Υπολογίστε την TPS του GRID A100A 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
721 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά
Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει
Phi-3.5-MoE
60.8B · Q3_K_M · 195 tok/s
Ταχύτερο μοντέλο
Gemma 3 QAT 1B
792 tok/s · 1B
Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια GRID A100A?
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.
543 τα μοντέλα ταιριάζουν
Υπολογισμός| Ποσοτικοποίηση | Καλά | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
792
tok/s
673–950 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
792
tok/s
673–950 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
792
tok/s
475–1,267 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
792
tok/s
475–1,267 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
792
tok/s
475–1,267 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
792
tok/s
475–1,267 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
733
tok/s
440–1,173 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
660
tok/s
396–1,056 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
660
tok/s
396–1,056 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
660
tok/s
396–1,056 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
660
tok/s
396–1,056 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
660
tok/s
396–1,056 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
644
tok/s
547–773 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
635
tok/s
381–1,016 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
609
tok/s
366–975 · 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
GRID A100A 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
- 32 GB
- Μνήμη εύρους ζώνης
- 1,870 GB/s
- Τύπος μνήμης
- HBM2e
- Πλάτος διαύλου μνήμης
- 6,144 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
- GRID(Ax)
- 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
- 192
- Ροή πολλών επεξεργαστών
- 108
- Πυρήνες Tensor
- 432
- L1 κρυφή μνήμη
- 192 KB
- L2 κρυφή μνήμη
- 32 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
- 271 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
- IGP
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 GRID A100A
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
32 GB
Εύρος ζώνης
1,870 GB/s
Μεγαλύτερο μοντέλο
Phi-3.5-MoE
GRID A100A φερεί 32 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: 28.8 GB.
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 1,870 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 6,144 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.
Αυτό προέρχεται από ένα memory clock του 1.22 GHz. Και οι δύο μισοί είναι σημαντικοί, και κανένας δεν είναι ορατός σε μία αναφορά παιχνιδιών.
Συνολικά, το μεγαλύτερο μοντέλο που ταιριάζει είναι Phi-3.5-MoE, 60.8B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 195 tokens ανά δευτερόλεπτο
Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε
GRID A100A είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GA100, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Ampere από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς GRID(Ax).
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 6.336136162099 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 GRID A100A 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
GRID A100A έχει L1 cache της 192 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 32 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 192 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
GRID A100A 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 igp. 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 GRID A100A
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 GRID A100A
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 GRID A100A
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
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 543 μοντέλα που τρέχει αυτή η κάρτα. Η αναζήτηση περιορίζει τη λίστα κατά όνομα ή κατά μέγεθος.
-
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 32 GB έτσι οι ρυθμίσεις αξίζουν να γίνουν σωστά.
-
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.
-
04
Πάρτε την εύρος ως απόκριση
Οι ταχύτητες συνοδεύονται από γραμμές σφάλματος για κάποιον λόγο. Η καλύτερη περίπτωση εδώ είναι 792 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
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. 32 GB.
-
06
Διασταύρωση με άλλες συσκευές
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 GRID A100A.
Απαντήσεις
GRID A100A — κοινές ερωτήσεις
GRID A100A— μπορεί να τρέξει 30B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B σε Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 22.7 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 228 tokens ανά δευτερόλεπτο
GRID A100A— πόση μνήμη έχει;
Αυτή η GPU έχει 32 GB του HBM2e. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 28.8 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.
GRID A100A— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 1,870 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 6,144 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.
GRID A100A— 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.
GRID A100A— ποιος το κατασκευάζει;
Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 7 νμ.
GRID A100A— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύτηκε το May 2020.
GRID A100A— 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.
GRID A100A— πόσο cache έχει;
Η μνήμη L1 είναι 192 KB, και η L2 cache είναι 32 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.
GRID A100A— 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.
GRID A100A— 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.
GRID A100A— 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.
GRID A100A— 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.
GRID A100A— 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 543 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.
GRID A100A— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;
Φορτίο πέρα από την κάρτα 32 GB τραβάει ολόκληρο το πράγμα κάτω, και κανένα από τα στοιχεία σε αυτή τη σελίδα δεν το υποθέτει.
Θα μπορούσαν δύο GRID A100A οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;
Η ζεύγωση τους αγοράζει περιθώριο αντί για ταχύτητα: 64 GB συνδυασμένης μνήμης, με περίπου την ίδια ταχύτητα γενιάς όπως μία.
GRID A100A— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;
543 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.
GRID A100A— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;
Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι Phi-3.5-MoE σε 60.8B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 195 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 27.2 GB της μνήμης της κάρτας.
GRID A100A— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;
Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 792 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.
GRID A100A— 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 176 tokens ανά δευτερόλεπτο
GRID A100A— μπορεί να τρέξει 13B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. DeepSeekMoE-16B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 17.5 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 275 tokens ανά δευτερόλεπτο
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..