Számítsa ki a TPS-t a DRIVE A100 PROD helyi AI modellek

NVIDIA 32 GB HBM2e 1,870 GB/s May 2020

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

513 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Phi-3.5-MoE

60.8B · Q3_K_M · 195 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

792 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy DRIVE A100 PROD?

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..

513 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
792 tok/s

673–950

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

673–950

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

475–1,267 · alacsony bizalom

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

475–1,267 · alacsony bizalom

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

475–1,267 · alacsony bizalom

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

475–1,267 · alacsony bizalom

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

440–1,173 · alacsony bizalom

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

432–1,152 · alacsony bizalom

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

432–1,152 · alacsony bizalom

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

432–1,152 · alacsony bizalom

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

432–1,152 · alacsony bizalom

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

396–1,056 · alacsony bizalom

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

396–1,056 · alacsony bizalom

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

396–1,056 · alacsony bizalom

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

396–1,056 · alacsony bizalom

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

547–773

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

381–1,016 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · alacsony bizalom

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

366–975 · 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

DRIVE A100 PROD 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
32 GB
Memória sávszélesség
1,870 GB/s
Memória típus
HBM2e
Memória busz szélessége
6,144 bit
Memória óra
1.22 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GA100
Architektúra
Ampere
Generáció
DRIVE(Axx)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
7 nm
Tranzisztorok
54.2 billion
Tranzisztor sűrűség
65,600 K/mm²
Die méret
826 mm²
Csomag
BGA-2743
Kiadott
14 May 2020

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
1.26 GHz
Turbóóra
1.26 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
6,912
Textúrázási egységek
432
Render kimeneti egységek
192
Streaming multiprocesszorok
108
Tenzor magok
432
L1 gyorsítótár
192 KB
L2 gyorsítótár
32 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)
69.7 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
17.4 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
8.7 TFLOPS
Pixelek aránya
242 GPixel/s
Textúra sebesség
544 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)
400 W
Javasolt tápegység
800 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
PCIe 4.0 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.

CUDA számítási képesség
8.0
OpenCL
3.0

Lista

Hol lehet venni egy DRIVE A100 PROD

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

32 GB

Sávszélesség

1,870 GB/s

Legnagyobb modell

Phi-3.5-MoE

DRIVE A100 PROD hordoz 32 GB -nak HBM2e. Ez lefedi a legtöbb ember által valóban futtatott közepes méretű modelleket. Miután a futási idő és a meghajtó lefoglalja a munkaterületét, körülbelül ennyi marad: 28.8 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,870 GB/s egy buszon keresztül a 6,144 bit. A token generálása azt jelenti, hogy minden súlyt egyszer elolvasunk, így ez a szám inkább meghatározza a tempót, mint bármely más szám itt, és ezen a szinten a szöveg gyorsabban érkezik, mint ahogy a legtöbb ember olvas.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 1.22 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 Phi-3.5-MoE, 60.8B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 195 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

DRIVE A100 PROD a grafikus feldolgozón van építve GA100, az architektúra használatával Ampere ból NVIDIA, a generáció részeként DRIVE(Axx).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 7 , egy kockával, amely méri 826 mm², tartás 54.2 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 May 2020, nagyjából 6.2161167998064 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

69.7 TFLOPS

FP64

8.7 TFLOPS

Tenzor magok

432

Papíron DRIVE A100 PROD elér 69.7 TFLOPS félnyes pontossággal, és 17.4 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 8.7 TFLOPS. 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.

A kártya hordozza 432 Tenzor magok át跨 108 Streaming multiprocesszorok. Ezek felgyorsítják a mátrix aritmetikát, amely a transzformátor szívében található, és ők azok, akik drámaian gyorsabbá teszik a prompt feldolgozást — egy hosszú dokumentum elolvasását mielőtt válaszolnának — mint ahogyan az máskülönben lenne.

Az órajelek egy alapból futnak 1.26 GHz egy gyorsításra 1.26 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

DRIVE A100 PROD L1 gyorsítótárral rendelkezik 192 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 32 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 6,912 árnyékoló egységek, 432 Textúrázási egységek, és 192 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

400 W

DRIVE A100 PROD rated at 400 W, és a javasolt rendszer tápegység 800 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 4.0 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 DRIVE A100 PROD

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

  1. 01 Kimi Linear 48B · IQ4_XS · Oct 2025 40.5 tok/s
  2. 02 Llama Nemotron Super v1.5 49B · IQ4_XS · Jul 2025 39.7 tok/s
  3. 03 Nemotron-H 56B 56B · Q3_K_M · Apr 2025 38.2 tok/s
  4. 04 Nemotron-H 47B 47B · IQ4_XS · Apr 2025 41.4 tok/s
  5. 05 Llama Nemotron Super 49B 49B · IQ4_XS · Mar 2025 39.7 tok/s
  6. 06 Jamba 1.6 Mini 52B · IQ4_XS · Mar 2025 162 tok/s
  7. 07 Jamba 1.5 Mini 52B · IQ4_XS · Aug 2024 162 tok/s
  8. 08 Qwen2-57B-A14B 57B · IQ4_XS · Jun 2024 139 tok/s
  9. 09 Phi-3.5-MoE 60.8B · Q3_K_M · Apr 2024 195 tok/s
  10. 10 Jamba 51.6B · IQ4_XS · Mar 2024 162 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy DRIVE A100 PROD

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 792 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 792 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 792 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 792 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 792 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 792 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 733 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 720 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 720 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 720 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy DRIVE A100 PROD

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 513 modellek, amelyeket ez a kártya futtathat. Keresés név vagy méret szerint — a 27b beírása a paraméterek számán illeszkedik, még akkor is, ha a név soha nem mondja ki.

  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. 32 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.

  3. 03

    Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

    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

    Használja a tartományt válaszként

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 792 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 szabad helyet, mielőtt döntést hozna

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 32 GB.

  6. 06

    Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze DRIVE A100 PROD.

Válaszok

DRIVE A100 PROD — gyakori kérdések

01

DRIVE A100 PROD— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 792 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.

02

DRIVE A100 PROD— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 118 tokenek másodpercenként

03

DRIVE A100 PROD— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 275 tokenek másodpercenként

04

DRIVE A100 PROD— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q6_K, használva körülbelül 22.7 GB memória és körülbelül generálás 228 tokenek másodpercenként

05

DRIVE A100 PROD— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 32 GB -nak HBM2e. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 28.8 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

06

DRIVE A100 PROD— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,870 GB/s egy buszon keresztül a 6,144 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.

07

DRIVE A100 PROD— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja HBM2e órára állítva 1.22 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.

08

DRIVE A100 PROD— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 7 .

09

DRIVE A100 PROD— Mikor adták ki?

Megjelent a May 2020.

10

DRIVE A100 PROD— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 400 W, és a javasolt rendszer tápegység 800 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.

11

DRIVE A100 PROD— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 192 Kb, és az L2 gyorsítótár 32 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.

12

DRIVE A100 PROD— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 69.7 TFLOPS fél precízióban és 17.4 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.

13

DRIVE A100 PROD— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 432 Tenzor magok át跨 108 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

14

DRIVE A100 PROD— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 8.0. 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.

15

DRIVE A100 PROD— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 4.0 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.

16

DRIVE A100 PROD— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája kényelmesen lefedi a közepes méretű modelleket, amelyeket a legtöbb ember helyben futtat, és a sávszélessége elég magas ahhoz, hogy gyorsabban generáljon szöveget, mint ahogy a legtöbb ember olvas. Összesen fut 513 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

17

DRIVE A100 PROD— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 32 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.

18

Két DRIVE A100 PROD kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 64 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

19

DRIVE A100 PROD— Melyik AI modellt tud futtatni?

513 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.

20

DRIVE A100 PROD— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Phi-3.5-MoE at 60.8B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 195 token másodpercenként és körülbelül 27.2 A kártya memória GB-ja.

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