Számítsa ki a TPS-t a RTX A1000 Mobile helyi AI modellek

NVIDIA 4 GB GDDR6 176 GB/s March 2022

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 · 35.3 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

74.5 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy RTX A1000 Mobile?

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
74.5 tok/s 63–89	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
74.5 tok/s 63–89	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
74.5 tok/s 45–119 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
74.5 tok/s 45–119 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
74.5 tok/s 45–119 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
74.5 tok/s 45–119 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
69.0 tok/s 41–110 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
62.1 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
62.1 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
62.1 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
62.1 tok/s 37–99 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
60.6 tok/s 52–73	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	54k tokenek	Q8_0	Kényelmes
59.8 tok/s 36–96 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
57.3 tok/s 34–92 · 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 A1000 Mobile 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: 176 GB/s
Memória típus: GDDR6
Memória busz szélessége: 128 bit
Memória óra: 1.38 GHz

A chip

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

Grafikus processzor: GA107
Architektúra: Ampere
Generáció: Ampere-MW(Ax000)
Öntödé: Samsung
Feldolgozási méret: 8 nm
Tranzisztorok: 8.7 billion
Tranzisztor sűrűség: 43,500 K/mm²
Die méret: 200 mm²
Csomag: FCBGA-1358
Kiadott: 30 March 2022

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: 630 MHz
Turbóóra: 1.14 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: 2,048
Textúrázási egységek: 64
Render kimeneti egységek: 32
Streaming multiprocesszorok: 16
Tenzor magok: 64
Ray tracing magok: 16
L1 gyorsítótár: 128 KB
L2 gyorsítótár: 2 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): 4.7 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 4.7 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 73 GFLOPS
Pixelek aránya: 36 GPixel/s
Textúra sebesség: 73 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): 60 W
Áramellátó csatlakozók: None
Busz interfész: PCIe 4.0 x8
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: 8.6
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader modell: 6.8

Lista

Hol lehet venni egy RTX A1000 Mobile

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

4 GB

Sávszélesség

176 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

RTX A1000 Mobile 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 176 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 sávszélesség a óra szorozva az busz szélességgel, és ez a KÁRTYA az memória órajelét 1.38 GHz. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.

A legnagyobb dolog, amit tart, az DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 35.3 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

RTX A1000 Mobile a grafikus feldolgozón van építve GA107, 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 200 mm², tartás 8.7 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 March 2022, nagyjából 4.339409893068 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

4.7 TFLOPS

FP64

73 GFLOPS

Tenzor magok

Papíron RTX A1000 Mobile elér 4.7 TFLOPS félnyes pontossággal, és 4.7 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 73 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 64 Tenzor magok át跨 16 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 630 MHz egy gyorsításra 1.14 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 A1000 Mobile L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 2 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 2,048 árnyékoló egységek, 64 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

60 W

RTX A1000 Mobile rated at 60 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 x8. 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 A1000 Mobile

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 33.3 tok/s
02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 36.6 tok/s
03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 43.0 tok/s
04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 50.3 tok/s
05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 43.0 tok/s
06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 43.0 tok/s
07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 35.9 tok/s
08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 41.0 tok/s
09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 41.0 tok/s
10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 35.3 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy RTX A1000 Mobile

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 74.5 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 69.0 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.8 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.8 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.8 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX A1000 Mobile

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 97 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.
02

Illeszd a kontextust a munkádhoz

Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 4 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.
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.
04

Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 74.5 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 memória oszlopot elköteleződés előtt.

A Szoros azt jelenti, hogy ma működik; a Kényelmes azt jelenti, hogy még mindig működik, amikor a beszélgetés nő. Hasonlítsa össze, hogy az egyes modelleknek mire van szükségük egy elérhetővel. 4 GB.
06

Ellenőrizze más hardverekkel

Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze RTX A1000 Mobile.

Válaszok

RTX A1000 Mobile — gyakori kérdések

RTX A1000 Mobile— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 176 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.

RTX A1000 Mobile— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 1.38 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.

RTX A1000 Mobile— ki készíti?

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

RTX A1000 Mobile— Mikor adták ki?

Megjelent a March 2022.

RTX A1000 Mobile— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 60 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.

RTX A1000 Mobile— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 2 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.

RTX A1000 Mobile— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 4.7 TFLOPS fél precízióban és 4.7 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.

RTX A1000 Mobile— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 64 Tenzor magok át跨 16 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

RTX A1000 Mobile— 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.

RTX A1000 Mobile— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 4.0 x8. 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.

RTX A1000 Mobile— 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.

RTX A1000 Mobile— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 4 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 RTX A1000 Mobile kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 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.

RTX A1000 Mobile— 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.

RTX A1000 Mobile— 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. 35.3 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

RTX A1000 Mobile— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 74.5 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.

RTX A1000 Mobile— 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