Υπολογίστε την TPS του FirePro W8100 σε τοπικά AI μοντέλα

AMD 8 GB GDDR5 320 GB/s June 2014

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

337 μοντέλα που μπορεί να εκτελέσει

679 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά

Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 21.5 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

106 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια FirePro W8100?

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.

337 τα μοντέλα ταιριάζουν

Υπολογισμός
Ποσοτικοποίηση Καλά
106 tok/s

63–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
106 tok/s

63–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
106 tok/s

63–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
106 tok/s

63–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
106 tok/s

63–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
106 tok/s

63–169 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
97.9 tok/s

59–157 · χαμηλή εμπιστοσύνη

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
96.1 tok/s

58–154 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
96.1 tok/s

58–154 · χαμηλή εμπιστοσύνη

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
96.1 tok/s

58–154 · χαμηλή εμπιστοσύνη

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
96.1 tok/s

58–154 · χαμηλή εμπιστοσύνη

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
88.1 tok/s

53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
88.1 tok/s

53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
88.1 tok/s

53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
88.1 tok/s

53–141 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
86.0 tok/s

52–138 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
84.7 tok/s

51–136 · χαμηλή εμπιστοσύνη

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
81.3 tok/s

49–130 · 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

FirePro W8100 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
8 GB
Μνήμη εύρους ζώνης
320 GB/s
Τύπος μνήμης
GDDR5
Πλάτος διαύλου μνήμης
512 bit
Ρολογιά μνήμης
1.25 GHz

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
Hawaii
Αρχιτεκτονική
GCN 2.0
Γενιά
FirePro GCN(Wx100)
Μέταλλο
TSMC
Μέγεθος διαδικασίας
28 nm
Τρανζίστορ
6.2 billion
Πυκνότητα τρανζίστορ
14,200 K/mm²
Μέγεθος τσιπ
438 mm²
Απελευθερώθηκε
23 June 2014

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
824 MHz
Ωθήσει ρολογιού
824 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
2,560
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
160
Μονάδες εξόδου απόδοσης
64
L1 κρυφή μνήμη
16 KB
L2 κρυφή μνήμη
1 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)
4.2 TFLOPS
Διπλή ακρίβεια (FP64)
2.1 TFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
53 GPixel/s
Ρυθμός υφής
132 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)
220 W
Προτεινόμενη τροφοδοσία
550 W
Συνδέσεις ρεύματος
2x 6-pin
Διασύνδεση λεωφορείου
PCIe 3.0 x16
Πλάτος υποδοχής
Dual-slot
Διαστάσεις
279 mm
Εμφάνιση εξόδων
4x DisplayPort 1.2, 1x SDI

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.

DirectX
12.0
OpenGL
4.6
Βούλκαν
1.2
OpenCL
2.1
Μοντέλο Σκίασης
6.5

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα FirePro W8100

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

Τι σημαίνει το υποσύστημα μνήμης για AI

Μνήμη

8 GB

Εύρος ζώνης

320 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Baichuan 1-13B

FirePro W8100 κρατά μόνο 8 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 7.2 GB.

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 320 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 512 μπίτ. Αυτος είναι ο αριθμός που κυβερνά την ταχύτητα παραγωγής — η αριθμητική ανά byte ανάγνωση είναι αρκετά μικρή ώστε το λεωφορείο, όχι οι πυρήνες, να είναι αυτό που περιμένει τα πάντα.

Το bandwidth είναι συχνότητα επί πλάτους του λεωφορείου, και αυτή η κάρτα ρολογίζει τη μνήμη της στο 1.25 GHz. Και οι δύο μισοί είναι σημαντικοί, και κανένας δεν είναι ορατός σε μία αναφορά παιχνιδιών.

Στην πράξη, αυτός ο συνδυασμός φτάνει στο ανώτερο επίπεδο σε Baichuan 1-13B, 13.3B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 21.5 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

FirePro W8100 είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών Hawaii, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική GCN 2.0 από AMD, ως μέρος της γενιάς FirePro GCN(Wx100).

Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 28 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 438 mm², κρατώντας 6.2 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 June 2014, χονδρικά 12.10652428661 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

2.1 TFLOPS

Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 2.1 TFLOPS. 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 824 MHz σε μια αύξησηของ 824 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

FirePro W8100 έχει L1 cache της 16 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 1 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 2,560 Μονάδες σκίασης, 160 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 64 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

220 W

FirePro W8100 βαθμολογείται σε 220 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 dual-slot, μετρήσεις 279 μμ μήκους, και χρειάζεται 2x 6-pin. 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 PCIe 3.0 x16. 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 FirePro W8100

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..

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 21.9 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 21.9 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 21.9 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 21.8 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 21.9 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 21.9 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 21.9 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 21.9 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 21.6 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 21.5 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια FirePro W8100

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 97.9 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός FirePro W8100

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..

  1. 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 337 μοντέλα που τρέχει αυτή η κάρτα. Η αναζήτηση περιορίζει τη λίστα κατά όνομα ή κατά μέγεθος.

  2. 02

    Εναρμονίστε το πλαίσιο με τη δουλειά σας

    Ρυθμίστε το πλαίσιο στο πραγματικό σας μήκος εργασίας. Οι σύντομες ερωτήσεις κοστίζουν σχεδόν τίποτα, αλλά ένα μεγάλο έγγραφο μπορεί να καταναλώσει ένα μεγάλο μερίδιο από 8 GB αυτό είναι συχνά η διαφορά μεταξύ ενός μοντέλου που ταιριάζει και ενός που δεν ταιριάζει.

  3. 03

    Επιλέξτε πόσο μακριά θα συμπιέσετε

    Κάθε μοντέλο εμφανίζεται στη καλύτερη συμπίεση που μπορεί να κρατήσει αυτή η ΚΑΡΤΑ. Μια ελάχιστη ποιότητα κρύβει εκείνα που χωρούν μόνο αν σφίγγονται περισσότερο από ό,τι θα αποδεχόσασταν.

  4. 04

    Πάρτε την εύρος ως απόκριση

    Οι ταχύτητες συνοδεύονται από γραμμές σφάλματος για κάποιον λόγο. Η καλύτερη περίπτωση εδώ είναι 106 τόκ/σ σε Gemma 3 QAT 1B. Η ίδια κάρτα και μοντέλο διαφέρει κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό μεταξύ των χρόνων εκτέλεσης συμπερασμάτων.

  5. 05

    Έλεγξε τη στήλη μνήμης πριν δεσμεύσεις

    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. 8 GB.

  6. 06

    Έλεγξε το ίδιο μοντέλο από την άλλη πλευρά

    Κάθε σελίδα μοντέλου επαναλαμβάνει αυτόν τον υπολογισμό για ολόκληρο τον κατάλογο. Αξίζει μια ματιά πριν αποφασίσετε: δείχνει τι άλλο τρέχει το ίδιο μοντέλο, δίπλα σε FirePro W8100.

Απαντήσεις

FirePro W8100 — κοινές ερωτήσεις

01

FirePro W8100— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;

Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι Baichuan 1-13B σε 13.3B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 21.5 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 7.2 GB της μνήμης της κάρτας.

02

FirePro W8100— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 106 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.

03

FirePro W8100— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. MetaMath 7B (LLaMa finetune) σε Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 6.5 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 34.9 tokens ανά δευτερόλεπτο

04

FirePro W8100— μπορεί να τρέξει 13B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Gemma 4 12B σε Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 6.5 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 23.9 tokens ανά δευτερόλεπτο

05

FirePro W8100— πόση μνήμη έχει;

Αυτή η GPU έχει 8 GB του GDDR5. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 7.2 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.

06

FirePro W8100— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 320 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 512 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.

07

FirePro W8100— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί GDDR5 χρονισμένος σε 1.25 GHz. 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.

08

FirePro W8100— ποιος το κατασκευάζει;

Αυτό είναι ένα προϊόν του AMD, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 28 νμ.

09

FirePro W8100— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το June 2014.

10

FirePro W8100— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 220 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.

11

FirePro W8100— πόσο cache έχει;

Η μνήμη L1 είναι 16 KB, και η L2 cache είναι 1 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.

12

FirePro W8100— υποστηρίζει CUDA;

Όχι. Η CUDA είναι αποκλειστική για την NVIDIA και αυτή είναι μια κάρτα από AMD. Εκτελεί τα μοντέλα γλώσσας μέσω ROCm, Vulkan ή Metal ανάλογα με το λογισμικό, τα οποία είναι λιγότερο ώριμα από την πορεία CUDA — οι εκτιμήσεις μας επιβάλλουν ποινή γι' αυτό.

13

FirePro W8100— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί PCIe 3.0 x16. 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.

14

FirePro W8100— 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 337 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.

15

FirePro W8100— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Μόνο μερικώς. Επίπεδα πέρα από την κάρτα. 8 GB τραβάει ολόκληρο το πράγμα κάτω, και κανένα από τα στοιχεία σε αυτή τη σελίδα δεν το υποθέτει.

16

Θα μπορούσαν δύο FirePro W8100 οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Η ζεύγωση τους αγοράζει περιθώριο αντί για ταχύτητα: 16 GB να εργάζεστε με αντί για διπλάσιο αριθμό τ tokens ανά δευτερόλεπτο — κάθε νούμερο εδώ αναφέρεται σε μία μόνο κάρτα.

17

FirePro W8100— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;

337 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.

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..

Όλες οι GPUs