Számítsa ki a TPS-t a Quadro K6000 SDI helyi AI modellek

NVIDIA 12 GB GDDR5 288 GB/s July 2013

Minden modell a katalógusunkban, amelyet ezzel a kártyával értékeltünk a kiválasztott kontextus hosszán és minimális minőségen. A sebesség egyetlen kérés becslése, amelyet ezen kártya memória sávszélessége és minden modell mérete alapján számoltak ki, miután tömörítették..

Kiszámítva ehhez a kártyához

396 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

ERNIE-4.5-21B-A3B

21B · Q3_K_M · 74.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

104 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Quadro K6000 SDI?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..

Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..

396 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
104 tok/s

36–208 · alacsony bizalom

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokenek Q8_0 Kényelmes
104 tok/s

36–208 · alacsony bizalom

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokenek Q8_0 Kényelmes
104 tok/s

36–208 · alacsony bizalom

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
104 tok/s

36–208 · alacsony bizalom

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
104 tok/s

36–208 · alacsony bizalom

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
104 tok/s

36–208 · alacsony bizalom

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
96.1 tok/s

34–192 · alacsony bizalom

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
94.4 tok/s

33–189 · alacsony bizalom

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
94.4 tok/s

33–189 · alacsony bizalom

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
94.4 tok/s

33–189 · alacsony bizalom

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
94.4 tok/s

33–189 · alacsony bizalom

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
86.5 tok/s

30–173 · alacsony bizalom

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
86.5 tok/s

30–173 · alacsony bizalom

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
86.5 tok/s

30–173 · alacsony bizalom

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
86.5 tok/s

30–173 · alacsony bizalom

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
84.4 tok/s

30–169 · alacsony bizalom

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokenek Q8_0 Kényelmes
83.2 tok/s

29–166 · alacsony bizalom

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 10.0 GB 4k tokenek Q4_K_M Szoros
83.2 tok/s

29–166 · alacsony bizalom

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
79.9 tok/s

28–160 · alacsony bizalom

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Quadro K6000 SDI Teljes specifikáció

Minden az erre a lapra vonatkozóan, rendezve aszerint, mennyire befolyásolja egy nyelvi modell futtatását, nem pedig aszerint, ahogyan egy specifikációs táblázat felsorolná. A MEMORY az első, mert ez határozza meg az eredményt; a többi a CONTEXT..

VRAM

A két specifikáció, ami meghatározza, hogy ezt a KÁRT mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hány token-t állítanak elő másodpercenként, miután elindultak.

Memóriaméret
12 GB
Memória sávszélesség
288 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
384 bit
Memória óra
1.5 GHz

A chip

Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.

Grafikus processzor
GK110
Architektúra
Kepler
Generáció
Quadro Kepler(Kx000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
28 nm
Tranzisztorok
7.1 billion
Tranzisztor sűrűség
12,600 K/mm²
Die méret
561 mm²
Csomag
BGA-2152
Kiadott
23 July 2013

Órajel sebességek

Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: a szöveg generálása a MEMÓRIA SÁVSZÉLESSÉG által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.

Alap óra
902 MHz
Turbóóra
902 MHz

Feldolgozó egységek

A chip mit tartalmaz. Ezek a grafikai teljesítményt hajtják, és főként egy hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása szempontjából.

árnyékoló egységek
2,880
Textúrázási egységek
240
Render kimeneti egységek
48
L1 gyorsítótár
16 KB
L2 gyorsítótár
1.5 MB

Elméleti teljesítmény

A lapra közzétett csúcsaritmetikai sebességek. Ezek olyan plafonok, amelyeket egy valódi munkaterhelés sem ér el, és a szöveg generálása csak ezek kis részét éri el, mert a memória korlátozza, nem az aritmetika.

Egyszeres pontosság (FP32)
5.2 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
1.7 TFLOPS
Pixelek aránya
54 GPixel/s
Textúra sebesség
217 GTexel/s

A lap

Mi szükséges a kártya fizikális telepítéséhez és működtetéséhez - azok a gyakorlati korlátok, amelyek eldöntik, hogy illeszkedik-e a már meglévő géphez.

Teljesítményfelvétel (TDP)
239 W
Javasolt tápegység
550 W
Busz interfész
PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége
Triple-slot
Dimenziók
267 mm
Kimenetek megjelenítése
3x DVI, 2x DisplayPort 1.2, 3x SDI

Szoftver-támogatás

Mely grafikai és számítási interfészeket támogat a kártya. A CUDA számítási képesség az, amely hatással van a következtetésre: 7.0 alatt nincsenek tensor magok, és a modern következtetési szoftver lassabb kódutakra tér vissza.

CUDA számítási képesség
3.5
DirectX
11.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
3.0
Shader modell
5.1

Lista

Hol lehet venni egy Quadro K6000 SDI

Jelenleg egyetlen forgalmazó sem listázza ezt a kártyát. A listák olyan forgalmazóktól származnak, akik közvetlenül itt publikálják őket. — böngészés a forgalmazói könyvtárban látni, hogy ki mit árul.

Mit jelentenek a számok

Memória: a specifikáció, ami mindent eldönt

VRAM

12 GB

Sávszélesség

288 GB/s

Legnagyobb modell

ERNIE-4.5-21B-A3B

Quadro K6000 SDI hordoz 12 GB -nak GDDR5. Ez kényelmesen elérhető a kis és közepes modellekhez, bár a legnagyobbak elérhetetlenek maradnak, ha nem osztják őket. A meghajtói terhelés körülbelül 10.8 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 288 GB/s egy buszon keresztül a 384 bit. A Sávszélesség ennek a kártyának a valódi korlátozása. Minden token megköveteli az egész modell kiolvasását a memóriából, így egy nagy modell lassúnak tűnik itt, még akkor is, ha belefér.

A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.5 GHz. A busz szélesítése és az óra megemelése az a két kar, amellyel egy gyártó rendelkezik, ezért egy közönséges magokkal rendelkező kártya is gyorsan tud generálni.

A legnagyobb dolog, amit tart, az ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 74.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Quadro K6000 SDI a grafikus feldolgozón van építve GK110, az architektúra használatával Kepler ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Kepler(Kx000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 28 , egy kockával, amely méri 561 mm², tartás 7.1 billion Tranzisztorok. Egy kisebb folyamat általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanannyi energia mellett, bár a nyelvi modellek esetében ez sokkal kevésbé számít, mint a memória alrendszer.

Megjelent a July 2013, nagyjából 13.024346868928 évekkel ezelőtt. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.

A számítási teljesítmény, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek tűnik

FP64

1.7 TFLOPS

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 1.7 TFLOPS. Nincs hatással a nyelvi modell futtatására — a következtetési futási idő nem használja — de elválasztja az adatközponti részeket a fogyasztóiaktól, mivel az utóbbi szándékosan korlátozza azt.

Az órajelek egy alapból futnak 902 MHz egy gyorsításra 902 MHz. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: az órajelek emelése felgyorsítja az aritmetikát, és az aritmetika nem az, amire a generáció vár.

Cache és feldolgozó egységek

Quadro K6000 SDI L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 1.5 MB. A cache egy részesedést felszív a memóriaforgalomból, ami egyébként a fő buszt érné el, ami az egyetlen hely ezen az oldalon, ahol a sávszélességen kívül más szám is csendben befolyásolja a generálási sebességet — egy nagy L2 lehetővé teszi, hogy a munkakészlet több része közel maradjon a magokhoz.

Vannak 2,880 árnyékoló egységek, 240 Textúrázási egységek, és 48 Render kimeneti egységek. Ezek grafikai munkaterheket kezelnek és hozzájárulnak a prompt feldolgozáshoz, de a modell válasz generálásával töltött idő nagy részében tétlenül állnak.

Teljesítmény, méret és telepítés

Teljesítményfogyasztás

239 W

Quadro K6000 SDI rated at 239 W, és a javasolt rendszer tápegység 550 W. Egy nyelvi modell futtatása egy kártyát inkább rövid ideig foglalkoztat, mint folyamatosan — nagy terhelést jelent a generálás során, és kérések között tétlenkedik — így a folyamatos terhelés egy munkanap alatt általában jól a megadott érték alatt van.

A panel elfoglalja triple-slot, mérés 267 mm hosszú. Érdemes ellenőrizni a gépben lévő házat és tápegységet, mivel a legnagyobb kártyáknak lényegesen több mindkettőre van szükségük, mint amit egy tipikus asztali gép biztosít.

Csatlakozik a PCIe 3.0 x16. A felület szabályozza, hogy a modell milyen gyorsan töltődik be a lemezről a kártyára, nem azt, hogy ott milyen gyorsan fut, így egy szűkebb kapcsolat néhány másodpercbe kerül a rendszerindításkor, és utána semmi.

Az extremitások

A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy Quadro K6000 SDI

A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..

  1. 01 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 74.1 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 77.8 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 14.0 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 14.0 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 14.0 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 14.2 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 14.1 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 15.0 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 14.4 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 14.0 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Quadro K6000 SDI

Ahol ez a KÁRTYA a leggyorsabban állítja elő a tokeneket. A kisebb modellek itt dominálnak, mert minden token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer kell kiolvasni a memóriából..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 104 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 104 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 104 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 104 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 104 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 104 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 94.4 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 94.4 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 94.4 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Quadro K6000 SDI

Nem kell semmit kézzel kiszámolnod — a gputps.com kalkulátor ezen az oldalon már kiszámította minden modelféleséghez, amit ez a kártya elbír. A válasz leolvasása hat lépést igényel..

  1. 01

    Keresd a modellt a táblázatban

    A táblázat felsorolja 396 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.

  2. 02

    Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

    A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 12 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.

  4. 04

    Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 104 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.

  5. 05

    Ellenőrizze a memória oszlopot elköteleződés előtt.

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 12 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Minden modell neve a táblázatban a saját oldalára mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az összes kártyán, amelyet birtoklunk. Itt láthatja, hogy a megfelelő vásárlás megfelel-e Quadro K6000 SDI.

Válaszok

Quadro K6000 SDI — gyakori kérdések

01

Quadro K6000 SDI— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 16 Kb, és az L2 gyorsítótár 1.5 MB. A Cache felszívja a memóriaforgalom egy részét, amely egyébként elérné a fő buszt, így egy nagyobb L2 szerény mértékben növeli a generálási sebességet, a sávszélesség által egyedül előre jelzett értékhez képest.

02

Quadro K6000 SDI— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 3.5, ami megelőzi a TENSOR CORES-t. A 7.0 és annál magasabb képességű modellek rendelkeznek tenzormagokkal, amelyeket a modern inferencia szoftver használ; ennél alacsonyabb szinten lassabb kódú utakat használ a kvantált modellekhez.

03

Quadro K6000 SDI— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 3.0 x16. Ez szabályozza, hogy milyen gyorsan töltődik be egy modell a kártyára, ahelyett, hogy azt nézné, milyen gyorsan fut, miután betöltődött, így ez néhány másodpercet vesz igénybe a rendszerindításkor, és semmit a generálás során.

04

Quadro K6000 SDI— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája a kis és közepes modelleket fedi le, bár a legnagyobbak elérhetetlenek, mivel a sávszélessége miatt a generálás lassúnak tűnik a nagyobb modellek esetén. Összességében fut 396 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

05

Quadro K6000 SDI— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 12 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

06

Két Quadro K6000 SDI kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 24 GB amely lehetővé teszi, hogy olyan modelleket tarts meg, amelyeket egyedül nem tudtak volna, de a generálás nem így oszlik meg. Ezek a számok egy kártyát írnak le.

07

Quadro K6000 SDI— Melyik AI modellt tud futtatni?

396 a 679 A nyomon követett open-weight nyelvi modellek elférnek ezen a kártyán, és helyben futtathatók. Az ezen az oldalon található táblázat minden egyes modellt felsorol, beleértve a szükséges memória mennyiségét, a futtatási kvantálást és a becsült generálási sebességet.

08

Quadro K6000 SDI— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az ERNIE-4.5-21B-A3B at 21B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 74.1 token másodpercenként és körülbelül 10.1 A kártya memória GB-ja.

09

Quadro K6000 SDI— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 104 tokenek másodpercenként, míg a nagyobb modellek arányosan lassabban futnak, mert minden token megköveteli az egész modell memória-ből való egyszeri kiolvasását. A sebességek becslések egyetlen beszélgetés egyidejűleg.

10

Quadro K6000 SDI— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeek Coder 6.7B at Q6_K, használva körülbelül 9.9 GB memória és körülbelül generálás 22.5 tokenek másodpercenként

11

Quadro K6000 SDI— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q4_K_M, használva körülbelül 10.0 GB memória és körülbelül generálás 83.2 tokenek másodpercenként

12

Quadro K6000 SDI— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 12 GB -nak GDDR5. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 10.8 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

13

Quadro K6000 SDI— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 288 GB/s egy buszon keresztül a 384 bit. Ez a legjobb előrejelzője annak, hogy milyen gyorsan generál szöveget, mert minden egyes token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer el kell olvasni a memóriából.

14

Quadro K6000 SDI— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5 órára állítva 1.5 GHz. A HBM típusok adatközponti gyorsítókon találhatók, és sokkal nagyobb sávszélességgel rendelkeznek, mint a GDDR, amit asztali kártyákon használnak, ezért ugyanazon kapacitás mellett jelentősen gyorsabban generálnak tokeneket.

15

Quadro K6000 SDI— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 28 .

16

Quadro K6000 SDI— Mikor adták ki?

Megjelent a July 2013.

17

Quadro K6000 SDI— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 239 W, és a javasolt rendszer tápegység 550 W. A szöveg generálása nagy terhelést jelent rövid időszakokra, és a kérések között inaktív, így egy munkamenet alatt a fogyasztás általában jól below van a megadott értéknél.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a hardverrel kezdődik. Ha már tudod, melyik AI modelt szeretnéd, és tudni szeretnéd, mi szükséges a futtatásához, Kezdje a MODELBŐL..

Minden GPU