Számítsa ki a TPS-t a FirePro S7150 x2 helyi AI modellek

AMD 8 GB GDDR5 160 GB/s February 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

337 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 10.8 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

52.9 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy FirePro S7150 x2?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

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

Minimum minőség

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

Modellek keresése

Modell méret

Kiadott

Ismertesse a modelleket, amelyeket nem tud futtatni.

337 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
52.9 tok/s 32–85 · alacsony bizalom	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
52.9 tok/s 32–85 · alacsony bizalom	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
52.9 tok/s 32–85 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.9 tok/s 32–85 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.9 tok/s 32–85 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.9 tok/s 32–85 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
48.9 tok/s 29–78 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
48.1 tok/s 29–77 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
48.1 tok/s 29–77 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
48.1 tok/s 29–77 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
48.1 tok/s 29–77 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
44.1 tok/s 26–70 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
44.1 tok/s 26–70 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
44.1 tok/s 26–70 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
44.1 tok/s 26–70 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
43.0 tok/s 26–69 · alacsony bizalom	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
42.4 tok/s 25–68 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
40.7 tok/s 24–65 · 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

FirePro S7150 x2 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: 160 GB/s
Memória típus: GDDR5
Memória busz szélessége: 256 bit
Memória óra: 1.25 GHz

A chip

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

Grafikus processzor: Tonga
Architektúra: GCN 3.0
Generáció: FirePro Server(Sx100)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 28 nm
Tranzisztorok: 5 billion
Tranzisztor sűrűség: 13,700 K/mm²
Die méret: 366 mm²
Kiadott: 1 February 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: 920 MHz
Turbóóra: 920 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: 1,792
Textúrázási egységek: 112
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): 3.3 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 3.3 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 206.1 GFLOPS
Pixelek aránya: 29 GPixel/s
Textúra sebesség: 103 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): 265 W
Javasolt tápegység: 600 W
Áramellátó csatlakozók: 1x 6-pin + 1x 8-pin
Busz interfész: PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége: Dual-slot
Dimenziók: 241 mm

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 FirePro S7150 x2

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

160 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

FirePro S7150 x2 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 160 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. 1.25 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A legnagyobb dolog, amit tart, az Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 10.8 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

FirePro S7150 x2 a grafikus feldolgozón van építve Tonga, az architektúra használatával GCN 3.0 ból AMD, a generáció részeként FirePro Server(Sx100).

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 February 2016, nagyjából 10.495894394837 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

3.3 TFLOPS

FP64

206.1 GFLOPS

Papíron FirePro S7150 x2 elér 3.3 TFLOPS félnyes pontossággal, és 3.3 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 206.1 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 920 MHz egy gyorsításra 920 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

FirePro S7150 x2 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 1,792 árnyékoló egységek, 112 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

265 W

FirePro S7150 x2 rated at 265 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 241 mm hosszú, és szükséges 1x 6-pin + 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 FirePro S7150 x2

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

01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 11.0 tok/s
02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 11.0 tok/s
03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 11.0 tok/s
04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 10.9 tok/s
05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 11.0 tok/s
06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 11.0 tok/s
07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 11.0 tok/s
08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 11.0 tok/s
09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 10.8 tok/s
10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 10.8 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy FirePro S7150 x2

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..

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 52.9 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 52.9 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 52.9 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 52.9 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 52.9 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 52.9 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 48.9 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 48.1 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 48.1 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 48.1 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy FirePro S7150 x2

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..

01

Keresd meg a kívánt modellt

A táblázat felsorolja 337 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.
02

Illeszd a kontextust a munkádhoz

A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 8 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
03

Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy a nagyobb modellek elférjenek. A minőségellenőrzés elutasít minden olyan modellt, amely több tömörítést igényel, mint amennyit hajlandó vagy adni.
04

Használja a tartományt válaszként

Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 52.9 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
05

Ellenőrizze a szabad helyet, mielőtt döntést hozna

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. 8 GB.
06

Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

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 FirePro S7150 x2.

Válaszok

FirePro S7150 x2 — gyakori kérdések

FirePro S7150 x2— Mikor adták ki?

Megjelent a February 2016.

FirePro S7150 x2— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 265 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.

FirePro S7150 x2— 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.

FirePro S7150 x2— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 3.3 TFLOPS fél precízióban és 3.3 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.

FirePro S7150 x2— 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.

FirePro S7150 x2— 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.

FirePro S7150 x2— 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.

FirePro S7150 x2— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 8 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

Két FirePro S7150 x2 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 16 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.

FirePro S7150 x2— 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.

FirePro S7150 x2— 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. 10.8 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

FirePro S7150 x2— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 52.9 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.

FirePro S7150 x2— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 17.4 tokenek másodpercenként

FirePro S7150 x2— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 11.9 tokenek másodpercenként

FirePro S7150 x2— 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.

FirePro S7150 x2— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 160 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.

FirePro S7150 x2— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5 órára állítva 1.25 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.

FirePro S7150 x2— ki készíti?

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

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