Számítsa ki a TPS-t a RTX A5000 Max-Q helyi AI modellek

NVIDIA 16 GB GDDR6 384 GB/s April 2021

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 · 77.2 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

163 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy RTX A5000 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..

432 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
163 tok/s

138–195

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

138–195

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

98–260 · alacsony bizalom

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

98–260 · alacsony bizalom

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

98–260 · alacsony bizalom

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

98–260 · alacsony bizalom

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

90–241 · alacsony bizalom

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

89–237 · alacsony bizalom

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

89–237 · alacsony bizalom

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

89–237 · alacsony bizalom

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

89–237 · alacsony bizalom

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

81–217 · alacsony bizalom

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

81–217 · alacsony bizalom

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

81–217 · alacsony bizalom

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

81–217 · alacsony bizalom

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

112–159

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

78–209 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · alacsony bizalom

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

75–200 · 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

RTX A5000 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, 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
384 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
256 bit
Memória óra
1.5 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GA104
Architektúra
Ampere
Generáció
Ampere-MW(Ax000)
Öntödé
Samsung
Feldolgozási méret
8 nm
Tranzisztorok
17.4 billion
Tranzisztor sűrűség
44,400 K/mm²
Die méret
392 mm²
Csomag
BGA-2713
Kiadott
12 April 2021

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
720 MHz
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
6,144
Textúrázási egységek
192
Render kimeneti egységek
96
Streaming multiprocesszorok
48
Tenzor magok
192
Ray tracing magok
48
L1 gyorsítótár
128 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)
16.6 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
16.6 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
259.2 GFLOPS
Pixelek aránya
130 GPixel/s
Textúra sebesség
259 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)
80 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
PCIe 4.0 x16

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
8.6
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy RTX A5000 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

16 GB

Sávszélesség

384 GB/s

Legnagyobb modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

RTX A5000 Max-Q hordoz 16 GB -nak GDDR6. 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 384 GB/s egy buszon keresztül a 256 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 sávszélesség a óra szorozva az busz szélességgel, és ez a KÁRTYA az memória órajelét 1.5 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.

Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 77.2 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

RTX A5000 Max-Q a grafikus feldolgozón van építve GA104, az architektúra használatával Ampere ból NVIDIA, a generáció részeként Ampere-MW(Ax000).

A chip-et a következő gyártó készíti Samsung, egy folyamatban 8 , egy kockával, amely méri 392 mm², tartás 17.4 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 April 2021, nagyjából 5.3039575394044 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

16.6 TFLOPS

FP64

259.2 GFLOPS

Tenzor magok

192

Papíron RTX A5000 Max-Q elér 16.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 16.6 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 259.2 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.

A kártya hordozza 192 Tenzor magok át跨 48 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 720 MHz 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

RTX A5000 Max-Q L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 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 6,144 árnyékoló egységek, 192 Textúrázási egységek, és 96 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

80 W

RTX A5000 Max-Q rated at 80 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.

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 RTX A5000 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 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 81.3 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 16.3 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 16.3 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 77.2 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 81.3 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 16.3 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 16.3 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 87.1 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 81.3 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 16.3 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy RTX A5000 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 163 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 151 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX A5000 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

    Keresd a modellt a táblázatban

    A táblázat felsorolja 432 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.

  2. 02

    Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

    Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 16 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  3. 03

    Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

    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.

  4. 04

    Használja a tartományt válaszként

    Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 163 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.

    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. 16 GB.

  6. 06

    Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze RTX A5000 Max-Q.

Válaszok

RTX A5000 Max-Q — gyakori kérdések

01

RTX A5000 Max-Q— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 384 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.

02

RTX A5000 Max-Q— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 1.5 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.

03

RTX A5000 Max-Q— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával Samsung, egy folyamatban 8 .

04

RTX A5000 Max-Q— Mikor adták ki?

Megjelent a April 2021.

05

RTX A5000 Max-Q— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 80 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.

06

RTX A5000 Max-Q— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 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.

07

RTX A5000 Max-Q— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 16.6 TFLOPS fél precízióban és 16.6 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.

08

RTX A5000 Max-Q— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 192 Tenzor magok át跨 48 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

09

RTX A5000 Max-Q— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 8.6. 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.

10

RTX A5000 Max-Q— 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.

11

RTX A5000 Max-Q— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája a kis és közepes modelleket fedi le, bár a legnagyobbak elérhetetlenek, mivel a sávszélessége miatt a generálás lassúnak tűnik a nagyobb modellek esetén. 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.

12

RTX A5000 Max-Q— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 16 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

13

Két RTX A5000 Max-Q kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 32 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

14

RTX A5000 Max-Q— 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.

15

RTX A5000 Max-Q— 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. 77.2 token másodpercenként és körülbelül 14.4 A kártya memória GB-ja.

16

RTX A5000 Max-Q— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 163 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.

17

RTX A5000 Max-Q— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 24.3 tokenek másodpercenként

18

RTX A5000 Max-Q— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q6_K, használva körülbelül 13.7 GB memória és körülbelül generálás 82.1 tokenek másodpercenként

19

RTX A5000 Max-Q— 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 87.1 tokenek másodpercenként

20

RTX A5000 Max-Q— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 16 GB -nak GDDR6. 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.

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