Számítsa ki a TPS-t a GRID A100B helyi AI modellek
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
721 modellek az adatbázisunkban összesen
A legnagyobb modell, amit tartalmaz.
Qwen3-Coder-Next
80B · IQ4_XS · 135 tok/s
Leggyorsabb modell
Gemma 3 QAT 1B
792 tok/s · 1B
Mely AI modellek futhatnak egy GRID A100B?
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..
607 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 |
LFM2-1.2B ≈ | 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 |
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
GRID A100B 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
- 48 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
- GRID(Ax)
- 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
- 900 MHz
- Turbóóra
- 1.01 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
- 48 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)
- 55.6 TFLOPS
- Egyszeres pontosság (FP32)
- 13.9 TFLOPS
- Kettős pontosság (FP64)
- 6.9 TFLOPS
- Pixelek aránya
- 193 GPixel/s
- Textúra sebesség
- 434 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 GRID A100B
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
Kapacitás és sávszélesség
VRAM
48 GB
Sávszélesség
1,870 GB/s
Legnagyobb modell
Qwen3-Coder-Next
GRID A100B hordoz 48 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: 43.2 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 gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik Qwen3-Coder-Next, 80B, tömörítve IQ4_XS és generálás körül 135 tokenek másodpercenként
A chip és hogy hogyan készült
GRID A100B a grafikus feldolgozón van építve GA100, az architektúra használatával Ampere ból NVIDIA, a generáció részeként GRID(Ax).
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 6.3361364067197 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
55.6 TFLOPS
FP64
6.9 TFLOPS
Tenzor magok
432
Papíron GRID A100B elér 55.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 13.9 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 6.9 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 900 MHz egy gyorsításra 1.01 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
GRID A100B L1 gyorsítótárral rendelkezik 192 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 48 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
GRID A100B 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 GRID A100B
A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..
A leggyorsabb AI modellek egy GRID A100B
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..
Lépésről lépésre
Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy GRID A100B
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 607 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.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 48 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.
-
03
Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.
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
Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot
Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 792 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
-
05
Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.
A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 48 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 GRID A100B.
Válaszok
GRID A100B — gyakori kérdések
GRID A100B— 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.
GRID A100B— 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.
GRID A100B— 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.
GRID A100B— jó helyi AI modellek futtatására?
Memóriája elég nagy ahhoz, hogy olyan modelleket támogasson, amelyeket a legtöbb asztali hardver nem tud kezelni, és sávszélessége elég magas ahhoz, hogy gyorsabban generáljon szöveget, mint ahogy a legtöbb ember olvas. Összességében fut 607 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.
GRID A100B— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?
Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 48 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 GRID A100B kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?
A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 96 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.
GRID A100B— Melyik AI modellt tud futtatni?
607 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.
GRID A100B— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?
A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Qwen3-Coder-Next at 80B paraméterek, tömörített IQ4_XS. Körülbelül generál. 135 token másodpercenként és körülbelül 38.8 A kártya memória GB-ja.
GRID A100B— 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.
GRID A100B— futtatható-e 7B modellek?
Igen. Például fut. Gemma 4 E4B at Q8_0, használva körülbelül 9.8 GB memória és körülbelül generálás 176 tokenek másodpercenként
GRID A100B— futtatható-e 13B modellek?
Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 275 tokenek másodpercenként
GRID A100B— futtatható-e 30B modellek?
Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q8_0, használva körülbelül 29.2 GB memória és körülbelül generálás 157 tokenek másodpercenként
GRID A100B— futtatható-e 70B modellek?
Igen. Például fut. Qwen3-Coder-Next at IQ4_XS, használva körülbelül 38.8 GB memória és körülbelül generálás 135 tokenek másodpercenként
GRID A100B— mennyi VRAM-ja van?
Ez a KÁRTYA rendelkezik 48 GB -nak HBM2e. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 43.2 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.
GRID A100B— 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.
GRID A100B— 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.
GRID A100B— ki készíti?
Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 7 .
GRID A100B— Mikor adták ki?
Megjelent a May 2020.
GRID A100B— 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.
GRID A100B— mennyi cache-e van?
Az L1 gyorsítótár 192 Kb, és az L2 gyorsítótár 48 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.
GRID A100B— mennyi a TFLOPS-ja?
Ez értékelve van 55.6 TFLOPS fél precízióban és 13.9 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.
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..