Számítsa ki a TPS-t a RTX A5000-12Q helyi AI modellek

NVIDIA 12 GB GDDR6 768 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

396 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

ERNIE-4.5-21B-A3B

21B · Q3_K_M · 232 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

325 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy RTX A5000-12Q?

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..

396 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
325 tok/s

276–390

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

276–390

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

195–520 · alacsony bizalom

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

195–520 · alacsony bizalom

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

195–520 · alacsony bizalom

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

195–520 · alacsony bizalom

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

181–482 · alacsony bizalom

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

177–473 · alacsony bizalom

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

177–473 · alacsony bizalom

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

177–473 · alacsony bizalom

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

177–473 · alacsony bizalom

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

163–434 · alacsony bizalom

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

163–434 · alacsony bizalom

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

163–434 · alacsony bizalom

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

163–434 · alacsony bizalom

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

225–317

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

156–417 · alacsony bizalom

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

156–417 · alacsony bizalom

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 10.0 GB 4k tokenek Q4_K_M Szoros
250 tok/s

150–400 · alacsony bizalom

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

150–400 · alacsony bizalom

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

150–400 · alacsony bizalom

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

150–400 · alacsony bizalom

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

150–400 · alacsony bizalom

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

150–400 · alacsony bizalom

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

150–400 · 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

RTX A5000-12Q 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
12 GB
Memória sávszélesség
768 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
384 bit
Memória óra
2 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GA102
Architektúra
Ampere
Generáció
Workstation Ampere(Ax000)
Öntödé
Samsung
Feldolgozási méret
8 nm
Tranzisztorok
28.3 billion
Tranzisztor sűrűség
45,100 K/mm²
Die méret
628 mm²
Csomag
BGA-3328
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
1.17 GHz
Turbóóra
1.7 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
8,192
Textúrázási egységek
256
Render kimeneti egységek
96
Streaming multiprocesszorok
64
Tenzor magok
256
Ray tracing magok
64
L1 gyorsítótár
128 KB
L2 gyorsítótár
6 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)
27.8 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
27.8 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
433.9 GFLOPS
Pixelek aránya
163 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)
230 W
Javasolt tápegység
550 W
Áramellátó csatlakozók
1x 8-pin
Busz interfész
PCIe 4.0 x16
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
267 mm
Kimenetek megjelenítése
4x DisplayPort 1.4a

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 A5000-12Q

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

Mit jelent a memóriaalrendszer az AI számára

VRAM

12 GB

Sávszélesség

768 GB/s

Legnagyobb modell

ERNIE-4.5-21B-A3B

RTX A5000-12Q hordoz 12 GB -nak GDDR6. Ez kényelmesen elérhető a kis és közepes modellekhez, bár a legnagyobbak elérhetetlenek maradnak, ha nem osztják őket. A meghajtói terhelés körülbelül 10.8 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 768 GB/s egy buszon keresztül a 384 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 2 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 legnagyobb dolog, amit tart, az ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 232 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

RTX A5000-12Q a grafikus feldolgozón van építve GA102, az architektúra használatával Ampere ból NVIDIA, a generáció részeként Workstation Ampere(Ax000).

A chip-et a következő gyártó készíti Samsung, egy folyamatban 8 , egy kockával, amely méri 628 mm², tartás 28.3 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 5.3037983678604 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

27.8 TFLOPS

FP64

433.9 GFLOPS

Tenzor magok

256

Papíron RTX A5000-12Q elér 27.8 TFLOPS félnyes pontossággal, és 27.8 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 433.9 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 256 Tenzor magok át跨 64 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 1.17 GHz egy gyorsításra 1.7 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 A5000-12Q L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 6 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 8,192 árnyékoló egységek, 256 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

230 W

RTX A5000-12Q rated at 230 W, és a javasolt rendszer tápegység 550 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 dual-slot, mérés 267 mm hosszú, és szükséges 1x 8-pin. 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 RTX A5000-12Q

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

  1. 01 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 232 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 244 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 43.9 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 43.9 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 43.9 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 44.4 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 44.1 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 47.0 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 45.0 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 43.9 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy RTX A5000-12Q

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 325 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 301 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 296 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 296 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 296 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX A5000-12Q

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 396 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

    Illeszd a kontextust a munkádhoz

    A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 12 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    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

    Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 325 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

    Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.

    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. 12 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze RTX A5000-12Q.

Válaszok

RTX A5000-12Q — gyakori kérdések

01

RTX A5000-12Q— 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.

02

RTX A5000-12Q— 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.

03

RTX A5000-12Q— 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 396 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

04

RTX A5000-12Q— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 12 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

05

Két RTX A5000-12Q kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 24 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.

06

RTX A5000-12Q— Melyik AI modellt tud futtatni?

396 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.

07

RTX A5000-12Q— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az ERNIE-4.5-21B-A3B at 21B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 232 token másodpercenként és körülbelül 10.1 A kártya memória GB-ja.

08

RTX A5000-12Q— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 325 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.

09

RTX A5000-12Q— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeek Coder 6.7B at Q6_K, használva körülbelül 9.9 GB memória és körülbelül generálás 70.5 tokenek másodpercenként

10

RTX A5000-12Q— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q4_K_M, használva körülbelül 10.0 GB memória és körülbelül generálás 261 tokenek másodpercenként

11

RTX A5000-12Q— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 12 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 10.8 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

12

RTX A5000-12Q— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 768 GB/s egy buszon keresztül a 384 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.

13

RTX A5000-12Q— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 2 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.

14

RTX A5000-12Q— ki készíti?

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

15

RTX A5000-12Q— Mikor adták ki?

Megjelent a April 2021.

16

RTX A5000-12Q— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 230 W, és a javasolt rendszer tápegység 550 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.

17

RTX A5000-12Q— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 6 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.

18

RTX A5000-12Q— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 27.8 TFLOPS fél precízióban és 27.8 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.

19

RTX A5000-12Q— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 256 Tenzor magok át跨 64 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

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