Számítsa ki a TPS-t a Radeon RX 6700M helyi AI modellek

AMD 10 GB GDDR6 320 GB/s May 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

381 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Ling-lite-1.5 ("Bailing")

16.8B · Q3_K_M · 17.0 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

106 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Radeon RX 6700M?

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..

381 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
106 tok/s

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

59–158 · alacsony bizalom

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 8.1 GB 4k tokenek Q3_K_M Szoros
97.9 tok/s

59–157 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

52–138 · alacsony bizalom

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

51–136 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · 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

Radeon RX 6700M 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
10 GB
Memória sávszélesség
320 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
160 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
Navi 22
Architektúra
RDNA 2.0
Generáció
Navi Mobile(RX 6000M)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
7 nm
Tranzisztorok
17.2 billion
Tranzisztor sűrűség
51,300 K/mm²
Die méret
335 mm²
Csomag
BGA-1701
Kiadott
31 May 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
1.49 GHz
Turbóóra
2.4 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
2,304
Textúrázási egységek
144
Render kimeneti egységek
64
Ray tracing magok
36
L1 gyorsítótár
128 KB
L2 gyorsítótár
3 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)
22.1 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
11.1 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
691.2 GFLOPS
Pixelek aránya
154 GPixel/s
Textúra sebesség
346 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)
135 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.

DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.1
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy Radeon RX 6700M

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

10 GB

Sávszélesség

320 GB/s

Legnagyobb modell

Ling-lite-1.5 ("Bailing")

Radeon RX 6700M csak hordoz 10 GB -nak GDDR6. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 9 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 320 GB/s egy buszon keresztül a 160 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 gyakorlati plafon Ling-lite-1.5 ("Bailing"), 16.8B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 17.0 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Radeon RX 6700M a grafikus feldolgozón van építve Navi 22, az architektúra használatával RDNA 2.0 ból AMD, a generáció részeként Navi Mobile(RX 6000M).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 7 , egy kockával, amely méri 335 mm², tartás 17.2 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 2021, nagyjából 5.1695536425645 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

22.1 TFLOPS

FP64

691.2 GFLOPS

Papíron Radeon RX 6700M elér 22.1 TFLOPS félnyes pontossággal, és 11.1 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 691.2 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.

Az órajelek egy alapból futnak 1.49 GHz egy gyorsításra 2.4 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

Radeon RX 6700M L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 3 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 2,304 árnyékoló egységek, 144 Textúrázási egységek, és 64 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

135 W

Radeon RX 6700M rated at 135 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 Radeon RX 6700M

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

  1. 01 Ring-mini-linear-2.0 16.4B · Q3_K_M · Oct 2025 17.4 tok/s
  2. 02 Ling-mini-base-2.0-20T 16B · Q3_K_M · Sep 2025 17.8 tok/s
  3. 03 Ling-lite-1.5 ("Bailing") 16.8B · Q3_K_M · Mar 2025 17.0 tok/s
  4. 04 Nanbeige2-16B-Chat 15.8B · Q3_K_M · May 2024 18.1 tok/s
  5. 05 DeepSeekMoE-16B 16B · Q3_K_M · Jan 2024 99.1 tok/s
  6. 06 Nanbeige-16B 16B · Q3_K_M · Nov 2023 17.8 tok/s
  7. 07 CodeT5+ 16B · Q3_K_M · May 2023 17.8 tok/s
  8. 08 CodeGen2 16B · Q3_K_M · May 2023 17.8 tok/s
  9. 09 MOSS-Moon-003 16B · Q3_K_M · Apr 2023 17.8 tok/s
  10. 10 CodeGen-Mono 16.1B 16.1B · Q3_K_M · Feb 2023 17.7 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Radeon RX 6700M

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 106 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  7. 07 DeepSeekMoE-16B 16B · Q3_K_M · 8.1 GB 99.1 tok/s
  8. 08 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 97.9 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  10. 10 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon RX 6700M

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

    Keleti AI model, amely nem illeszthető a GPU VRAM-ba, szoros megszorításokkal futtatható, kényelmesen vagy könnyen fut, nyílt forráskódú AI model, az adatbázisunkban található, legújabb GPU-k, GPU VRAM/bandwidth, GPU kártya, AI kontextusablak.

    A táblázat felsorolja 381 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

    Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

    Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 10 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 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.

  4. 04

    Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

    A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 106 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

    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. 10 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze Radeon RX 6700M.

Válaszok

Radeon RX 6700M — gyakori kérdések

01

Radeon RX 6700M— ki készíti?

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

02

Radeon RX 6700M— Mikor adták ki?

Megjelent a May 2021.

03

Radeon RX 6700M— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 135 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.

04

Radeon RX 6700M— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 3 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.

05

Radeon RX 6700M— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 22.1 TFLOPS fél precízióban és 11.1 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.

06

Radeon RX 6700M— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

07

Radeon RX 6700M— 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.

08

Radeon RX 6700M— 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 381 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

09

Radeon RX 6700M— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 10 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

10

Két Radeon RX 6700M kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 20 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.

11

Radeon RX 6700M— Melyik AI modellt tud futtatni?

381 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.

12

Radeon RX 6700M— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Ling-lite-1.5 ("Bailing") at 16.8B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 17.0 token másodpercenként és körülbelül 8.9 A kártya memória GB-ja.

13

Radeon RX 6700M— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 106 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.

14

Radeon RX 6700M— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeek Coder 6.7B at Q4_K_M, használva körülbelül 8.3 GB memória és körülbelül generálás 36.4 tokenek másodpercenként

15

Radeon RX 6700M— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q3_K_M, használva körülbelül 8.1 GB memória és körülbelül generálás 99.1 tokenek másodpercenként

16

Radeon RX 6700M— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 10 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 9 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

17

Radeon RX 6700M— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 320 GB/s egy buszon keresztül a 160 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.

18

Radeon RX 6700M— 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.

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