Υπολογίστε την TPS του H100 SXM5 94 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 · IQ4_XS · 24.6 tok/s
Ταχύτερο μοντέλο
Gemma 3 QAT 1B
1,423 tok/s · 1B
Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια H100 SXM5 94 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 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,423
tok/s
1,210–1,708 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
1,423
tok/s
1,210–1,708 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,318
tok/s
791–2,108 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,157
tok/s
983–1,388 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k μουσικά κομμάτια | Q8_0 | Άνετο |
|
1,141
tok/s
684–1,825 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k μουσικά κομμάτια ? | Q8_0 | Άνετο |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · 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
H100 SXM5 94 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
- 94 GB
- Μνήμη εύρους ζώνης
- 3,360 GB/s
- Τύπος μνήμης
- HBM3
- Πλάτος διαύλου μνήμης
- 5,120 bit
- Ρολογιά μνήμης
- 1.31 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
- GH100
- Αρχιτεκτονική
- Hopper
- Γενιά
- Server Hopper(Hxx)
- Μέταλλο
- TSMC
- Μέγεθος διαδικασίας
- 5 nm
- Τρανζίστορ
- 80 billion
- Πυκνότητα τρανζίστορ
- 98,300 K/mm²
- Μέγεθος τσιπ
- 814 mm²
- Απελευθερώθηκε
- 21 March 2023
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
- 1.35 GHz
- Ωθήσει ρολογιού
- 1.98 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
- 16,896
- Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
- 528
- Μονάδες εξόδου απόδοσης
- 24
- Ροή πολλών επεξεργαστών
- 132
- Πυρήνες Tensor
- 528
- L1 κρυφή μνήμη
- 250 KB
- L2 κρυφή μνήμη
- 50 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)
- 267.6 TFLOPS
- Μονή ακρίβεια (FP32)
- 66.9 TFLOPS
- Διπλή ακρίβεια (FP64)
- 33.5 TFLOPS
- Ρυθμός εικονοστοιχείων
- 48 GPixel/s
- Ρυθμός υφής
- 1,045 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)
- 700 W
- Προτεινόμενη τροφοδοσία
- 1,100 W
- Συνδέσεις ρεύματος
- 8-pin EPS
- Διασύνδεση λεωφορείου
- PCIe 5.0 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
- 9.0
- OpenCL
- 3.0
Καταχωρίσεις
Πού να αγοράσω ένα H100 SXM5 94 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
Τι σημαίνει το υποσύστημα μνήμης για AI
Μνήμη
94 GB
Εύρος ζώνης
3,360 GB/s
Μεγαλύτερο μοντέλο
dots.llm1
H100 SXM5 94 GB κρατάει 94 GB του HBM3. 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 84.6 GB.
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 3,360 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.
Το bandwidth είναι συχνότητα επί πλάτους του λεωφορείου, και αυτή η κάρτα ρολογίζει τη μνήμη της στο 1.31 GHz. Και οι δύο μισοί είναι σημαντικοί, και κανένας δεν είναι ορατός σε μία αναφορά παιχνιδιών.
Η πρακτική οροφή είναι dots.llm1, 142B, συμπιεσμένο σε IQ4_XS και δημιουργώντας γύρω 24.6 tokens ανά δευτερόλεπτο
Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε
H100 SXM5 94 GB είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GH100, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Hopper από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Server Hopper(Hxx).
Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 5 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 814 mm², κρατώντας 80 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 March 2023, χονδρικά 3.3642376753626 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
267.6 TFLOPS
FP64
33.5 TFLOPS
Πυρήνες Tensor
528
Στο χαρτί H100 SXM5 94 GB φθάνει 267.6 TFLOPS σε μισή ακρίβεια, και 66.9 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 33.5 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 528 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 132 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 1.35 GHz σε μια αύξησηของ 1.98 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
H100 SXM5 94 GB έχει L1 cache της 250 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 50 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 16,896 Μονάδες σκίασης, 528 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
700 W
H100 SXM5 94 GB βαθμολογείται σε 700 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 1,100 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, και χρειάζεται 8-pin EPS. 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 5.0 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 H100 SXM5 94 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 H100 SXM5 94 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 H100 SXM5 94 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
Βρείτε το μοντέλο στον πίνακα
Ο πίνακας απαριθμεί 609 μοντέλα που τρέχει αυτή η κάρτα. Η αναζήτηση περιορίζει τη λίστα κατά όνομα ή κατά μέγεθος.
-
02
Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας
Οι μεγαλύτερες συζητήσεις κοστίζουν VRAM πάνω από τα βάρη. Εναντίον 94 GB έτσι οι ρυθμίσεις αξίζουν να γίνουν σωστά.
-
03
Επιλέξτε πόσο μακριά θα συμπιέσετε
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
Κάθε ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για μια μεμονωμένη συνομιλία, με μια κλίμακα από κάτω της. Η κορυφαία τιμή εδώ είναι 1,423 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. 94 GB.
-
06
Έλεγξε το ίδιο μοντέλο από την άλλη πλευρά
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 H100 SXM5 94 GB.
Απαντήσεις
H100 SXM5 94 GB — κοινές ερωτήσεις
H100 SXM5 94 GB— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;
Χρησιμοποιεί HBM3 χρονισμένος σε 1.31 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.
H100 SXM5 94 GB— ποιος το κατασκευάζει;
Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 5 νμ.
H100 SXM5 94 GB— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύτηκε το March 2023.
H100 SXM5 94 GB— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;
Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 700 W, και η προτεινόμενη τροφοδοσία συστήματος είναι 1,100 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.
H100 SXM5 94 GB— πόσο cache έχει;
Η μνήμη L1 είναι 250 KB, και η L2 cache είναι 50 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.
H100 SXM5 94 GB— ποιοι είναι οι TFLOPS του;
Αξιολογείται σε 267.6 TFLOPS σε μισή ακρίβεια και 66.9 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.
H100 SXM5 94 GB— πόσους πυρήνες τензόρ έχει;
Έχει 528 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 132 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.
H100 SXM5 94 GB— υποστηρίζει CUDA;
Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 9.0. 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.
H100 SXM5 94 GB— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;
Χρησιμοποιεί PCIe 5.0 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.
H100 SXM5 94 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.
H100 SXM5 94 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. 94 GB είναι πιθανό και συνήθως μια ψευδής οικονομία: το ποσοστό μνήμης-συστήματος είναι αρκετά αργό ώστε να κυριαρχεί στο αποτέλεσμα.
Θα μπορούσαν δύο H100 SXM5 94 GB οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;
Η ζεύγωση τους αγοράζει περιθώριο αντί για ταχύτητα: 188 GB συνδυασμένης μνήμης, με περίπου την ίδια ταχύτητα γενιάς όπως μία.
H100 SXM5 94 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.
H100 SXM5 94 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 IQ4_XS. Παράγει περίπου 24.6 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 78.3 GB της μνήμης της κάρτας.
H100 SXM5 94 GB— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;
Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 1,423 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.
H100 SXM5 94 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 212 tokens ανά δευτερόλεπτο
H100 SXM5 94 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 494 tokens ανά δευτερόλεπτο
H100 SXM5 94 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 282 tokens ανά δευτερόλεπτο
H100 SXM5 94 GB— μπορεί να τρέξει 70B μοντέλα;
Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Qwen3-Coder-Next σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 80.7 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 98.8 tokens ανά δευτερόλεπτο
H100 SXM5 94 GB— πόση μνήμη έχει;
Αυτή η GPU έχει 94 GB του HBM3. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 84.6 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.
H100 SXM5 94 GB— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;
Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 3,360 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.
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..