Számítsa ki a TPS-t a T600 helyi AI modellek

NVIDIA 4 GB GDDR6 160 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

97 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 32.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

67.8 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy T600?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..

Minimum minőség

Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..

Modellek keresése

Modell méret

Kiadott

Ismertesse a modelleket, amelyeket nem tud futtatni.

97 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
67.8 tok/s 58–81	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 58–81	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
62.8 tok/s 38–100 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
61.6 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
56.5 tok/s 34–90 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
55.1 tok/s 47–66	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	54k tokenek	Q8_0	Kényelmes
54.3 tok/s 33–87 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · 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

T600 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: 4 GB
Memória sávszélesség: 160 GB/s
Memória típus: GDDR6
Memória busz szélessége: 128 bit
Memória óra: 1.25 GHz

A chip

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

Grafikus processzor: TU117
Architektúra: Turing
Generáció: Quadro Turing(Tx000)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 12 nm
Tranzisztorok: 4.7 billion
Tranzisztor sűrűség: 23,500 K/mm²
Die méret: 200 mm²
Csomag: BGA-960
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: 735 MHz
Turbóóra: 1.34 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: 640
Textúrázási egységek: 40
Render kimeneti egységek: 32
Streaming multiprocesszorok: 10
L1 gyorsítótár: 64 KB
L2 gyorsítótár: 1 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): 3.4 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 1.7 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 53.4 GFLOPS
Pixelek aránya: 43 GPixel/s
Textúra sebesség: 53 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): 40 W
Javasolt tápegység: 200 W
Áramellátó csatlakozók: None
Busz interfész: PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége: Single-slot
Kimenetek megjelenítése: 4x mini-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: 7.5
DirectX: 12.1
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader modell: 6.8

Lista

Hol lehet venni egy T600

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

4 GB

Sávszélesség

160 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

T600 csak hordoz 4 GB -nak GDDR6. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 3.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 160 GB/s egy buszon keresztül a 128 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.

A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.25 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 DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 32.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

T600 a grafikus feldolgozón van építve TU117, az architektúra használatával Turing ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Turing(Tx000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 12 , egy kockával, amely méri 200 mm², tartás 4.7 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 5.3039465197273 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

3.4 TFLOPS

FP64

53.4 GFLOPS

Papíron T600 elér 3.4 TFLOPS félnyes pontossággal, és 1.7 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 53.4 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 735 MHz egy gyorsításra 1.34 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

T600 L1 gyorsítótárral rendelkezik 64 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 1 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 640 árnyékoló egységek, 40 Textúrázási egységek, és 32 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

40 W

T600 rated at 40 W, és a javasolt rendszer tápegység 200 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 single-slot. 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 3.0 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 T600

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

01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 30.3 tok/s
02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 33.3 tok/s
03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 39.1 tok/s
04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 45.7 tok/s
05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 39.1 tok/s
06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 39.1 tok/s
07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 32.7 tok/s
08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 37.3 tok/s
09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 37.3 tok/s
10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 32.1 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy T600

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..

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 62.8 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy T600

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 a modellt a táblázatban

A táblázat felsorolja 97 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.
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. 4 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
03

Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.
04

Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 67.8 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
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. 4 GB.
06

Ellenőrizze más hardverekkel

Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette T600.

Válaszok

T600 — gyakori kérdések

T600— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 160 GB/s egy buszon keresztül a 128 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.

T600— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 1.25 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.

T600— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 12 .

T600— Mikor adták ki?

Megjelent a April 2021.

T600— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 40 W, és a javasolt rendszer tápegység 200 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.

T600— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 64 Kb, és az L2 gyorsítótár 1 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.

T600— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 3.4 TFLOPS fél precízióban és 1.7 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.

T600— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 7.5. 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.

T600— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 3.0 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.

T600— 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 97 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

T600— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 4 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

Két T600 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 8 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.

T600— Melyik AI modellt tud futtatni?

97 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.

T600— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az DeciLM 6B at 5.7B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 32.1 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

T600— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 67.8 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.

T600— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 4 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 3.6 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