Υπολογίστε την TPS του Tesla M10 σε τοπικά AI μοντέλα

NVIDIA 8 GB GDDR5 83 GB/s May 2016

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 · 6.1 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

30.0 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια Tesla M10?

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
30.0 tok/s

10–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–60 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–55 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–54 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–50 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–49 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–48 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

8–46 · 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 M10 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
83 GB/s
Τύπος μνήμης
GDDR5
Πλάτος διαύλου μνήμης
128 bit
Ρολογιά μνήμης
1.3 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
GM107
Αρχιτεκτονική
Maxwell
Γενιά
Tesla Maxwell(Mxx)
Μέταλλο
TSMC
Μέγεθος διαδικασίας
28 nm
Τρανζίστορ
1.9 billion
Πυκνότητα τρανζίστορ
12,600 K/mm²
Μέγεθος τσιπ
148 mm²
Πακέτο
FCBGA-908
Απελευθερώθηκε
18 May 2016

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
1.03 GHz
Ωθήσει ρολογιού
1.31 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
640
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
40
Μονάδες εξόδου απόδοσης
16
Ροή πολλών επεξεργαστών
5
L1 κρυφή μνήμη
64 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)
1.7 TFLOPS
Διπλή ακρίβεια (FP64)
52.2 GFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
21 GPixel/s
Ρυθμός υφής
52 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
1x 8-pin
Διασύνδεση λεωφορείου
PCIe 3.0 x16
Πλάτος υποδοχής
Dual-slot
Διαστάσεις
267 mm

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
5.0
DirectX
11.0
OpenGL
4.6
Βούλκαν
1.4
OpenCL
3.0
Μοντέλο Σκίασης
5.1

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα Tesla M10

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

83 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Baichuan 1-13B

Tesla M10 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 83 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 128 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.

Η τιμή είναι το πλάτος του λεωφορείου πολλαπλασιασμένο με μια ροή μνήμης του 1.3 GHz. Γι’ αυτό οι μετρήσεις πυρήνων προβλέπουν την ταχύτητα της γενιάς τόσο φτωχά.

Η πρακτική οροφή είναι Baichuan 1-13B, 13.3B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 6.1 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

Tesla M10 είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GM107, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Maxwell 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 148 mm², κρατώντας 1.9 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 May 2016, χονδρικά 10.205069402487 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

52.2 GFLOPS

Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 52.2 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 1.03 GHz σε μια αύξησηของ 1.31 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 M10 έχει L1 cache της 64 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 640 Μονάδες σκίασης, 40 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 16 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 M10 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 dual-slot, μετρήσεις 267 μμ μήκους, και χρειάζεται 1x 8-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 Tesla M10

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 6.2 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 6.2 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 6.2 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 6.2 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 6.2 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 6.2 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 6.2 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 6.2 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 6.1 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 6.1 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια Tesla M10

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 30.0 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.0 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.0 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.0 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.0 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.0 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 27.7 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 27.2 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 27.2 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 27.2 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός Tesla M10

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 διαχειρίζεται η κάρτα. Το πλαίσιο αναζήτησης δέχεται ένα όνομα ή ένα μέγεθος όπως 27b, που ταιριάζει με τον αριθμό παραμέτρων.

  2. 02

    Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

    Σύρε τον μοχλό στο μήκος της συνομιλίας που σκοπεύεις να εργάζεσαι. Η μνήμη αυξάνεται με τη συνομιλία, και εναντίον μιας κάρτας που κρατά 8 GB αυτό είναι συχνά η διαφορά μεταξύ ενός μοντέλου που ταιριάζει και ενός που δεν ταιριάζει.

  3. 03

    Ρυθμίστε μια минимальная ποιότητα αν χρειάζεστε μία.

    Από προεπιλογή, ο πίνακας επιλέγει την λιγότερο συμπιεσμένη αντιγραφή που χωράει. Η ρύθμιση ενός κατωφλιού αφαιρεί τα μοντέλα που πληρούν προϋποθέσεις μόνο μέσω βαριάς συμπίεσης.

  4. 04

    Πάρτε την εύρος ως απόκριση

    Οι αριθμοί υπολογίζονται, δεν μετρώνται. Το ταχύτερο αποτέλεσμα σε αυτή την κάρτα είναι 30.0 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

    Διαβάστε την απόφαση καταλληλότητας τελευταία

    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 Tesla M10.

Απαντήσεις

Tesla M10 — κοινές ερωτήσεις

01

Tesla M10— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί GDDR5 χρονισμένος σε 1.3 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.

02

Tesla M10— ποιος το κατασκευάζει;

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

03

Tesla M10— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το May 2016.

04

Tesla M10— 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.

05

Tesla M10— πόσο cache έχει;

Η μνήμη L1 είναι 64 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.

06

Tesla M10— υποστηρίζει CUDA;

Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 5.0, 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.

07

Tesla M10— 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.

08

Tesla M10— 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.

09

Tesla M10— 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.

10

Θα μπορούσαν δύο Tesla M10 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.

11

Tesla M10— 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.

12

Tesla M10— 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 6.1 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 7.2 GB της μνήμης της κάρτας.

13

Tesla M10— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 30.0 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.

14

Tesla M10— 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 9.9 tokens ανά δευτερόλεπτο

15

Tesla M10— 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 6.8 tokens ανά δευτερόλεπτο

16

Tesla M10— 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.

17

Tesla M10— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 83 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 128 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.

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