Számítsa ki a TPS-t a Radeon Pro Vega 64 helyi AI modellek

AMD 16 GB HBM2 402 GB/s June 2017

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

432 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 63.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

133 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Radeon Pro Vega 64?

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.

432 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
133 tok/s 80–213 · alacsony bizalom	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
133 tok/s 80–213 · alacsony bizalom	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
133 tok/s 80–213 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
133 tok/s 80–213 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
133 tok/s 80–213 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
133 tok/s 80–213 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
123 tok/s 74–197 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
121 tok/s 73–193 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
121 tok/s 73–193 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
121 tok/s 73–193 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
121 tok/s 73–193 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
111 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
111 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
111 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
111 tok/s 66–177 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
107 tok/s 64–171 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
102 tok/s 61–164 · 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 Pro Vega 64 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: 16 GB
Memória sávszélesség: 402 GB/s
Memória típus: HBM2
Memória busz szélessége: 2,048 bit
Memória óra: 786 MHz

A chip

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

Grafikus processzor: Vega 10
Architektúra: GCN 5.0
Generáció: Radeon Pro Mac(Vega Series)
Öntödé: GlobalFoundries
Feldolgozási méret: 14 nm
Tranzisztorok: 12.5 billion
Tranzisztor sűrűség: 25,300 K/mm²
Die méret: 495 mm²
Csomag: BGA-2013
Kiadott: 27 June 2017

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: 1.25 GHz
Turbóóra: 1.35 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: 4,096
Textúrázási egységek: 256
Render kimeneti egységek: 64
L1 gyorsítótár: 16 KB
L2 gyorsítótár: 4 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): 22.1 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 11.1 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 691.2 GFLOPS
Pixelek aránya: 86 GPixel/s
Textúra sebesség: 346 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
Áramellátó csatlakozók: None
Busz interfész: PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége: IGP

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: 12.1
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.3
OpenCL: 2.1
Shader modell: 6.7

Lista

Hol lehet venni egy Radeon Pro Vega 64

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

16 GB

Sávszélesség

402 GB/s

Legnagyobb modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Radeon Pro Vega 64 hordoz 16 GB -nak HBM2. Ez kényelmesen elérhető a kis és közepes modellekhez, bár a legnagyobbak elérhetetlenek maradnak, ha nem osztják őket. A meghajtói terhelés körülbelül 14.4 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 402 GB/s egy buszon keresztül a 2,048 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. 786 MHz. 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 gyakorlati plafon Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 63.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Radeon Pro Vega 64 a grafikus feldolgozón van építve Vega 10, az architektúra használatával GCN 5.0 ból AMD, a generáció részeként Radeon Pro Mac(Vega Series).

A chip-et a következő gyártó készíti GlobalFoundries, egy folyamatban 14 , egy kockával, amely méri 495 mm², tartás 12.5 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 June 2017, nagyjából 9.095927591045 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

22.1 TFLOPS

FP64

691.2 GFLOPS

Papíron Radeon Pro Vega 64 elér 22.1 TFLOPS félnyes pontossággal, és 11.1 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 691.2 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 1.25 GHz egy gyorsításra 1.35 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 Pro Vega 64 L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 4 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 4,096 árnyékoló egységek, 256 Textúrázási egységek, és 64 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

Radeon Pro Vega 64 rated at 250 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 igp. 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 Radeon Pro Vega 64

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

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 66.4 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 13.3 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 13.3 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 63.1 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 66.4 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 13.3 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 13.3 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 71.2 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 66.4 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 13.3 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Radeon Pro Vega 64

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 133 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 133 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 133 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 133 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 133 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 133 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 123 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 121 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 121 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 121 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon Pro Vega 64

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 a modellt a táblázatban

A táblázat felsorolja 432 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.
02

Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 16 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.
03

Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

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.
04

Használja a tartományt válaszként

A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 133 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

A Szoros azt jelenti, hogy ma működik; a Kényelmes azt jelenti, hogy még mindig működik, amikor a beszélgetés nő. Hasonlítsa össze, hogy az egyes modelleknek mire van szükségük egy elérhetővel. 16 GB.
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 Pro Vega 64.

Válaszok

Radeon Pro Vega 64 — gyakori kérdések

Radeon Pro Vega 64— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 16 Kb, és az L2 gyorsítótár 4 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.

Radeon Pro Vega 64— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 22.1 TFLOPS fél precízióban és 11.1 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.

Radeon Pro Vega 64— 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.

Radeon Pro Vega 64— 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.

Radeon Pro Vega 64— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája kis és közepes méretű modelleket fed le, bár a legnagyobbak elérhetetlenek, és a sávszélessége használható, ha nem is látványos, generálási sebességeket biztosít. Összességében fut 432 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

Radeon Pro Vega 64— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 16 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.

Két Radeon Pro Vega 64 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 32 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

Radeon Pro Vega 64— Melyik AI modellt tud futtatni?

432 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.

Radeon Pro Vega 64— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Nemotron 3-Nano-30B-A3B at 31.6B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 63.1 token másodpercenként és körülbelül 14.4 A kártya memória GB-ja.

Radeon Pro Vega 64— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 133 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.

Radeon Pro Vega 64— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 19.8 tokenek másodpercenként

Radeon Pro Vega 64— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q6_K, használva körülbelül 13.7 GB memória és körülbelül generálás 67.1 tokenek másodpercenként

Radeon Pro Vega 64— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q3_K_M, használva körülbelül 12.9 GB memória és körülbelül generálás 71.2 tokenek másodpercenként

Radeon Pro Vega 64— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 16 GB -nak HBM2. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 14.4 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

Radeon Pro Vega 64— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 402 GB/s egy buszon keresztül a 2,048 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.

Radeon Pro Vega 64— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja HBM2 órára állítva 786 MHz. 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.

Radeon Pro Vega 64— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával GlobalFoundries, egy folyamatban 14 .

Radeon Pro Vega 64— Mikor adták ki?

Megjelent a June 2017.

Radeon Pro Vega 64— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 250 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