Számítsa ki a TPS-t a Quadro P4200 Max-Q helyi AI modellek

NVIDIA 8 GB GDDR5 224 GB/s February 2018

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

351 modellek, amelyeket futtathat

721 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 16.4 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

80.8 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Quadro P4200 Max-Q?

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..

351 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
80.8 tok/s

28–162 · alacsony bizalom

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

28–162 · alacsony bizalom

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

28–162 · alacsony bizalom

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

28–162 · alacsony bizalom

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

28–162 · alacsony bizalom

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

28–162 · alacsony bizalom

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

26–150 · alacsony bizalom

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

26–147 · alacsony bizalom

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

26–147 · alacsony bizalom

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

26–147 · alacsony bizalom

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

26–147 · alacsony bizalom

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

24–135 · alacsony bizalom

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

24–135 · alacsony bizalom

LFM2-1.2B 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
67.3 tok/s

24–135 · alacsony bizalom

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

24–135 · alacsony bizalom

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

24–135 · alacsony bizalom

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

23–131 · alacsony bizalom

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

23–130 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

22–124 · alacsony bizalom

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

A sebességek egyetlen kérésre vonatkozó becslések — egy beszélgetés egyszerre — a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítva. A valódi áteresztő képesség változik az INFERENCE RUNTIME-jal és annak verziójával. A HARDWARE VENDORS által közzétett számadatok sok egyidejű kérést mérnek és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Quadro P4200 Max-Q 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, amely meghatározza, hogy ez a KÁRTYA mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hogy másodpercenként hány tokent termelnek, miután elindultak.

Memóriaméret
8 GB
Memória sávszélesség
224 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
256 bit
Memória óra
1.75 GHz

A chip

Milyen processzor található az alaplapon és hogyan gyártották? A kisebb gyártási méret általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafogyasztás mellett.

Grafikus feldolgozó
GP104
Architektúra
Pascal
Generáció
Quadro Pascal-M(Px200)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
16 nm
Tranzisztorok
7.2 billion
Tranzisztor sűrűség
22,900 K/mm²
Die méret
314 mm²
Csomag
BGA-2150
Kiadott
21 February 2018

Óra sebességek

Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékteszt során: a szöveggenerálás a memória sávszélessége által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.

Alap óra
1.22 GHz
Turbóóra
1.48 GHz

Feldolgozó egységek

Mit tartalmaz a chip. Ezek hajtják a grafikai teljesítményt, és elsősorban a hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása miatt.

árnyékoló egységek
2,304
Textúrázási egységek
144
Kép renderelő egységek
64
Streaming multiprocesszorok
18
L1 gyorsítótár
48 KB
L2 gyorsítótár
2 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)
106.6 GFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
6.8 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
213.1 GFLOPS
Pixelek aránya
95 GPixel/s
Textúra sebesség
213 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)
100 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
MXM-B (3.0)
Slot szélesség
MXM Module

Szoftver-támogatás

Milyen 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 következtető szoftver a lassabb kódpathokra 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 P4200 Max-Q

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

8 GB

Sávszélesség

224 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

Quadro P4200 Max-Q 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 224 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.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 1.75 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 gyakorlati plafon Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 16.4 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan építették.

Quadro P4200 Max-Q a grafikus feldolgozón van építve GP104, az architektúra használatával Pascal ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Pascal-M(Px200).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 16 , egy kockával, amely méri 314 mm², tartás 7.2 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 2018, nagyjából 8.5645163811209 évekkel ezelőtt. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.

Számítási áteresztőképesség, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek látszik

FP16

106.6 GFLOPS

FP64

213.1 GFLOPS

Papíron Quadro P4200 Max-Q elér 106.6 GFLOPS félnyes pontossággal, és 6.8 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 213.1 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 1.22 GHz egy gyorsításra 1.48 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 P4200 Max-Q L1 gyorsítótárral rendelkezik 48 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 2 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 2,304 árnyékoló egységek, 144 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

100 W

Quadro P4200 Max-Q rated at 100 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 Quadro P4200 Max-Q

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 16.8 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 16.8 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 16.8 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 16.6 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 16.8 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 16.8 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 16.8 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 16.8 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 16.5 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 16.4 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Quadro P4200 Max-Q

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 80.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 80.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 80.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 80.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 80.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 80.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 74.8 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.4 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.4 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.4 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Quadro P4200 Max-Q

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 351 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.

    Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 8 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    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

    Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 80.8 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. 8 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 P4200 Max-Q.

Válaszok

Quadro P4200 Max-Q — gyakori kérdések

01

Két Quadro P4200 Max-Q 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.

02

Quadro P4200 Max-Q— Melyik AI modellt tud futtatni?

351 a 721 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 P4200 Max-Q— 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. 16.4 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

04

Quadro P4200 Max-Q— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 80.8 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 P4200 Max-Q— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 E4B at Q5_K_M, használva körülbelül 7.0 GB memória és körülbelül generálás 32.1 tokenek másodpercenként

06

Quadro P4200 Max-Q— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 18.2 tokenek másodpercenként

07

Quadro P4200 Max-Q— 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.

08

Quadro P4200 Max-Q— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 224 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.

09

Quadro P4200 Max-Q— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5 órára állítva 1.75 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.

10

Quadro P4200 Max-Q— ki készíti?

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

11

Quadro P4200 Max-Q— Mikor adták ki?

Megjelent a February 2018.

12

Quadro P4200 Max-Q— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 100 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.

13

Quadro P4200 Max-Q— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 48 Kb, és az L2 gyorsítótár 2 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.

14

Quadro P4200 Max-Q— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 106.6 GFLOPS fél precízióban és 6.8 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.

15

Quadro P4200 Max-Q— 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.

16

Quadro P4200 Max-Q— 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.

17

Quadro P4200 Max-Q— 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 351 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

18

Quadro P4200 Max-Q— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 8 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

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