Számítsa ki a TPS-t a Radeon E8950 helyi AI modellek

AMD 8 GB GDDR5 192 GB/s September 2015

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

337 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 12.9 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

63.4 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Radeon E8950?

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..

337 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
63.4 tok/s

38–101 · alacsony bizalom

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

38–101 · alacsony bizalom

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

38–101 · alacsony bizalom

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

38–101 · alacsony bizalom

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

38–101 · alacsony bizalom

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

38–101 · alacsony bizalom

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

35–94 · alacsony bizalom

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

35–92 · alacsony bizalom

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

35–92 · alacsony bizalom

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

35–92 · alacsony bizalom

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

35–92 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

31–83 · alacsony bizalom

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

31–81 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
48.8 tok/s

29–78 · alacsony bizalom

Phi-1 ≈ 1.3B Oct 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

Radeon E8950 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
8 GB
Memória sávszélesség
192 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
256 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
Amethyst
Architektúra
GCN 3.0
Generáció
Embedded(8000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
28 nm
Tranzisztorok
5 billion
Tranzisztor sűrűség
13,700 K/mm²
Die méret
366 mm²
Kiadott
29 September 2015

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
735 MHz
Turbóóra
1 GHz

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
2,048
Textúrázási egységek
128
Render kimeneti egységek
32
L1 gyorsítótár
16 KB
L2 gyorsítótár
0.5 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.

Fél precizitás (FP16)
4.1 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
4.1 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
256 GFLOPS
Pixelek aránya
32 GPixel/s
Textúra sebesség
128 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)
95 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
MXM-B (3.0)
Bővítőhely szélessége
MXM Module

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.

DirectX
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
2.1
Shader modell
6.5

Lista

Hol lehet venni egy Radeon E8950

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

Mit jelent a memóriaalrendszer az AI számára

VRAM

8 GB

Sávszélesség

192 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

Radeon E8950 csak hordoz 8 GB -nak GDDR5. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 7.2 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 192 GB/s egy buszon keresztül a 256 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. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.

Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 12.9 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Radeon E8950 a grafikus feldolgozón van építve Amethyst, az architektúra használatával GCN 3.0 ból AMD, a generáció részeként Embedded(8000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 28 , egy kockával, amely méri 366 mm², tartás 5 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 September 2015, nagyjából 10.840415376131 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

FP16

4.1 TFLOPS

FP64

256 GFLOPS

Papíron Radeon E8950 elér 4.1 TFLOPS félnyes pontossággal, és 4.1 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek csúcsértékek, amelyeket valós terhelés nem fenntart, és a szöveggenerálás csak ezek egy kis töredékét éri el - a dekódolás a memória által korlátozott, nem pedig a számítási műveletek által, ezért egy kártya itt rendkívül erősnek tűnhet, mégis normális sebességgel állít elő tokeneket.

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 256 GFLOPS. 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 735 MHz egy gyorsításra 1 GHz. 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

Radeon E8950 L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 0.5 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 2,048 árnyékoló egységek, 128 Textúrázási egységek, és 32 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

95 W

Radeon E8950 rated at 95 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 mxm module. 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 MXM-B (3.0). 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 Radeon E8950

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

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 13.2 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 13.2 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 13.2 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 13.1 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 13.2 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 13.2 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 13.2 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 13.2 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 13.0 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 12.9 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Radeon E8950

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 63.4 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 58.7 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon E8950

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 337 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.

    Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 8 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 03

    Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

    Minden modell a legjobb tömörítésnél van megjelenítve, amit ez a KÁRTYA elbír. Egy minimális minőség elrejti azokat, amelyek csak úgy férnek el, ha további szorításra kerülnek, mint amit te elfogadnál.

  4. 04

    Használja a tartományt válaszként

    Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 63.4 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

    Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 8 GB.

  6. 06

    Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

    Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette Radeon E8950.

Válaszok

Radeon E8950 — gyakori kérdések

01

Radeon E8950— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

02

Radeon E8950— Milyen busz interfészt használ?

Használja MXM-B (3.0). 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.

03

Radeon E8950— jó helyi AI modellek futtatására?

Memóriája miatt kisebb modellekre korlátozódik, bár sávszélessége azt jelenti, hogy a generálás lassúnak fog tűnni a nagyobb modellek esetében. Összesen fut 337 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

04

Radeon E8950— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 8 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

05

Két Radeon E8950 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 16 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

06

Radeon E8950— Melyik AI modellt tud futtatni?

337 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.

07

Radeon E8950— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Baichuan 1-13B at 13.3B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 12.9 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

08

Radeon E8950— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 63.4 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.

09

Radeon E8950— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 20.9 tokenek másodpercenként

10

Radeon E8950— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 14.3 tokenek másodpercenként

11

Radeon E8950— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 8 GB -nak GDDR5. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 7.2 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

12

Radeon E8950— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 192 GB/s egy buszon keresztül a 256 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.

13

Radeon E8950— 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.

14

Radeon E8950— ki készíti?

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

15

Radeon E8950— Mikor adták ki?

Megjelent a September 2015.

16

Radeon E8950— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 95 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.

17

Radeon E8950— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 16 Kb, és az L2 gyorsítótár 0.5 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.

18

Radeon E8950— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 4.1 TFLOPS fél precízióban és 4.1 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek a csúcs aritmetikai plafonok, nem pedig elérhető sebességek, és a szöveggenerálás csak e plafonok kis részét éri el, mert inkább a memóriabandwidth korlátozza.

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