Υπολογίστε την TPS του A100 SXM4 40 GB σε τοπικά AI μοντέλα

NVIDIA 40 GB HBM2e 1,560 GB/s May 2020

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

604 μοντέλα που μπορεί να εκτελέσει

721 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά

Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει

Qwen3-Coder-Next

80B · Q3_K_M · 124 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

661 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια A100 SXM4 40 GB?

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.

604 τα μοντέλα ταιριάζουν

Υπολογισμός
Ποσοτικοποίηση Καλά
661 tok/s

562–793

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

562–793

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

396–1,057 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

396–1,057 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

396–1,057 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

396–1,057 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

367–979 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

360–961 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

360–961 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

360–961 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

360–961 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

330–881 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

330–881 · χαμηλή εμπιστοσύνη

LFM2-1.2B 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
551 tok/s

330–881 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

330–881 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

330–881 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

457–645

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

318–847 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

305–813 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Otter 1.3B May 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

A100 SXM4 40 GB 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
40 GB
Μνήμη εύρους ζώνης
1,560 GB/s
Τύπος μνήμης
HBM2e
Πλάτος διαύλου μνήμης
5,120 bit
Ρολογιά μνήμης
1.22 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
GA100
Αρχιτεκτονική
Ampere
Γενιά
Server Ampere(Axx)
Μέταλλο
TSMC
Μέγεθος διαδικασίας
7 nm
Τρανζίστορ
54.2 billion
Πυκνότητα τρανζίστορ
65,600 K/mm²
Μέγεθος τσιπ
826 mm²
Πακέτο
BGA-2743
Απελευθερώθηκε
14 May 2020

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
1.1 GHz
Ωθήσει ρολογιού
1.41 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
6,912
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
432
Μονάδες εξόδου απόδοσης
160
Ροή πολλών επεξεργαστών
108
Πυρήνες Tensor
432
L1 κρυφή μνήμη
192 KB
L2 κρυφή μνήμη
40 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.

Μισή ακρίβεια (FP16)
78 TFLOPS
Μονή ακρίβεια (FP32)
19.5 TFLOPS
Διπλή ακρίβεια (FP64)
9.7 TFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
226 GPixel/s
Ρυθμός υφής
609 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)
400 W
Προτεινόμενη τροφοδοσία
800 W
Συνδέσεις ρεύματος
None
Διασύνδεση λεωφορείου
PCIe 4.0 x16
Πλάτος υποδοχής
SXM 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
8.0
OpenCL
3.0

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα A100 SXM4 40 GB

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

Μνήμη: η προδιαγραφή που αποφασίζει τα πάντα

Μνήμη

40 GB

Εύρος ζώνης

1,560 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Qwen3-Coder-Next

A100 SXM4 40 GB φερεί 40 GB του HBM2e. Αυτό καλύπτει τα μεσαίου μεγέθους μοντέλα που τρέχουν οι περισσότεροι άνθρωποι. Μόλις ο χρόνος εκτέλεσης και ο οδηγός κρατήσουν τον χώρο εργασίας τους, περίπου αυτό το ποσό μένει: 36 GB.

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 1,560 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 5,120 μπίτ. Η δημιουργία ενός τοκέτα σημαίνει την ανάγνωση κάθε βάρους μία φορά, έτσι ώστε αυτός ο αριθμός να καθορίζει τον ρυθμό περισσότερο από οποιονδήποτε άλλο αριθμό εδώ, και σε αυτό το επίπεδο το κείμενο φτάνει γρηγορότερα από ότι διαβάζουν οι περισσότεροι άνθρωποι.

Η τιμή είναι το πλάτος του λεωφορείου πολλαπλασιασμένο με μια ροή μνήμης του 1.22 GHz. Γι’ αυτό οι μετρήσεις πυρήνων προβλέπουν την ταχύτητα της γενιάς τόσο φτωχά.

Στην πράξη, αυτός ο συνδυασμός φτάνει στο ανώτερο επίπεδο σε Qwen3-Coder-Next, 80B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 124 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

A100 SXM4 40 GB είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GA100, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Ampere από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Server Ampere(Axx).

Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 7 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 826 mm², κρατώντας 54.2 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 May 2020, χονδρικά 6.3361394902924 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

FP16

78 TFLOPS

FP64

9.7 TFLOPS

Πυρήνες Tensor

432

Στο χαρτί A100 SXM4 40 GB φθάνει 78 TFLOPS σε μισή ακρίβεια, και 19.5 TFLOPS σε απλή ακρίβεια. Αυτά είναι κορυφαία νούμερα που κανένα πραγματικό φορτίο δεν υποστηρίζει, και η γενετική κειμένων φτάνει μόνο σε ένα μικρό ποσοστό τους - η αποκωδικοποίηση περιορίζεται από τη μνήμη παρά από την αριθμητική, γι' αυτό μια κάρτα μπορεί να φαίνεται εξαιρετικά ισχυρή εδώ και να παράγει ακόμα μικρές μονάδες με έναν κανονικό ρυθμό.

Η διάβαση διπλής ακρίβειας φθάνει 9.7 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.

Η ΚΑΡΤΑ φέρει 432 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 108 Ροή πολλών επεξεργαστών. Αυτά επιταχύνουν τη μητρική αριθμητική που είναι στην καρδιά ενός μετασχηματιστή, και είναι αυτά που κάνουν την επεξεργασία προτροπών — διαβάζοντας ένα μεγάλο έγγραφο πριν απαντήσουν — δραματικά ταχύτερη από ό,τι θα ήταν διαφορετικά.

Οι ρολόγια τρέχουν από μια βάση του 1.1 GHz σε μια αύξησηของ 1.41 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

A100 SXM4 40 GB έχει L1 cache της 192 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 40 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 6,912 Μονάδες σκίασης, 432 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 160 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

400 W

A100 SXM4 40 GB βαθμολογείται σε 400 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 800 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 sxm 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 4.0 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 A100 SXM4 40 GB

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 Qwen3-Coder-Next 80B · Q3_K_M · Feb 2026 124 tok/s
  2. 02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · Q3_K_M · Sep 2025 124 tok/s
  3. 03 Kimi Dev 72b 72B · Q3_K_M · Jun 2025 24.8 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · Q3_K_M · Apr 2025 24.8 tok/s
  5. 05 Qwen2.5-VL-72B 72B · Q3_K_M · Feb 2025 24.8 tok/s
  6. 06 QVQ 72B · Q3_K_M · Dec 2024 24.8 tok/s
  7. 07 Athene-V2 72B · Q3_K_M · Nov 2024 24.8 tok/s
  8. 08 Qwen2.5-72B 72.7B · Q3_K_M · Sep 2024 24.5 tok/s
  9. 09 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q3_K_M · Sep 2024 24.5 tok/s
  10. 10 Qwen2-72B 72.7B · Q3_K_M · Jun 2024 24.5 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια A100 SXM4 40 GB

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 661 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 612 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 601 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 601 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 601 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός A100 SXM4 40 GB

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 604 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

    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 40 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

    Διάβασε την ταχύτητα και την εμβέλεια

    Οι αριθμοί υπολογίζονται, δεν μετρώνται. Το ταχύτερο αποτέλεσμα σε αυτή την κάρτα είναι 661 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

    Έλέγξτε τον χώρο πριν αποφασίσετε

    Σφιχτό σημαίνει ότι λειτουργεί σήμερα; Άνετο σημαίνει ότι λειτουργεί ακόμα όταν η συνομιλία μεγαλώνει. Συγκρίνετε τις ανάγκες κάθε μοντέλου με βάση το διαθέσιμο. 40 GB.

  6. 06

    Άνοιξε το μοντέλο για να συγκρίνεις τις κάρτες

    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 A100 SXM4 40 GB.

Απαντήσεις

A100 SXM4 40 GB — κοινές ερωτήσεις

01

A100 SXM4 40 GB— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 400 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 800 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.

02

A100 SXM4 40 GB— πόσο cache έχει;

Η μνήμη L1 είναι 192 KB, και η L2 cache είναι 40 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.

03

A100 SXM4 40 GB— ποιοι είναι οι TFLOPS του;

Αξιολογείται σε 78 TFLOPS σε μισή ακρίβεια και 19.5 TFLOPS σε μονή ακρίβεια. Αυτά είναι αιχμές αριθμητικών ανώτατων ορίων αντί για επιτεύξιμες τιμές, και η παραγωγή κειμένου φτάνει μόνο ένα μικρό κλάσμα αυτών επειδή περιορίζεται από την μπαλαντέρ μνήμης αντί.

04

A100 SXM4 40 GB— πόσους πυρήνες τензόρ έχει;

Έχει 432 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 108 Ροή πολλών επεξεργαστών. επιταχύνουν την αρνητική άλγεβρα από την οποία είναι χτισμένος ένας μετασχηματιστής, ο οποίος κυρίως επιταχύνει την επεξεργασία μιας μεγάλης πρότασης παρά την παραγωγή της απάντησης.

05

A100 SXM4 40 GB— υποστηρίζει CUDA;

Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 8.0. 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.

06

A100 SXM4 40 GB— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί PCIe 4.0 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.

07

A100 SXM4 40 GB— είναι καλό για να τρέξετε τοπικά AI μοντέλα;

Η μνήμη του καλύπτει άνετα τα μεσαίου μεγέθους μοντέλα που η πλειοψηφία των ανθρώπων τρέχει τοπικά και το εύρος ζώνης του είναι αρκετά υψηλό για να παράγει κείμενο γρηγορότερα από ότι οι περισσότεροι άνθρωποι διαβάζουν. Στο σύνολό του λειτουργεί 604 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.

08

A100 SXM4 40 GB— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Μόνο μερικώς. Επίπεδα πέρα από την κάρτα. 40 GB κάθονται στη μνήμη του συστήματος και λειτουργούν σε ένα κλάσμα της ταχύτητας, έτσι ένα κυρίως εκφορτωμένο μοντέλο σπάνια αξίζει να χρησιμοποιηθεί. Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι είναι πλήρως εγκατεστημένο στην κάρτα.

09

Θα μπορούσαν δύο A100 SXM4 40 GB οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Η ζεύγωση τους αγοράζει περιθώριο αντί για ταχύτητα: 80 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.

10

A100 SXM4 40 GB— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;

604 του 721 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.

11

A100 SXM4 40 GB— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;

Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι Qwen3-Coder-Next σε 80B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 124 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 34.1 GB της μνήμης της κάρτας.

12

A100 SXM4 40 GB— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 661 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.

13

A100 SXM4 40 GB— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Gemma 4 E4B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 9.8 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 147 tokens ανά δευτερόλεπτο

14

A100 SXM4 40 GB— μπορεί να τρέξει 13B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. DeepSeekMoE-16B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 17.5 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 229 tokens ανά δευτερόλεπτο

15

A100 SXM4 40 GB— μπορεί να τρέξει 30B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Qwen3.6-35B-A3B σε Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 28.0 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 152 tokens ανά δευτερόλεπτο

16

A100 SXM4 40 GB— μπορεί να τρέξει 70B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Qwen3-Coder-Next σε Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 34.1 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 124 tokens ανά δευτερόλεπτο

17

A100 SXM4 40 GB— πόση μνήμη έχει;

Αυτή η GPU έχει 40 GB του HBM2e. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 36 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.

18

A100 SXM4 40 GB— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 1,560 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 5,120 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.

19

A100 SXM4 40 GB— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί HBM2e χρονισμένος σε 1.22 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.

20

A100 SXM4 40 GB— ποιος το κατασκευάζει;

Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 7 νμ.

21

A100 SXM4 40 GB— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το May 2020.

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