Υπολογίστε την TPS του A800 SXM4 80 GB 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
dots.llm1
142B · Q3_K_M · 16.4 tok/s
Ταχύτερο μοντέλο
Gemma 3 QAT 1B
864 tok/s · 1B
Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια A800 SXM4 80 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.
609 τα μοντέλα ταιριάζουν
Υπολογισμός| Ποσοτικοποίηση | Καλά | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
864
tok/s
734–1,037 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
864
tok/s
734–1,037 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
864
tok/s
518–1,382 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
864
tok/s
518–1,382 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
864
tok/s
518–1,382 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
864
tok/s
518–1,382 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
800
tok/s
480–1,280 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
785
tok/s
471–1,257 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
785
tok/s
471–1,257 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
785
tok/s
471–1,257 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
785
tok/s
471–1,257 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
720
tok/s
432–1,152 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
702
tok/s
597–843 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
693
tok/s
416–1,108 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
665
tok/s
399–1,063 · 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
A800 SXM4 80 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
- 80 GB
- Μνήμη εύρους ζώνης
- 2,040 GB/s
- Τύπος μνήμης
- HBM2e
- Πλάτος διαύλου μνήμης
- 5,120 bit
- Ρολογιά μνήμης
- 1.59 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
- 11 August 2022
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
- 1.16 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 A800 SXM4 80 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
Χωρητικότητα και εύρος ζώνης
Μνήμη
80 GB
Εύρος ζώνης
2,040 GB/s
Μεγαλύτερο μοντέλο
dots.llm1
A800 SXM4 80 GB κρατάει 80 GB του HBM2e. Αυτό το τοποθετεί στην κατηγορία υλικού που κρατά τα μεγαλύτερα OPEN WEIGHT μοντέλα χωρίς να τα διαχωρίζει σε μηχανές. Ένας χρόνος εκτέλεσης συμπερασμάτων μπορεί να φτάσει περίπου 72 GB.
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 2,040 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 5,120 μπίτ. Αυτό είναι στην κορυφή όσων υπάρχουν. Δεδομένου ότι κάθε token σημαίνει την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από την VRAM μία φορά, μεταφράζεται σχεδόν άμεσα σε ταχύτητα παραγωγής — αυτή η κάρτα είναι αρκετά πλούσια σε bandwidth ώστε το μέγεθος του μοντέλου να σταματά να είναι ο περιοριστικός παράγοντας πολύ πριν το λεωφορείο.
Η τιμή είναι το πλάτος του λεωφορείου πολλαπλασιασμένο με μια ροή μνήμης του 1.59 GHz. Διεύρυνση του λεωφορείου και αύξηση του ρολογιού είναι οι δύο μοχλοί που έχει ένας κατασκευαστής, γι' αυτό και μια κάρτα με αδιάφορους πυρήνες μπορεί ακόμα να παράγει γρήγορα.
Στην πράξη, αυτός ο συνδυασμός φτάνει στο ανώτερο επίπεδο σε dots.llm1, 142B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 16.4 tokens ανά δευτερόλεπτο
Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε
A800 SXM4 80 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 August 2022, χονδρικά 3.9722795559564 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 A800 SXM4 80 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 1.16 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
A800 SXM4 80 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
A800 SXM4 80 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 A800 SXM4 80 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..
Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια A800 SXM4 80 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..
Βήμα προς βήμα
Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός A800 SXM4 80 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..
-
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 609 μοντέλα που τρέχει αυτή η κάρτα. Η αναζήτηση περιορίζει τη λίστα κατά όνομα ή κατά μέγεθος.
-
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 80 GB συνήθως είναι αυτό που σπρώχνει ένα μεγάλο μοντέλο πάνω από την άκρη.
-
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
Κάθε ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για μια μεμονωμένη συνομιλία, με μια κλίμακα από κάτω της. Η κορυφαία τιμή εδώ είναι 864 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
Σφιχτό σημαίνει ότι λειτουργεί σήμερα; Άνετο σημαίνει ότι λειτουργεί ακόμα όταν η συνομιλία μεγαλώνει. Συγκρίνετε τις ανάγκες κάθε μοντέλου με βάση το διαθέσιμο. 80 GB.
-
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 A800 SXM4 80 GB.
Απαντήσεις
A800 SXM4 80 GB — κοινές ερωτήσεις
A800 SXM4 80 GB— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;
Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι dots.llm1 σε 142B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 16.4 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 70.1 GB της μνήμης της κάρτας.
A800 SXM4 80 GB— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;
Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 864 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.
A800 SXM4 80 GB— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Multi-Token Prediction 7B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 7.9 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 129 tokens ανά δευτερόλεπτο
A800 SXM4 80 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 300 tokens ανά δευτερόλεπτο
A800 SXM4 80 GB— μπορεί να τρέξει 30B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 29.2 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 171 tokens ανά δευτερόλεπτο
A800 SXM4 80 GB— μπορεί να τρέξει 70B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Qwen3-Coder-Next σε Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 62.0 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 87.2 tokens ανά δευτερόλεπτο
A800 SXM4 80 GB— πόση μνήμη έχει;
Αυτή η GPU έχει 80 GB του HBM2e. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 72 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.
A800 SXM4 80 GB— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 2,040 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.
A800 SXM4 80 GB— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;
Χρησιμοποιεί HBM2e χρονισμένος σε 1.59 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.
A800 SXM4 80 GB— ποιος το κατασκευάζει;
Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 7 νμ.
A800 SXM4 80 GB— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύτηκε το August 2022.
A800 SXM4 80 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.
A800 SXM4 80 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.
A800 SXM4 80 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.
A800 SXM4 80 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.
A800 SXM4 80 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.
A800 SXM4 80 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.
A800 SXM4 80 GB— είναι καλό για να τρέξετε τοπικά AI μοντέλα;
Η μνήμη του είναι αρκετά μεγάλη για μοντέλα που οι περισσότεροι επιτραπέζιοι υπολογιστές δεν μπορούν να αγγίξουν και το εύρος ζώνης του το τοποθετεί ανάμεσα στα γρηγορότερα υλικά που είναι διαθέσιμα για παραγωγή. Συνολικά τρέχει 609 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.
A800 SXM4 80 GB— 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. 80 GB είναι πιθανό και συνήθως μια ψευδής οικονομία: το ποσοστό μνήμης-συστήματος είναι αρκετά αργό ώστε να κυριαρχεί στο αποτέλεσμα.
Θα μπορούσαν δύο A800 SXM4 80 GB οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;
Όχι. Μια δεύτερη κάρτα διπλασιάζει τη μνήμη σε 160 GB να εργάζεστε με αντί για διπλάσιο αριθμό τ tokens ανά δευτερόλεπτο — κάθε νούμερο εδώ αναφέρεται σε μία μόνο κάρτα.
A800 SXM4 80 GB— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;
609 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.
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..