Számítsa ki a TPS-t a GeForce RTX 4080 Max-Q helyi AI modellek

NVIDIA 12 GB GDDR6 432 GB/s January 2023

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 · 131 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

183 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy GeForce RTX 4080 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..

396 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
183 tok/s

156–220

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

156–220

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

110–293 · alacsony bizalom

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

110–293 · alacsony bizalom

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

110–293 · alacsony bizalom

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

110–293 · alacsony bizalom

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

102–271 · alacsony bizalom

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

100–266 · alacsony bizalom

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

100–266 · alacsony bizalom

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

100–266 · alacsony bizalom

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

100–266 · alacsony bizalom

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

91–244 · alacsony bizalom

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

91–244 · alacsony bizalom

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

91–244 · alacsony bizalom

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

91–244 · alacsony bizalom

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

126–179

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

88–235 · alacsony bizalom

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

88–235 · alacsony bizalom

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

84–225 · alacsony bizalom

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

84–225 · alacsony bizalom

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

84–225 · alacsony bizalom

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

84–225 · alacsony bizalom

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

84–225 · alacsony bizalom

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

84–225 · alacsony bizalom

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

84–225 · 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

GeForce RTX 4080 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
12 GB
Memória sávszélesség
432 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
192 bit
Memória óra
2.25 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
AD104
Architektúra
Ada Lovelace
Generáció
GeForce 40 Mobile
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
5 nm
Tranzisztorok
35.8 billion
Tranzisztor sűrűség
121,800 K/mm²
Die méret
294 mm²
Kiadott
3 January 2023

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
795 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
7,424
Textúrázási egységek
232
Render kimeneti egységek
80
Streaming multiprocesszorok
58
Tenzor magok
232
Ray tracing magok
58
L1 gyorsítótár
128 KB
L2 gyorsítótár
48 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)
20 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
20 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
313.2 GFLOPS
Pixelek aránya
108 GPixel/s
Textúra sebesség
313 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 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.

CUDA számítási képesség
8.9
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy GeForce RTX 4080 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

Kapacitás és sávszélesség

VRAM

12 GB

Sávszélesség

432 GB/s

Legnagyobb modell

ERNIE-4.5-21B-A3B

GeForce RTX 4080 Max-Q 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 432 GB/s egy buszon keresztül a 192 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.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 2.25 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 legnagyobb dolog, amit tart, az ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 131 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

GeForce RTX 4080 Max-Q a grafikus feldolgozón van építve AD104, az architektúra használatával Ada Lovelace ból NVIDIA, a generáció részeként GeForce 40 Mobile.

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 5 , egy kockával, amely méri 294 mm², tartás 35.8 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 January 2023, nagyjából 3.5750349381987 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

20 TFLOPS

FP64

313.2 GFLOPS

Tenzor magok

232

Papíron GeForce RTX 4080 Max-Q elér 20 TFLOPS félnyes pontossággal, és 20 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 313.2 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 232 Tenzor magok át跨 58 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 795 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

GeForce RTX 4080 Max-Q L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 48 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 7,424 árnyékoló egységek, 232 Textúrázási egységek, és 80 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

GeForce RTX 4080 Max-Q 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 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 GeForce RTX 4080 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 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 131 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 137 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 24.7 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 24.7 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 24.7 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 25.0 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 24.8 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 26.4 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 25.3 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 24.7 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy GeForce RTX 4080 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 183 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 183 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 183 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 183 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 183 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 183 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 169 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 166 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 166 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 166 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy GeForce RTX 4080 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 meg a kívánt modellt

    A táblázat felsorolja 396 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.

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

  3. 03

    Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

    Minden modell a legjobb tömörítésnél van megjelenítve, amit ez a KÁRTYA elbír. Egy minimális minőség elrejti azokat, amelyek csak úgy férnek el, ha további szorításra kerülnek, mint amit te elfogadnál.

  4. 04

    Használja a tartományt válaszként

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 183 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.

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 12 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Minden modell neve a táblázatban a saját oldalára mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az összes kártyán, amelyet birtoklunk. Itt láthatja, hogy a megfelelő vásárlás megfelel-e GeForce RTX 4080 Max-Q.

Válaszok

GeForce RTX 4080 Max-Q — gyakori kérdések

01

GeForce RTX 4080 Max-Q— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 48 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.

02

GeForce RTX 4080 Max-Q— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 20 TFLOPS fél precízióban és 20 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.

03

GeForce RTX 4080 Max-Q— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 232 Tenzor magok át跨 58 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

04

GeForce RTX 4080 Max-Q— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 8.9. 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.

05

GeForce RTX 4080 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.

06

GeForce RTX 4080 Max-Q— 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.

07

GeForce RTX 4080 Max-Q— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 12 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

08

Két GeForce RTX 4080 Max-Q kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 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.

09

GeForce RTX 4080 Max-Q— 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.

10

GeForce RTX 4080 Max-Q— 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. 131 token másodpercenként és körülbelül 10.1 A kártya memória GB-ja.

11

GeForce RTX 4080 Max-Q— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 183 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.

12

GeForce RTX 4080 Max-Q— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeek Coder 6.7B at Q6_K, használva körülbelül 9.9 GB memória és körülbelül generálás 39.7 tokenek másodpercenként

13

GeForce RTX 4080 Max-Q— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q4_K_M, használva körülbelül 10.0 GB memória és körülbelül generálás 147 tokenek másodpercenként

14

GeForce RTX 4080 Max-Q— 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.

15

GeForce RTX 4080 Max-Q— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 432 GB/s egy buszon keresztül a 192 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.

16

GeForce RTX 4080 Max-Q— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 2.25 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.

17

GeForce RTX 4080 Max-Q— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 5 .

18

GeForce RTX 4080 Max-Q— Mikor adták ki?

Megjelent a January 2023.

19

GeForce RTX 4080 Max-Q— 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.

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