Υπολογίστε την TPS του H3C XG310 σε τοπικά AI μοντέλα

Intel 8 GB LPDDR4X 68 GB/s November 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

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 · 3.8 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

18.8 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια H3C XG310?

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
18.8 tok/s

11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

11–30 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–28 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

10–27 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–25 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–25 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–25 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–25 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–24 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–24 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · χαμηλή εμπιστοσύνη

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

9–23 · 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

H3C XG310 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
68 GB/s
Τύπος μνήμης
LPDDR4X
Πλάτος διαύλου μνήμης
128 bit
Ρολογιά μνήμης
2.13 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
DG1
Αρχιτεκτονική
Generation 12.1
Γενιά
H3C Graphics
Μέταλλο
Intel
Μέγεθος διαδικασίας
10 nm
Μέγεθος τσιπ
95 mm²
Απελευθερώθηκε
11 November 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
1.05 GHz
Ωθήσει ρολογιού
1.1 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
768
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
48
Μονάδες εξόδου απόδοσης
24
L2 κρυφή μνήμη
1 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)
3.4 TFLOPS
Μονή ακρίβεια (FP32)
1.7 TFLOPS
Διπλή ακρίβεια (FP64)
422.4 GFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
26 GPixel/s
Ρυθμός υφής
53 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)
300 W
Προτεινόμενη τροφοδοσία
700 W
Συνδέσεις ρεύματος
1x 8-pin
Διασύνδεση λεωφορείου
PCIe 3.0 x16
Πλάτος υποδοχής
Single-slot

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.

DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Βούλκαν
1.4
OpenCL
3.0
Μοντέλο Σκίασης
6.6

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα H3C XG310

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

68 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Baichuan 1-13B

H3C XG310 κρατά μόνο 8 GB του LPDDR4X. 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 68 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.

Το bandwidth είναι συχνότητα επί πλάτους του λεωφορείου, και αυτή η κάρτα ρολογίζει τη μνήμη της στο 2.13 GHz. Και οι δύο μισοί είναι σημαντικοί, και κανένας δεν είναι ορατός σε μία αναφορά παιχνιδιών.

Στην πράξη, αυτός ο συνδυασμός φτάνει στο ανώτερο επίπεδο σε Baichuan 1-13B, 13.3B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 3.8 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

H3C XG310 είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών DG1, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Generation 12.1 από Intel, ως μέρος της γενιάς H3C Graphics.

Το τσιπ κατασκευάζεται από Intel, σε μια διαδικασία της 10 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 95 mm². 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 November 2020, χονδρικά 5.7203953363163 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

3.4 TFLOPS

FP64

422.4 GFLOPS

Στο χαρτί H3C XG310 φθάνει 3.4 TFLOPS σε μισή ακρίβεια, και 1.7 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 422.4 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 1.05 GHz σε μια αύξησηของ 1.1 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

υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 1 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 768 Μονάδες σκίασης, 48 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 24 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

300 W

H3C XG310 βαθμολογείται σε 300 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 700 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 single-slot, 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 H3C XG310

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 3.9 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 3.9 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 3.9 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 3.9 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 3.9 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 3.9 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 3.9 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 3.9 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 3.8 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 3.8 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια H3C XG310

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 18.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.4 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός H3C XG310

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

    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 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

    Εναρμονίστε το πλαίσιο με τη δουλειά 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.

    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

    Πάρτε την εύρος ως απόκριση

    Κάθε ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για μια μεμονωμένη συνομιλία, με μια κλίμακα από κάτω της. Η κορυφαία τιμή εδώ είναι 18.8 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 H3C XG310.

Απαντήσεις

H3C XG310 — κοινές ερωτήσεις

01

H3C XG310— πόση μνήμη έχει;

Αυτή η GPU έχει 8 GB του LPDDR4X. 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.

02

H3C XG310— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 68 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.

03

H3C XG310— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί LPDDR4X χρονισμένος σε 2.13 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.

04

H3C XG310— ποιος το κατασκευάζει;

Αυτό είναι ένα προϊόν του Intel, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από Intel, σε μια διαδικασία της 10 νμ.

05

H3C XG310— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το November 2020.

06

H3C XG310— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 300 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 700 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.

07

H3C XG310— πόσο cache έχει;

και η L2 cache είναι 1 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.

08

H3C XG310— ποιοι είναι οι TFLOPS του;

Αξιολογείται σε 3.4 TFLOPS σε μισή ακρίβεια και 1.7 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.

09

H3C XG310— υποστηρίζει CUDA;

Όχι. Η CUDA είναι αποκλειστική για την NVIDIA και αυτή είναι μια κάρτα από Intel. Εκτελεί τα μοντέλα γλώσσας μέσω ROCm, Vulkan ή Metal ανάλογα με το λογισμικό, τα οποία είναι λιγότερο ώριμα από την πορεία CUDA — οι εκτιμήσεις μας επιβάλλουν ποινή γι' αυτό.

10

H3C XG310— 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.

11

H3C XG310— 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.

12

H3C XG310— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Φορτίο πέρα από την κάρτα 8 GB τραβάει ολόκληρο το πράγμα κάτω, και κανένα από τα στοιχεία σε αυτή τη σελίδα δεν το υποθέτει.

13

Θα μπορούσαν δύο H3C XG310 οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Όχι. Μια δεύτερη κάρτα διπλασιάζει τη μνήμη σε 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.

14

H3C XG310— 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.

15

H3C XG310— 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 3.8 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 7.2 GB της μνήμης της κάρτας.

16

H3C XG310— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 18.8 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.

17

H3C XG310— 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 6.2 tokens ανά δευτερόλεπτο

18

H3C XG310— 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 4.2 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..

Όλες οι GPUs