Υπολογίστε την TPS του Tesla M6 X2 Mobile 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
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 Tesla M6 X2 Mobile?
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
Tesla M6 X2 Mobile 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
- Tesla Maxwell(Mxx)
- Μέταλλο
- TSMC
- Μέγεθος διαδικασίας
- 28 nm
- Τρανζίστορ
- 5.2 billion
- Πυκνότητα τρανζίστορ
- 13,100 K/mm²
- Μέγεθος τσιπ
- 398 mm²
- Πακέτο
- BGA-1745
- Απελευθερώθηκε
- 30 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
- 930 MHz
- Ωθήσει ρολογιού
- 1.18 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)
- 3.6 TFLOPS
- Διπλή ακρίβεια (FP64)
- 113.3 GFLOPS
- Ρυθμός εικονοστοιχείων
- 76 GPixel/s
- Ρυθμός υφής
- 113 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
- PCIe 3.0 x16
- 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 Tesla M6 X2 Mobile
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
160 GB/s
Μεγαλύτερο μοντέλο
Baichuan 1-13B
Tesla M6 X2 Mobile 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
Tesla M6 X2 Mobile είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GM204, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Maxwell 2.0 από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Tesla Maxwell(Mxx).
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 10.920243327687 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
113.3 GFLOPS
Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 113.3 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 930 MHz σε μια αύξησηของ 1.18 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
Tesla M6 X2 Mobile 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
Tesla M6 X2 Mobile 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 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 Tesla M6 X2 Mobile
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 M6 X2 Mobile
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 M6 X2 Mobile
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
Αναζητήστε το μοντέλο που θέλετε
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.
-
02
Εναρμονίστε το πλαίσιο με τη δουλειά σας
Οι μεγαλύτερες συζητήσεις κοστίζουν VRAM πάνω από τα βάρη. Εναντίον 8 GB αυτό είναι συχνά η διαφορά μεταξύ ενός μοντέλου που ταιριάζει και ενός που δεν ταιριάζει.
-
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.
-
04
Πάρτε την εύρος ως απόκριση
Οι ταχύτητες συνοδεύονται από γραμμές σφάλματος για κάποιον λόγο. Η καλύτερη περίπτωση εδώ 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.
-
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.
-
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 M6 X2 Mobile.
Απαντήσεις
Tesla M6 X2 Mobile — κοινές ερωτήσεις
Tesla M6 X2 Mobile— 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
Tesla M6 X2 Mobile— 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
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— ποιος το κατασκευάζει;
Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 28 νμ.
Tesla M6 X2 Mobile— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύτηκε το August 2015.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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. 8 GB τραβάει ολόκληρο το πράγμα κάτω, και κανένα από τα στοιχεία σε αυτή τη σελίδα δεν το υποθέτει.
Θα μπορούσαν δύο Tesla M6 X2 Mobile οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;
Η χωρητικότητα προστίθεται, η ροή δεν προστίθεται. Δύο από αυτά σας δίνουν 16 GB που σας επιτρέπει να κρατάτε μοντέλα που κανένα από τα δύο δεν θα μπορούσε να κρατήσει μόνο του, αλλά η γενιά δεν χωρίζει με αυτόν τον τρόπο. Αυτές οι αριθμοί περιγράφουν μια κάρτα.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
Tesla M6 X2 Mobile— 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.
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..