Számítsa ki a TPS-t a Quadro P6000 helyi AI modellek

NVIDIA 24 GB GDDR5X 433 GB/s October 2016

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

502 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Mixtral 8x7B

46.7B · Q3_K_M · 32.6 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

156 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Quadro P6000?

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..

502 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
156 tok/s

55–312 · alacsony bizalom

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

55–312 · alacsony bizalom

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

55–312 · alacsony bizalom

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

55–312 · alacsony bizalom

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

55–312 · alacsony bizalom

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

55–312 · alacsony bizalom

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

50–289 · alacsony bizalom

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

50–283 · alacsony bizalom

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

50–283 · alacsony bizalom

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

50–283 · alacsony bizalom

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

50–283 · alacsony bizalom

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

45–260 · alacsony bizalom

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

45–260 · alacsony bizalom

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

45–260 · alacsony bizalom

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

45–260 · alacsony bizalom

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

44–253 · alacsony bizalom

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

44–250 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · alacsony bizalom

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

42–240 · 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

Quadro P6000 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
24 GB
Memória sávszélesség
433 GB/s
Memória típus
GDDR5X
Memória busz szélessége
384 bit
Memória óra
1.13 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GP102
Architektúra
Pascal
Generáció
Quadro Pascal(Px000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
16 nm
Tranzisztorok
11.8 billion
Tranzisztor sűrűség
25,100 K/mm²
Die méret
471 mm²
Csomag
BGA-2397
Kiadott
1 October 2016

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
1.51 GHz
Turbóóra
1.65 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
3,840
Textúrázási egységek
240
Render kimeneti egységek
96
Streaming multiprocesszorok
30
L1 gyorsítótár
48 KB
L2 gyorsítótár
3 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)
197.4 GFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
12.6 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
394.8 GFLOPS
Pixelek aránya
158 GPixel/s
Textúra sebesség
395 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)
250 W
Javasolt tápegység
600 W
Áramellátó csatlakozók
1x 8-pin
Busz interfész
PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
267 mm
Kimenetek megjelenítése
1x DVI, 4x DisplayPort 1.4a

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
6.1
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy Quadro P6000

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

Miért a memória az a szám, ami itt számít

VRAM

24 GB

Sávszélesség

433 GB/s

Legnagyobb modell

Mixtral 8x7B

Quadro P6000 hordoz 24 GB -nak GDDR5X. Ez lefedi a legtöbb ember által valóban futtatott közepes méretű modelleket. Miután a futási idő és a meghajtó lefoglalja a munkaterületét, körülbelül ennyi marad: 21.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 433 GB/s egy buszon keresztül a 384 bit. Ez a szám szabályozza a generálási sebességet — az egy bájtra vonatkozó aritmetika elég kicsi ahhoz, hogy a busz, ne pedig a magok legyenek azok, amire mindenki vár.

A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.13 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.

Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Mixtral 8x7B, 46.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 32.6 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Quadro P6000 a grafikus feldolgozón van építve GP102, az architektúra használatával Pascal ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Pascal(Px000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 16 , egy kockával, amely méri 471 mm², tartás 11.8 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 October 2016, nagyjából 9.8325586809617 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

197.4 GFLOPS

FP64

394.8 GFLOPS

Papíron Quadro P6000 elér 197.4 GFLOPS félnyes pontossággal, és 12.6 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 394.8 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 1.51 GHz egy gyorsításra 1.65 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

Quadro P6000 L1 gyorsítótárral rendelkezik 48 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 3 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 3,840 árnyékoló egységek, 240 Textúrázási egységek, és 96 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

250 W

Quadro P6000 rated at 250 W, és a javasolt rendszer tápegység 600 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 dual-slot, mérés 267 mm hosszú, és szükséges 1x 8-pin. 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 P6000

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

  1. 01 Qwen3-Omni-30B-A3B 35.3B · Q4_K_M · Sep 2025 56.6 tok/s
  2. 02 InternVL2_5-38B 38.4B · Q3_K_M · Dec 2024 11.0 tok/s
  3. 03 TeleChat2-35B 35B · IQ4_XS · Oct 2024 10.9 tok/s
  4. 04 InternVL2-40B 40.1B · Q3_K_M · Jul 2024 10.5 tok/s
  5. 05 JIUTIAN-139MoE 38.8B · Q3_K_M · Jun 2024 10.8 tok/s
  6. 06 VILA1.5-40B 40B · Q3_K_M · May 2024 10.5 tok/s
  7. 07 LLaVA-NeXT-34B (LLaVA-1.6) 34.8B · IQ4_XS · Jan 2024 11.0 tok/s
  8. 08 Mixtral 8x7B 46.7B · Q3_K_M · Dec 2023 32.6 tok/s
  9. 09 Falcon-40B 40B · Q3_K_M · Mar 2023 10.5 tok/s
  10. 10 gpt-sw3-40b 40B · Q3_K_M · Mar 2023 10.5 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Quadro P6000

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 156 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 156 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 156 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 156 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 156 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 156 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 144 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 142 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 142 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 142 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Quadro P6000

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

    Keleti AI model, amely nem illeszthető a GPU VRAM-ba, szoros megszorításokkal futtatható, kényelmesen vagy könnyen fut, nyílt forráskódú AI model, az adatbázisunkban található, legújabb GPU-k, GPU VRAM/bandwidth, GPU kártya, AI kontextusablak.

    A táblázat felsorolja 502 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.

  2. 02

    Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

    Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 24 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 156 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.

    Egy szoros illeszkedés fut, de nem hagy helyet a későbbi kontextus növelésére; a kényelmesnek van fejtérfölénye. A memória oszlop megmutatja, hogy minden modellnek mire van szüksége a rendelkezésre állóval szemben. 24 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze Quadro P6000.

Válaszok

Quadro P6000 — gyakori kérdések

01

Két Quadro P6000 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 48 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.

02

Quadro P6000— Melyik AI modellt tud futtatni?

502 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.

03

Quadro P6000— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Mixtral 8x7B at 46.7B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 32.6 token másodpercenként és körülbelül 21.0 A kártya memória GB-ja.

04

Quadro P6000— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 156 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.

05

Quadro P6000— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 23.3 tokenek másodpercenként

06

Quadro P6000— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 54.1 tokenek másodpercenként

07

Quadro P6000— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. Nemotron 3-Nano-30B-A3B at Q4_K_M, használva körülbelül 18.1 GB memória és körülbelül generálás 63.2 tokenek másodpercenként

08

Quadro P6000— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 24 GB -nak GDDR5X. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 21.6 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

09

Quadro P6000— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 433 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.

10

Quadro P6000— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5X órára állítva 1.13 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.

11

Quadro P6000— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 16 .

12

Quadro P6000— Mikor adták ki?

Megjelent a October 2016.

13

Quadro P6000— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 250 W, és a javasolt rendszer tápegység 600 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.

14

Quadro P6000— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 48 Kb, és az L2 gyorsítótár 3 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.

15

Quadro P6000— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 197.4 GFLOPS fél precízióban és 12.6 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.

16

Quadro P6000— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 6.1, 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.

17

Quadro P6000— 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.

18

Quadro P6000— jó helyi AI modellek futtatására?

Memóriája kényelmesen lefedi a közepes méretű modelleket, amelyeket a legtöbb ember helyben futtat, és sávszélessége használható, ha nem is különösebben figyelemre méltó, generálási sebességeket biztosít. Összességében fut... 502 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

19

Quadro P6000— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 24 GB ül a rendszer memóriájában és a sebesség egy részén fut, így a főleg leterhelt modell ritkán ér meg használni. Minden itt szereplő számadat azt feltételezi, hogy teljesen a kártyán van.

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