Calculer le TPS de la GeForce RTX 5080 sur des modèles d'IA locaux

NVIDIA 16 GB GDDR7 960 GB/s January 2025

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

432 modèles qu'il peut exécuter

679 modèles dans notre catalogue ensemble

Le plus grand modèle qu'il peut contenir

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 193 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

407 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un GeForce RTX 5080?

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..

432 les modèles correspondent

Calcul en cours
Quantification Convient
407 tok/s

346–488

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
407 tok/s

346–488

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
407 tok/s

244–651 · faible confiance

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
407 tok/s

244–651 · faible confiance

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
407 tok/s

244–651 · faible confiance

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
407 tok/s

244–651 · faible confiance

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
376 tok/s

226–602 · faible confiance

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
370 tok/s

222–591 · faible confiance

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
370 tok/s

222–591 · faible confiance

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
370 tok/s

222–591 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
370 tok/s

222–591 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
339 tok/s

203–542 · faible confiance

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
339 tok/s

203–542 · faible confiance

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
339 tok/s

203–542 · faible confiance

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
339 tok/s

203–542 · faible confiance

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
331 tok/s

281–397

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k jetons Q8_0 Confortable
326 tok/s

196–522 · faible confiance

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · faible confiance

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
313 tok/s

188–500 · 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

GeForce RTX 5080 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
16 GB
Bande passante de la VRAM
960 GB/s
Type de mémoire
GDDR7
Largeur du bus mémoire
256 bit
Fréquence mémoire
1.88 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
GB203
Architecture
Blackwell 2.0
Génération
GeForce 50
Fonderie
TSMC
Taille du processus
5 nm
Transistors
45.6 billion
Densité de transistor
120,600 K/mm²
Taille de die
378 mm²
Nouvelles versions
30 January 2025

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
2.3 GHz
Fréquence d'horloge boost
2.62 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
10,752
Unités de cartographie de texture
336
Rendre unités de sortie
112
Multiprocesseurs de flux
84
Cœurs Tensor
336
Cœurs de ray tracing
84
Cache L1
128 KB
Cache L2
64 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)
56.3 TFLOPS
Précision simple (FP32)
56.3 TFLOPS
Double précision (FP64)
879.3 GFLOPS
Taux de pixels
293 GPixel/s
Taux de texture
879 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)
360 W
Alimentation électrique suggérée
750 W
Connecteurs d'alimentation
1x 16-pin
Interface de bus
PCIe 5.0 x16
Largeur de slot
Dual-slot
Dimensions
304 mm × 40 mm
Afficher les sorties
1x HDMI 2.1b, 3x DisplayPort 2.1b

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.

capacité de calcul CUDA
12.0
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modèle de Shader
6.8

Annonces

Où acheter un GeForce RTX 5080

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

Mémoire : la spécification qui décide de tout

Mémoire

16 GB

Bande passante

960 GB/s

Modèle le plus grand

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

GeForce RTX 5080 porte 16 GB de GDDR7. Cela atteint confortablement les petits et moyens modèles, bien que les plus grands restent hors de portée sans les diviser. Les frais généraux du pilote laissent environ 14.4 GB.

La bande passante de la VRAM atteint 960 GB/s à travers un bus de 256 bits. Générer un token signifie lire chaque poids une fois, donc ce chiffre fixe le rythme plus que tout autre nombre ici, et à ce niveau, le texte arrive plus rapidement que la plupart des gens ne lisent.

Cela vient d'une horloge mémoire de 1.88 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 Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compressé à Q3_K_M et générant autour 193 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

GeForce RTX 5080 est construit sur le processeur graphique GB203, utilisant l'architecture Blackwell 2.0 de NVIDIA, dans le cadre de la génération GeForce 50.

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 5 , avec un dé mesurant 378 mm², tenue 45.6 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 January 2025, approximativement 1.5010482254284 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

56.3 TFLOPS

FP64

879.3 GFLOPS

Cœurs Tensor

336

Sur le papier GeForce RTX 5080 atteint 56.3 TFLOPS à demi-précision, et 56.3 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 879.3 GFLOPS. 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.

La carte porte 336 Cœurs Tensor à travers 84 Multiprocesseurs de flux. Ces accélèrent l'arithmétique matricielle au cœur d'un transformateur, et ce sont elles qui rendent le traitement des invites — lire un long document avant de répondre — de manière considérablement plus rapide qu'il ne le serait autrement.

Les horloges fonctionnent à partir d'une base de 2.3 GHz à un coup de 2.62 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

GeForce RTX 5080 a un cache L1 de 128 KO, soutenu par un cache L2 de 64 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 10,752 Unités de shading, 336 Unités de cartographie de texture, et 112 Rendre unités de sortie. 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

360 W

GeForce RTX 5080 est évalué à 360 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 750 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 dual-slot, mesurer 304 mm long, et besoins 1x 16-pin. 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 GeForce RTX 5080

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..

  1. 01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 203 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 40.6 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 40.6 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 193 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 203 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 40.6 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 40.6 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 218 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 203 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 40.6 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un GeForce RTX 5080

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 376 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 370 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 370 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 370 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un GeForce RTX 5080

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.

  1. 01

    Trouvez le modèle dans le tableau.

    Le tableau liste 432 modèles que cette carte peut exécuter. Recherchez par nom ou par taille — taper 27b correspond au nombre de paramètres même lorsque le nom ne l'indique jamais.

  2. 02

    Associez le contexte à votre travail

    Des conversations plus longues coûtent de la mémoire en plus des poids. 16 GB cela est fréquemment la différence entre un modèle qui s'adapte et un qui ne s'adapte pas.

  3. 03

    Épinglez la comparaison à un niveau de qualité.

    Chaque modèle est affiché dans la meilleure compression que cette carte peut supporter. Une qualité minimale cache ceux qui ne rentrent que s'ils sont comprimés au-delà de ce que vous accepteriez.

  4. 04

    Lisez la vitesse et la portée

    Les chiffres sont calculés, pas mesurés. Le résultat le plus rapide sur cette carte est 407 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.

  5. 05

    Vérifiez la marge de manœuvre avant de décider

    Tight signifie que cela fonctionne aujourd'hui ; comfortable signifie que cela fonctionne encore lorsque la conversation s'agrandit. Comparez les besoins de chaque modèle par rapport à une disponible. 16 GB.

  6. 06

    Ouvrez le modèle pour comparer les cartes

    Chaque page de modèle répète ce calcul pour l'ensemble du catalogue. Ça vaut le coup d'œil avant de décider : cela montre ce qui d'autre exécute le même modèle, aux côtés GeForce RTX 5080.

Réponses

GeForce RTX 5080 — questions courantes

01

GeForce RTX 5080— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 2025.

02

GeForce RTX 5080— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 360 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 750 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.

03

GeForce RTX 5080— combien de cache a-t-il ?

Le cache L1 est 128 KO, et le cache L2 est 64 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.

04

GeForce RTX 5080— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 56.3 TFLOPS à moitié précision et 56.3 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.

05

GeForce RTX 5080— combien de cœurs tensoriels a-t-il ?

Il a 336 Cœurs Tensor à travers 84 Multiprocesseurs de flux. Ils accélèrent l'arithmétique matricielle dont un transformateur est construit, ce qui permet principalement d'accélérer le traitement d'un long prompt plutôt que de produire la réponse.

06

GeForce RTX 5080— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?

Oui. Il rapporte la capacité de calcul CUDA. 12.0. La Capacité 7.0 et au-dessus a des cœurs tensoriels, que les logiciels d'inférence modernes utilisent ; en dessous, il revient à des chemins de code plus lents pour les modèles quantifiés.

07

GeForce RTX 5080— 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.

08

GeForce RTX 5080— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa mémoire couvre des modèles petits et de taille intermédiaire, bien que les plus grands soient hors de portée et sa bande passante soit suffisamment élevée pour générer du texte plus rapidement que la plupart des gens ne lisent. Au total, il fonctionne 432 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.

09

GeForce RTX 5080— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Déchargement au-delà de la carte 16 GB traîne tout vers le bas, et aucune des données sur cette page ne le suppose.

10

Serait deux GeForce RTX 5080 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

La capacité augmente, le débit ne change pas. Deux d'entre eux vous donnent 32 GB ce qui vous permet de maintenir des modèles que ni l'un ni l'autre ne pourrait maintenir seul, mais la génération ne se divise pas de cette manière. Ces chiffres décrivent une carte.

11

GeForce RTX 5080— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?

432 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.

12

GeForce RTX 5080— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?

Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est Nemotron 3-Nano-30B-A3B à 31.6B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 193 tokens par seconde et a besoin d'environ 14.4 Go de la mémoire de la carte.

13

GeForce RTX 5080— 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 407 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.

14

GeForce RTX 5080— 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 60.7 tokens par seconde

15

GeForce RTX 5080— peut-il fonctionner 13B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q6_K, environ 13.7 Go de mémoire et générant environ 205 tokens par seconde

16

GeForce RTX 5080— peut-il fonctionner 30B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B à Q3_K_M, environ 12.9 Go de mémoire et générant environ 218 tokens par seconde

17

GeForce RTX 5080— combien de mémoire cela a-t-il?

Cette carte a 16 GB de GDDR7. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 14.4 GB disponible pour un modèle et sa conversation.

18

GeForce RTX 5080— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 960 GB/s à travers un bus de 256 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.

19

GeForce RTX 5080— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise GDDR7 à fréquence de 1.88 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.

20

GeForce RTX 5080— qui le fait ?

Ceci est un produit de NVIDIA, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 5 .

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.

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