Calculer le TPS de la Radeon Instinct MI308X sur des modèles d'IA locaux
Chaque modèle de notre catalogue évalué par rapport à cette carte à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une seule demande, calculée à partir de la bande passante mémoire de cette carte et de la taille de chaque modèle une fois compressé..
Calculé pour cette carte
679 modèles dans notre catalogue ensemble
Le plus grand modèle qu'il peut contenir
Llama 4 Maverick
400B · Q3_K_M · 65.9 tok/s
Modèle le plus rapide
Gemma 3 QAT 1B
1,759 tok/s · 1B
Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Radeon Instinct MI308X?
Définir les entrées, lire la réponse
Plus de contexte signifie plus de MÉMOIRE pour le cache de conversation. La vitesse est pour une nouvelle conversation et ne change pas avec ce paramètre..
Cache les modèles qui ne pourraient tenir qu'en étant compressés en dessous de ce point..
636 les modèles correspondent
Calcul en cours| Quantification | Convient | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · faible confiance |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
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1,759
tok/s
1,055–2,815 · faible confiance |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
|
1,759
tok/s
1,055–2,815 · faible confiance |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,759
tok/s
1,055–2,815 · faible confiance |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,759
tok/s
1,055–2,815 · faible confiance |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,759
tok/s
1,055–2,815 · faible confiance |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,629
tok/s
977–2,606 · faible confiance |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,599
tok/s
960–2,559 · faible confiance |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,599
tok/s
960–2,559 · faible confiance |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,599
tok/s
960–2,559 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,599
tok/s
960–2,559 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,466
tok/s
880–2,346 · faible confiance |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,466
tok/s
880–2,346 · faible confiance |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,466
tok/s
880–2,346 · faible confiance |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,466
tok/s
880–2,346 · faible confiance |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,430
tok/s
858–2,288 · faible confiance |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k jetons | Q8_0 | Confortable |
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1,410
tok/s
846–2,256 · faible confiance |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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1,353
tok/s
812–2,165 · faible confiance |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..
Enregistrement
Radeon Instinct MI308X Spécifications complètes
Tout ce qui est enregistré pour cette carte, ordonné par ce qui a le plus d'impact sur l'exécution d'un modèle de langage plutôt que par la manière dont une fiche technique le classerait. La MÉMOIRE vient en premier car elle détermine le résultat ; le reste est CONTEXTE..
Mémoire
Les deux spécifications qui décident ce que cette carte peut exécuter et à quelle vitesse. La capacité détermine quels modèles s'adaptent ; la bande passante détermine combien de tokens par seconde ils produisent une fois qu'ils le font.
- Taille de la mémoire
- 192 GB
- Bande passante de la VRAM
- 5,325 GB/s
- Type de mémoire
- HBM3
- Largeur du bus mémoire
- 8,192 bit
- Fréquence mémoire
- 1.3 GHz
La puce
Quel processeur est sur la carte et comment a-t-il été fabriqué. Une taille de processus plus petite signifie généralement plus de performance pour la même puissance.
- Processeur graphique
- Aqua Vanjaram
- Architecture
- CDNA 3.0
- Génération
- Radeon Instinct(MIx)
- Fonderie
- TSMC
- Taille du processus
- 5 nm
- Transistors
- 153 billion
- Densité de transistor
- 150,400 K/mm²
- Taille de die
- 1,017 mm²
- Paquet
- MCM
- Nouvelles versions
- 6 December 2023
Fréquences d'Horloge
À quelle vitesse le processeur fonctionne. Vaut bien moins ici que sur un benchmark de jeux : générer du texte est limité par la bande passante de la mémoire, donc une fréquence plus élevée ne fait presque pas bouger le résultat.
- Horloge de base
- 1 GHz
- Fréquence d'horloge boost
- 2.1 GHz
Unités de traitement
Ce que la puce contient. Ceux-ci améliorent la performance graphique et sont principalement importants pour le traitement d'un long prompt plutôt que pour produire la réponse.
- Unités de shading
- 19,456
- Unités de cartographie de texture
- 1,216
- Cache L1
- 16 KB
- Cache L2
- 16 MB
Performance théorique
Les taux d'arithmétique de pointe publiés pour la carte. Ce sont des plafonds que aucune charge de travail réelle n'atteint, et la génération de texte atteint une petite fraction de ceux-ci car elle est limitée par la mémoire plutôt que par l'arithmétique.
- Demi-précision (FP16)
- 653.7 TFLOPS
- Précision simple (FP32)
- 81.7 TFLOPS
- Double précision (FP64)
- 81.7 TFLOPS
- Taux de texture
- 2,554 GTexel/s
La carte
Ce qu'il faut pour installer physiquement et alimenter la carte — les contraintes pratiques qui décident si elle s'intègre dans la machine que vous possédez déjà.
- Consommation d'énergie (TDP)
- 750 W
- Alimentation électrique suggérée
- 1,150 W
- Connecteurs d'alimentation
- None
- Interface de bus
- PCIe 5.0 x16
- Largeur de slot
- OAM Module
Support logiciel
Quelles interfaces graphiques et de calcul la carte prend-elle en charge. La capacité de calcul CUDA est celle qui a un impact sur l'inférence : en dessous de 7.0, il n'y a pas de cœurs tensoriels, et les logiciels d'inférence modernes se rabattent sur des chemins de code plus lents.
- OpenCL
- 3.0
Annonces
Où acheter un Radeon Instinct MI308X
Aucun vendeur ne répertorie actuellement cette carte. Les annonces proviennent de vendeurs qui les publient ici directement. — parcourir le répertoire des fournisseurs voir qui vend quoi.
Ce que les chiffres signifient
Capacité et bande passante
Mémoire
192 GB
Bande passante
5,325 GB/s
Modèle le plus grand
Llama 4 Maverick
Radeon Instinct MI308X tient 192 GB de HBM3. Cela le place dans la catégorie de matériel qui accueille les plus grands modèles open-weight sans les répartir sur plusieurs machines. Un temps d'inférence peut atteindre environ 172.8 GB.
La bande passante de la VRAM atteint 5,325 GB/s à travers un bus de 8,192 bits. C'est au sommet de ce qui existe. Puisque chaque jeton signifie lire le modèle entier hors de la VRAM une fois, cela se traduit presque directement en vitesse de génération — cette CARTE est suffisamment riche en bande passante pour que la taille du modèle cesse d'être le facteur limitant bien avant que le bus ne le soit.
Le chiffre est la largeur du bus multipliée par une horloge de mémoire de 1.3 GHz. Agrandir le bus et augmenter la fréquence sont les deux leviers dont dispose un fabricant, c'est pourquoi une carte avec des cœurs peu remarquables peut encore générer rapidement.
Dans la pratique, cette combinaison atteint un maximum de Llama 4 Maverick, 400B, compressé à Q3_K_M et générant autour 65.9 tokens par seconde
Le chip et comment il a été construit
Radeon Instinct MI308X est construit sur le processeur graphique Aqua Vanjaram, utilisant l'architecture CDNA 3.0 de AMD, dans le cadre de la génération Radeon Instinct(MIx).
Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 5 , avec un dé mesurant 1,017 mm², tenue 153 billion Transistors. Un processus plus petit signifie généralement plus de performance pour la même puissance, bien que pour les modèles de langage, cela compte bien moins que le sous-système de mémoire.
Il a été publié dans December 2023, approximativement 2.6517323569508 il y a des années. Le support des logiciels d'inférence a tendance à suivre le matériel d'un an ou deux, donc une carte de cet âge a généralement des chemins de code matures et bien optimisés disponibles.
Débit de calcul, et pourquoi cela compte moins qu'il n'y paraît
FP16
653.7 TFLOPS
FP64
81.7 TFLOPS
Sur le papier Radeon Instinct MI308X atteint 653.7 TFLOPS à demi-précision, et 81.7 TFLOPS à précision unique. Ce sont des chiffres de pointe que aucune charge de travail réelle ne maintient, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux — le décodage est limité par la mémoire plutôt que par l'arithmétique, c'est pourquoi une carte peut paraître extraordinairement puissante ici et néanmoins produire des tokens à un rythme ordinaire.
Le débit de double précision atteint 81.7 TFLOPS. Cela n'a aucune incidence sur le fonctionnement d'un modèle de langage — aucun temps d'inférence ne l'utilise — mais cela sépare les composants de centre de données de ceux destinés aux consommateurs, puisque ces derniers le restreignent délibérément.
Les horloges fonctionnent à partir d'une base de 1 GHz à un coup de 2.1 GHz. Vaut beaucoup moins ici que sur un benchmark de jeu : augmenter les vitesses d'horloge améliore l'arithmétique, et l'arithmétique n'est pas ce sur quoi la génération attend.
Cache et unités de traitement
Radeon Instinct MI308X a un cache L1 de 16 KO, soutenu par un cache L2 de 16 Mo. Le Cache absorbe une part du trafic de mémoire qui frapperait autrement le bus principal, qui est l'un des rares endroits sur cette page où un nombre autre que la bande passante affecte silencieusement la vitesse de génération — un grand L2 permet à une plus grande partie de l'ensemble de travail de rester proche des cœurs.
Il y a 19,456 Unités de shading, 1,216 Unités de cartographie de texture. Ces cartes gèrent les charges de travail graphiques et contribuent au traitement des prompts, mais elles restent inactives pendant une grande partie du temps qu'un modèle passe à générer une réponse.
Puissance, taille et installation
Consommation d'énergie
750 W
Radeon Instinct MI308X est évalué à 750 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 1,150 W. Faire tourner un modèle de langage occupe une CARTE par intermittence plutôt que de manière continue — cela consomme beaucoup pendant la génération et reste inactif entre les requêtes — donc une consommation soutenue sur une journée de travail est généralement bien en dessous de la valeur nominale.
La carte occupe oam module. Vaut la peine de vérifier par rapport au boîtier et à l'alimentation déjà dans la machine, car les plus grandes CARDS nécessitent considérablement plus des deux que ce qu'un bureau typique fournit.
Il se connecte via PCIe 5.0 x16. L'interface régule la vitesse à laquelle un modèle est chargé du disque vers la carte, et non la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc un lien plus étroit coûte quelques secondes au démarrage et rien par la suite.
Les extrêmes
Les plus grands modèles d'IA qui s'exécutent sur un Radeon Instinct MI308X
Les plus grands modèles OPEN WEIGHT qui tiennent sur cette CARTE, les plus récents en premier. Chacun est présenté avec la meilleure compression que la CARTE peut supporter..
Les modèles d'IA les plus rapides sur un Radeon Instinct MI308X
Où cette CARTE produit des jetons le plus rapidement. Les modèles plus petits dominent ici, car générer chaque jeton signifie lire le modèle entier hors de la MÉMOIRE une fois..
Étape par étape
Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un Radeon Instinct MI308X
Vous n'avez pas à calculer quoi que ce soit à la main — le calculateur gputps.com sur cette page a déjà tout calculé pour chaque modèle que cette carte peut contenir. Lire la réponse prend six étapes.
-
01
Commencez par le modèle, pas la spécification
Le tableau liste 636 les modèles que la carte gère. La boîte de recherche prend un nom ou une taille comme 27b, qui correspond au nombre de paramètres.
-
02
Définissez la longueur de contexte que vous utiliserez réellement.
Des conversations plus longues coûtent de la mémoire en plus des poids. 192 GB c'est souvent ce qui pousse un grand modèle au-delà du seuil.
-
03
Épinglez la comparaison à un niveau de qualité.
La compression est ce qui permet aux modèles plus grands de s'adapter. Le contrôle de qualité rejette tout modèle qui en a besoin de plus que ce que vous êtes prêt à donner.
-
04
Prenez la plage comme réponse
Chaque vitesse est une estimation pour une seule conversation, avec une plage en dessous. L'extrémité supérieure ici est 1,759 tok/s sur Gemma 3 QAT 1B. La même carte et le même modèle varient de trente à cinquante pour cent entre les temps d'inférence.
-
05
Lisez le verdict d'ajustement dernier
La colonne d'ajustement sépare les modèles qui s'ajustent juste de ceux qui ont de la place en trop — cela vaut la peine de vérifier avant de se fixer sur un, par rapport à un disponible 192 GB.
-
06
Ouvrez le modèle pour comparer les cartes
Chaque nom de modèle dans le tableau renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul sur chaque carte que nous détenons. C'est là que vous voyez si le bon achat est Radeon Instinct MI308X.
Réponses
Radeon Instinct MI308X — questions courantes
Radeon Instinct MI308X— quel interface de bus utilise-t-il ?
Cela utilise PCIe 5.0 x16. Cela régit la vitesse à laquelle un modèle est chargé sur la carte plutôt que la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc cela coûte quelques secondes au démarrage et rien pendant la génération.
Radeon Instinct MI308X— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?
Sa mémoire est suffisamment grande pour des modèles que la plupart des matériels de bureau ne peuvent pas toucher et sa bande passante la place parmi le matériel le plus rapide disponible pour la génération. En tout, elle fonctionne 636 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.
Radeon Instinct MI308X— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?
Seulement en partie. Couches au-delà de la carte 192 GB est possible et généralement une fausse économie : la partie mémoire-système est suffisamment lente pour dominer le résultat.
Serait deux Radeon Instinct MI308X les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?
La capacité augmente, le débit ne change pas. Deux d'entre eux vous donnent 384 GB travailler avec plutôt que deux fois les tokens par seconde — chaque chiffre ici est pour une seule carte.
Radeon Instinct MI308X— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?
636 du 679 les modèles de langage open-weight que nous suivons s'adaptent sur cette carte et peuvent être exécutés localement. Le tableau sur cette page répertorie chacun d'eux, avec la mémoire dont il a besoin, la quantification à laquelle il s'exécute et une vitesse de génération estimée.
Radeon Instinct MI308X— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?
Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est Llama 4 Maverick à 400B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 65.9 tokens par seconde et a besoin d'environ 168.2 Go de la mémoire de la carte.
Radeon Instinct MI308X— combien de tokens par seconde cela produit-il ?
Cela dépend du modèle. Le modèle le plus rapide que nous suivons ici est Gemma 3 QAT 1B à propos de 1,759 tokens par seconde, tandis que les modèles plus grands fonctionnent proportionnellement plus lentement car chaque token nécessite de lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois. Les vitesses sont des estimations pour une seule conversation à la fois.
Radeon Instinct MI308X— peut-il fonctionner 7B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. Multi-Token Prediction 7B à Q8_0, environ 7.9 Go de mémoire et générant environ 263 tokens par seconde
Radeon Instinct MI308X— peut-il fonctionner 13B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q8_0, environ 17.5 Go de mémoire et générant environ 611 tokens par seconde
Radeon Instinct MI308X— peut-il fonctionner 30B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B à Q8_0, environ 29.2 Go de mémoire et générant environ 349 tokens par seconde
Radeon Instinct MI308X— peut-il fonctionner 70B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. Qwen3-Coder-Next à Q8_0, environ 80.7 Go de mémoire et générant environ 122 tokens par seconde
Radeon Instinct MI308X— combien de mémoire cela a-t-il?
Cette carte a 192 GB de HBM3. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 172.8 GB disponible pour un modèle et sa conversation.
Radeon Instinct MI308X— quelle est sa bande passante de VRAM ?
La bande passante de la VRAM atteint 5,325 GB/s à travers un bus de 8,192 bits. C'est le meilleur prédicteur de la vitesse à laquelle il génère du texte, car produire chaque jeton signifie lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois.
Radeon Instinct MI308X— Quel type de mémoire utilise-t-il ?
Cela utilise HBM3 à fréquence de 1.3 GHz. Les types de HBM se trouvent sur les accélérateurs de datacentre et portent beaucoup plus de bande passante que la GDDR utilisée sur les cartes de bureau, c'est pourquoi ils génèrent des jetons considérablement plus rapidement à la même capacité.
Radeon Instinct MI308X— qui le fait ?
Ceci est un produit de AMD, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 5 .
Radeon Instinct MI308X— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2023.
Radeon Instinct MI308X— combien de puissance cela utilise-t-il ?
La puissance nominale de la carte est 750 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 1,150 W. La génération de texte sollicite intensément par rafales et reste inactive entre les requêtes, donc la consommation moyenne sur une session de travail est normalement bien en dessous de la valeur nominale.
Radeon Instinct MI308X— combien de cache a-t-il ?
Le cache L1 est 16 KO, et le cache L2 est 16 Mo. Le Cache absorbe une partie du trafic mémoire qui atteindrait autrement le bus principal, donc un L2 plus grand offre un léger avantage en vitesse de génération au-delà de ce que la bande passante prédit seule.
Radeon Instinct MI308X— quelles sont ses TFLOPS ?
Il est évalué à 653.7 TFLOPS à moitié précision et 81.7 TFLOPS en simple précision. Ceux-ci sont des plafonds arithmétiques de pointe plutôt que des taux réalisables, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux car elle est limitée par la bande passante de mémoire à la place.
Radeon Instinct MI308X— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?
Non. CUDA est réservé à NVIDIA, et c'est une carte de AMD. Il exécute des modèles linguistiques via ROCm, Vulkan ou Metal en fonction du logiciel, qui sont moins matures que le chemin CUDA — nos estimations appliquent une pénalité pour cela.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le matériel. Si vous savez déjà quel modèle vous voulez et avez besoin de savoir ce qu'il faut pour le faire fonctionner, commencer par le modèle au lieu.