Υπολογίστε την TPS του Quadro M5000M σε τοπικά AI μοντέλα

NVIDIA 8 GB GDDR5 160 GB/s August 2015

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 · 11.8 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

57.7 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια Quadro M5000M?

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
57.7 tok/s

20–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

20–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

20–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

20–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

20–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

20–115 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

19–107 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

18–105 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

18–105 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

18–105 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

18–105 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

17–96 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

17–96 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

17–96 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

17–96 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–94 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–93 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

16–89 · 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

Quadro M5000M 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
160 GB/s
Τύπος μνήμης
GDDR5
Πλάτος διαύλου μνήμης
256 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
GM204
Αρχιτεκτονική
Maxwell 2.0
Γενιά
Quadro Maxwell-M(Mx000M)
Μέταλλο
TSMC
Μέγεθος διαδικασίας
28 nm
Τρανζίστορ
5.2 billion
Πυκνότητα τρανζίστορ
13,100 K/mm²
Μέγεθος τσιπ
398 mm²
Πακέτο
BGA-1745
Απελευθερώθηκε
18 August 2015

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
962 MHz
Ωθήσει ρολογιού
1.05 GHz

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
1,536
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
96
Μονάδες εξόδου απόδοσης
64
Ροή πολλών επεξεργαστών
12
L1 κρυφή μνήμη
48 KB
L2 κρυφή μνήμη
2 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)
3.2 TFLOPS
Διπλή ακρίβεια (FP64)
100.9 GFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
67 GPixel/s
Ρυθμός υφής
101 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)
100 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
5.2
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Βούλκαν
1.4
OpenCL
3.0
Μοντέλο Σκίασης
6.8

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα Quadro M5000M

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

Γιατί η μνήμη είναι ο αριθμός που έχει σημασία εδώ

Μνήμη

8 GB

Εύρος ζώνης

160 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Baichuan 1-13B

Quadro M5000M 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 160 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 256 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 1.25 GHz. Και οι δύο μισοί είναι σημαντικοί, και κανένας δεν είναι ορατός σε μία αναφορά παιχνιδιών.

Η πρακτική οροφή είναι Baichuan 1-13B, 13.3B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 11.8 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

Quadro M5000M είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GM204, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Maxwell 2.0 από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Quadro Maxwell-M(Mx000M).

Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 28 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 398 mm², κρατώντας 5.2 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 August 2015, χονδρικά 10.953266844268 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

100.9 GFLOPS

Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 100.9 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 962 MHz σε μια αύξησηของ 1.05 GHz. 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

Quadro M5000M έχει L1 cache της 48 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 2 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 1,536 Μονάδες σκίασης, 96 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

100 W

Quadro M5000M βαθμολογείται σε 100 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 Quadro M5000M

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 12.0 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 12.0 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 12.0 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 11.9 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 12.0 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 12.0 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 12.0 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 12.0 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 11.8 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 11.8 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια Quadro M5000M

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 57.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 53.5 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.5 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.5 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.5 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός Quadro M5000M

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

    Βρείτε το μοντέλο στον πίνακα

    Ο πίνακας απαριθμεί 337 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.

  2. 02

    Ορίστε το μήκος του πλαισίου (context length) που θα χρησιμοποιήσεις πραγματικά

    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 συνήθως είναι αυτό που σπρώχνει ένα μεγάλο μοντέλο πάνω από την άκρη.

  3. 03

    Ρυθμίστε μια минимальная ποιότητα αν χρειάζεστε μία.

    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.

  4. 04

    Πάρτε την εύρος ως απόκριση

    Οι αριθμοί υπολογίζονται, δεν μετρώνται. Το ταχύτερο αποτέλεσμα σε αυτή την κάρτα είναι 57.7 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

    Διασταύρωση με άλλες συσκευές

    Κάθε όνομα μοντέλου στον πίνακα συνδέεται με τη δική του σελίδα, η οποία εκτελεί τον ίδιο υπολογισμό σε κάθε κάρτα που διατηρούμε. Εκεί είναι που βλέπετε εάν η σωστή αγορά είναι Quadro M5000M.

Απαντήσεις

Quadro M5000M — κοινές ερωτήσεις

01

Quadro M5000M— 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.

02

Quadro M5000M— 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 11.8 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 7.2 GB της μνήμης της κάρτας.

03

Quadro M5000M— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 57.7 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.

04

Quadro M5000M— 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 19.0 tokens ανά δευτερόλεπτο

05

Quadro M5000M— 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 13.0 tokens ανά δευτερόλεπτο

06

Quadro M5000M— 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.

07

Quadro M5000M— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 160 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 256 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.

08

Quadro M5000M— 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.

09

Quadro M5000M— ποιος το κατασκευάζει;

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

10

Quadro M5000M— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το August 2015.

11

Quadro M5000M— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 100 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.

12

Quadro M5000M— πόσο cache έχει;

Η μνήμη L1 είναι 48 KB, και η L2 cache είναι 2 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.

13

Quadro M5000M— υποστηρίζει CUDA;

Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 5.2, 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.

14

Quadro M5000M— 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.

15

Quadro M5000M— 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.

16

Quadro M5000M— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Φορτίο πέρα από την κάρτα 8 GB είναι πιθανό και συνήθως μια ψευδής οικονομία: το ποσοστό μνήμης-συστήματος είναι αρκετά αργό ώστε να κυριαρχεί στο αποτέλεσμα.

17

Θα μπορούσαν δύο Quadro M5000M οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Η ζεύγωση τους αγοράζει περιθώριο αντί για ταχύτητα: 16 GB συνδυασμένης μνήμης, με περίπου την ίδια ταχύτητα γενιάς όπως μία.

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