωφορείου
- MXM-B (3.0)
- Πλάτος υποδοχής
- MXM Module
Υποστήριξη λογισμικού
Ποιες γραφικές και υπολογιστικές διεπαφές υποστηρίζει η κάρτα. Η δυνατότητα υπολογισμού CUDA είναι αυτή που επηρεάζει την εκτίμηση: κάτω από 7.0 δεν υπάρχουν πυρήνες tensor, και το σύγχρονο λογισμικό εκτίμησης επιστρέφει σε πιο αργούς κωδικούς.
- ικανότητα υπολογισμού CUDA
- 2.0
- DirectX
- 11.0
- OpenGL
- 4.6
- OpenCL
- 1.1
- Μοντέλο Σκίασης
- 5.1
Καταχωρίσεις
Πού να αγοράσω ένα Tesla X2070
Κανένας προμηθευτής δεν καταχωρεί αυτήν την κάρτα αυτή τη στιγμή. Οι καταχωρίσεις προέρχονται από προμηθευτές που τις δημοσιεύουν εδώ απευθείας. — περιηγηθείτε στον κατάλογο προμηθευτών να δεις ποιος πουλάει τι.
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Χωρητικότητα και εύρος ζώνης
Μνήμη
6 GB
Εύρος ζώνης
177 GB/s
Μεγαλύτερο μοντέλο
Qwen-VL
Tesla X2070 κρατά μόνο 6 GB του GDDR5. Αυτό περιορίζει το μοντέλο στο μικρότερο άκρο του καταλόγου, και ένα μοντέλο πρέπει να χωράει ολόκληρο πριν δημιουργήσει οτιδήποτε. Ένα runtime στην πραγματικότητα παίρνει περίπου 5.4 GB.
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 177 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 384 μπίτ. Η διαύγεια είναι ο πραγματικός περιορισμός αυτής της κάρτας. Κάθε τοκέν απαιτεί την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από την VRAM, οπότε ένα μεγάλο μοντέλο θα αισθάνεται αργό εδώ ακόμα και όταν χωράει.
Το bandwidth είναι συχνότητα επί πλάτους του λεωφορείου, και αυτή η κάρτα ρολογίζει τη μνήμη της στο 924 MHz. Γι’ αυτό οι μετρήσεις πυρήνων προβλέπουν την ταχύτητα της γενιάς τόσο φτωχά.
Στην πράξη, αυτός ο συνδυασμός φτάνει στο ανώτερο επίπεδο σε Qwen-VL, 9.6B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 18.0 tokens ανά δευτερόλεπτο
Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε
Tesla X2070 είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GF100, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Fermi από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Tesla Fermi(x20xx).
Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 40 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 529 mm², κρατώντας 3.1 billion Τρανζίστορ. Μια μικρότερη διαδικασία σημαίνει γενικά περισσότερη απόδοση για την ίδια ισχύ, αν και για τα γλωσσικά μοντέλα έχει πολύ λιγότερη σημασία από το υποσύστημα μνήμης.
Δημοσιεύτηκε το July 2011, χονδρικά 15.019022791352 χρόνια πριν. Η υποστήριξη λογισμικού INFERENCE τείνει να ακολουθεί την υλικοτεχνική υποδομή κατά ένα ή δύο χρόνια, οπότε μια κάρτα αυτής της ηλικίας γενικά διαθέτει ώριμους, καλά βελτιστοποιημένους κώδικες που της είναι διαθέσιμοι.
Διαδικασία υπολογισμού, και γιατί έχει λιγότερη σημασία απ' ότι φαίνεται
FP64
582.8 GFLOPS
Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 582.8 GFLOPS. Δεν έχει καμία σχέση με την εκτέλεση ενός γλωσσικού ΜΟΝΤΕΛΟΥ — κανένας χρόνος εκτέλεσης συμπερασμού δεν το χρησιμοποιεί — αλλά χωρίζει τα μέρη των κέντρων δεδομένων από τα καταναλωτικά, καθώς τα τελευταία το περιορίζουν σκόπιμα.
Οι ρολόγια τρέχουν από μια βάση του 651 MHz σε μια αύξησηของ 651 MHz. Αξίζει πολύ λιγότερο εδώ από ό,τι σε ένα gaming benchmark: η αύξηση των ρολογιών επιταχύνει την αριθμητική, και η αριθμητική δεν είναι αυτό που περιμένει η γενιά.
Κρυφή μνήμη και μονάδες επεξεργασίας
Tesla X2070 έχει L1 cache της 64 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 0.75 MB. Η Cache απορροφά ένα μερίδιο της κίνησης μνήμης που αλλιώς θα έπληττε το κύριο λεωφορείο, το οποίο είναι το μόνο μέρος σε αυτή τη σελίδα όπου ένας αριθμός διαφορετικός από τη bandwidth επηρεάζει ήσυχα την ταχύτητα δημιουργίας - μια μεγάλη L2 επιτρέπει περισσότερα από το working set να παραμένουν κοντά στους πυρήνες.
Υπάρχουν 448 Μονάδες σκίασης, 56 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 48 Μονάδες εξόδου απόδοσης. Αυτά οδηγούν τα γραφικά φορτία εργασίας και συμβάλλουν στην επεξεργασία εντολών, αλλά παραμένουν ανενεργά για μεγάλο μέρος του χρόνου που χρειάζεται ένα μοντέλο για να παράγει μια απάντηση.
Ικανότητα, μέγεθος και εγκατάσταση
Κατανάλωση ενέργειας
225 W
Tesla X2070 βαθμολογείται σε 225 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 550 W. Η εκτέλεση ενός γλωσσικού μοντέλου κρατά μια κάρτα απασχολημένη σε εκρήξεις παρά συνεχώς — απορροφά έντονα κατά τη διαδικασία παραγωγής και αδρανεί μεταξύ των αιτημάτων — έτσι η διαρκής κατανάλωση κατά τη διάρκεια μιας εργάσιμης ημέρας είναι συνήθως πολύ κάτω από την αναγραφόμενη τιμή.
Η κάρτα καταλαμβάνει mxm module. Αξίζει να ελεγχθεί σε σχέση με την περίπτωση και την τροφοδοσία που είναι ήδη στη μηχανή, καθώς οι μεγαλύτερες κάρτες χρειάζονται σημαντικά περισσότερα και από τα δύο σε σύγκριση με ό,τι παρέχει ένα τυπικό επιτραπέζιο.
Συνδέεται μέσω MXM-B (3.0). Η διεπαφή ρυθμίζει πόσο γρήγορα ένα μοντέλο φορτώνεται από το δίσκο στην κάρτα, όχι πόσο γρήγορα εκτελείται μόλις εκεί, έτσι μια στενότερη σύνδεση κοστίζει μερικά δευτερόλεπτα στην εκκίνηση και τίποτα μετά από αυτό.
Οι ακραίοι
Οι μεγαλύτεροι AI μοντέλα που τρέχουν σε μια Tesla X2070
Τα μεγαλύτερα OPEN WEIGHT μοντέλα που ταιριάζουν σε αυτή την CARD, τα νεότερα πρώτα. Κάθε ένα εμφανίζεται με την καλύτερη συμπίεση που μπορεί να κρατήσει η CARD..
Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια Tesla X2070
Όπου αυτή η ΚΑΡΤΑ παράγει τούβλα γρηγορότερα. Μικρότερα μοντέλα κυριαρχούν εδώ, επειδή η παραγωγή κάθε τούβλου σημαίνει να διαβάζουμε ολόκληρο το μοντέλο από τη μνήμη μία φορά..
Βήμα προς βήμα
Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός Tesla X2070
Δεν χρειάζεται να υπολογίσετε τίποτα με το χέρι — ο υπολογιστής gputps.com σε αυτή τη σελίδα έχει ήδη υπολογίσει για κάθε μοντέλο που μπορεί να κρατήσει αυτή η κάρτα. Η ανάγνωση της απάντησης απαιτεί έξι βήματα..
-
01
Μοντέλο AI που δεν χωράει σε GPU VRAM. Τεταμένη, σχεδόν εκτελέσιμη. Άνετη, τρέχει εύκολα. Ανοικτό βάρος AI μοντέλου που είναι διαθέσιμο στη βάση δεδομένων μας. Νέες GPU κυκλοφορίες. Οριακή μνήμη/δεσμευμένη μνήμη GPU VRAM/εύρος ζώνης. Κάρτα GPU. Μήκος συμφραζομένων AI.
Ο πίνακας απαριθμεί 266 μοντέλα που αυτή η κάρτα μπορεί να τρέξει. Αναζητήστε με όνομα, ή με μέγεθος — η πληκτρολόγηση 27b ταιριάζει στον αριθμό παραμέτρων ακόμα κι αν το όνομα δεν το αναφέρει ποτέ.
-
02
Ορίστε το μήκος του πλαισίου (context length) που θα χρησιμοποιήσεις πραγματικά
Οι μεγαλύτερες συζητήσεις κοστίζουν VRAM πάνω από τα βάρη. Εναντίον 6 GB αυτό είναι συχνά η διαφορά μεταξύ ενός μοντέλου που ταιριάζει και ενός που δεν ταιριάζει.
-
03
Κλειδώστε τη σύγκριση σε ένα επίπεδο ποιότητας
Η Συμπίεση είναι αυτό που επιτρέπει σε μεγαλύτερα μοντέλα να χωρέσουν. Ο έλεγχος ποιότητας απορρίπτει οποιοδήποτε μοντέλο χρειάζεται περισσότερη από αυτό που είστε πρόθυμοι να δώσετε.
-
04
Διάβασε την ταχύτητα και την εμβέλεια
Οι ταχύτητες συνοδεύονται από γραμμές σφάλματος για κάποιον λόγο. Η καλύτερη περίπτωση εδώ είναι 63.9 τόκ/σ σε Gemma 3 QAT 1B. Η ίδια κάρτα και μοντέλο διαφέρει κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό μεταξύ των χρόνων εκτέλεσης συμπερασμάτων.
-
05
Έλέγξτε τον χώρο πριν αποφασίσετε
Μια στενή εφαρμογή τρέχει αλλά δεν αφήνει χώρο για να αυξήσει το context αργότερα; άνετη έχει περιθώριο. Η στήλη μνήμης δείχνει τι χρειάζεται κάθε μοντέλο σε σχέση με διαθέσιμο. 6 GB.
-
06
Έλεγξε το ίδιο μοντέλο από την άλλη πλευρά
Ακολουθώντας ένα μοντέλο μέχρι τη δική του σελίδα, καταγράφει όλα τα υλικά που μπορούν να το εκτελέσουν, ώστε να μπορείτε να δείτε πώς συγκρίνεται με Tesla X2070.
Απαντήσεις
Tesla X2070 — κοινές ερωτήσεις
Tesla X2070— πόση μνήμη έχει;
Αυτή η GPU έχει 6 GB του GDDR5. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 5.4 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.
Tesla X2070— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 177 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 384 μπίτ. Αυτή είναι η μοναδική καλύτερη πρόβλεψη για το πόσο γρήγορα παράγει κείμενο, επειδή η παραγωγή κάθε token σημαίνει την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου έξω από τη μνήμη μία φορά.
Tesla X2070— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;
Χρησιμοποιεί GDDR5 χρονισμένος σε 924 MHz. Οι τύποι HBM βρίσκονται σε επιταχυντές κέντρων δεδομένων και διαθέτουν πολύ περισσότερη εύρυθμη απόδοση από την GDDR που χρησιμοποιείται σε GPU καρτών επιτραπέζιου υπολογιστή, γι' αυτό και δημιουργούν tokens σημαντικά πιο γρήγορα με την ίδια χωρητικότητα.
Tesla X2070— ποιος το κατασκευάζει;
Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 40 νμ.
Tesla X2070— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύτηκε το July 2011.
Tesla X2070— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;
Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 225 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 550 W. Η δημιουργία κειμένου απαιτεί ένταση σε εκρήξεις και είναι σε κατάσταση αναμονής μεταξύ των αιτημάτων, οπότε η μέση κατανάλωση κατά τη διάρκεια μιας εργάσιμης συνεδρίας είναι κανονικά πολύ κάτω από την αξιολογούμενη τιμή.
Tesla X2070— πόσο cache έχει;
Η μνήμη L1 είναι 64 KB, και η L2 cache είναι 0.75 MB. Η Cache απορροφά μέρος της μνήμης κυκλοφορίας που θα έφτανε αλλιώς στον κύριο διαδικτυακό κόμβο, έτσι μια μεγαλύτερη L2 δίνει μια μέτρια αύξηση στην ταχύτητα γενετικά πέρα από αυτό που προ predicts η μόνο πλά bandwidth.
Tesla X2070— υποστηρίζει CUDA;
Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 2.0, το οποίο προηγείται των TENSOR CORES. Η δυνατότητα 7.0 και άνω έχει πυρήνες τανυστών, τους οποίους χρησιμοποιεί λογισμικό σύγχρονης inference. Κάτω από αυτό, επιστρέφει σε πιο αργές διαδρομές κώδικα για μοντέλα ποσοτικοποίησης.
Tesla X2070— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;
Χρησιμοποιεί MXM-B (3.0). Αυτό διέπει πόσο γρήγορα φορτώνεται ένα μοντέλο στην κάρτα αντί για το πόσο γρήγορα τρέχει μόλις φορτωθεί, οπότε κοστίζει μερικά δευτερόλεπτα κατά την εκκίνηση και τίποτα κατά τη διάρκεια της γεννήσεως.
Tesla X2070— είναι καλό για να τρέξετε τοπικά AI μοντέλα;
Η μνήμη του περιορίζει τα μικρότερα μοντέλα, αν και το εύρος ζώνης του σημαίνει ότι η γενιά θα είναι αργή σε μεγαλύτερα μοντέλα. Στην συνολική του λειτουργία είναι 266 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.
Tesla X2070— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;
Μπορεί να διαχωριστεί, με την υπερχείλιση να κρατείται στη μνήμη συστήματος πέρα από την κάρτα. 6 GB είναι πιθανό και συνήθως μια ψευδής οικονομία: το ποσοστό μνήμης-συστήματος είναι αρκετά αργό ώστε να κυριαρχεί στο αποτέλεσμα.
Θα μπορούσαν δύο Tesla X2070 οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;
Η ζεύγωση τους αγοράζει περιθώριο αντί για ταχύτητα: 12 GB να εργάζεστε με αντί για διπλάσιο αριθμό τ tokens ανά δευτερόλεπτο — κάθε νούμερο εδώ αναφέρεται σε μία μόνο κάρτα.
Tesla X2070— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;
266 του 679 Οι ανοιχτού τύπου γλωσσικοί μοντέλοι που παρακολουθούμε ταιριάζουν σε αυτή την κάρτα και μπορούν να εκτελούνται τοπικά. Ο πίνακας σε αυτή τη σελίδα απαριθμεί τον καθένα, με τη μνήμη που χρειάζεται, την ποσοτικοποίηση στην οποία εκτελείται και μια εκτιμώμενη ταχύτητα παραγωγής.
Tesla X2070— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;
Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι Qwen-VL σε 9.6B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 18.0 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 5.4 GB της μνήμης της κάρτας.
Tesla X2070— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;
Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 63.9 διακυμάνσεις ανά δευτερόλεπτο, ενώ μεγαλύτερα μοντέλα τρέχουν αναλογικά πιο αργά επειδή κάθε διακυμάνση απαιτεί την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από τη μνήμη μία φορά. Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για μία μόνο συνομιλία τη φορά.
Tesla X2070— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. MetaMath 7B (Mistral finetune) σε IQ4_XS, χρησιμοποιώντας περίπου 5.1 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 22.4 tokens ανά δευτερόλεπτο
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το υλικό. Αν ήδη ξέρετε ποιο ΜΟΝΤΕΛ θέλετε και χρειάζεστε να ξέρετε τι απαιτείται για να το ΤΡΕΞΕΤΕ., Αρχίστε από το ΜΟΝΤΕΛΟ..