Számítsa ki a TPS-t a GeForce RTX 4090 D helyi AI modellek

NVIDIA 24 GB GDDR6X 1,010 GB/s December 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

532 modellek, amelyeket futtathat

721 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Mixtral 8x7B

46.7B · Q3_K_M · 89.5 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

428 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy GeForce RTX 4090 D?

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.

532 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
428 tok/s 364–513	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
428 tok/s 364–513	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
428 tok/s 257–684 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
428 tok/s 257–684 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
428 tok/s 257–684 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
428 tok/s 257–684 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
396 tok/s 238–634 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
389 tok/s 233–622 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
389 tok/s 233–622 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
389 tok/s 233–622 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
389 tok/s 233–622 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 214–570 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 214–570 · alacsony bizalom	LFM2-1.2B ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 214–570 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 214–570 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
356 tok/s 214–570 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
348 tok/s 296–417	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
343 tok/s 206–549 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
329 tok/s 197–526 · 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 4090 D 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: 24 GB
Memória sávszélesség: 1,010 GB/s
Memória típus: GDDR6X
Memória busz szélessége: 384 bit
Memória óra: 1.31 GHz

A chip

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

Grafikus processzor: AD102
Architektúra: Ada Lovelace
Generáció: GeForce 40
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 5 nm
Tranzisztorok: 76.3 billion
Tranzisztor sűrűség: 125,300 K/mm²
Die méret: 609 mm²
Kiadott: 28 December 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: 2.28 GHz
Turbóóra: 2.52 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: 14,592
Textúrázási egységek: 456
Render kimeneti egységek: 176
Streaming multiprocesszorok: 114
Tenzor magok: 456
Ray tracing magok: 114
L1 gyorsítótár: 128 KB
L2 gyorsítótár: 72 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): 73.5 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 73.5 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 1.1 TFLOPS
Pixelek aránya: 444 GPixel/s
Textúra sebesség: 1,149 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): 425 W
Javasolt tápegység: 800 W
Áramellátó csatlakozók: 1x 16-pin
Busz interfész: PCIe 4.0 x16
Bővítőhely szélessége: Triple-slot
Dimenziók: 304 mm × 61 mm
Kimenetek megjelenítése: 1x HDMI 2.1, 3x 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: 8.9
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader modell: 6.8

Lista

Hol lehet venni egy GeForce RTX 4090 D

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

24 GB

Sávszélesség

1,010 GB/s

Legnagyobb modell

Mixtral 8x7B

GeForce RTX 4090 D hordoz 24 GB -nak GDDR6X. Ez lefedi a legtöbb ember által valóban futtatott közepes méretű modelleket. Miután a futási idő és a meghajtó lefoglalja a munkaterületét, körülbelül ennyi marad: 21.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,010 GB/s egy buszon keresztül a 384 bit. A token generálása azt jelenti, hogy minden súlyt egyszer elolvasunk, így ez a szám inkább meghatározza a tempót, mint bármely más szám itt, és ezen a szinten a szöveg gyorsabban érkezik, mint ahogy a legtöbb ember olvas.

A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.31 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Mixtral 8x7B, 46.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 89.5 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

GeForce RTX 4090 D a grafikus feldolgozón van építve AD102, az architektúra használatával Ada Lovelace ból NVIDIA, a generáció részeként GeForce 40.

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 5 , egy kockával, amely méri 609 mm², tartás 76.3 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 December 2023, nagyjából 2.7116015663795 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

73.5 TFLOPS

FP64

1.1 TFLOPS

Tenzor magok

456

Papíron GeForce RTX 4090 D elér 73.5 TFLOPS félnyes pontossággal, és 73.5 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 1.1 TFLOPS. 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 456 Tenzor magok át跨 114 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 2.28 GHz egy gyorsításra 2.52 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 4090 D L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 72 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 14,592 árnyékoló egységek, 456 Textúrázási egységek, és 176 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

425 W

GeForce RTX 4090 D rated at 425 W, és a javasolt rendszer tápegység 800 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 triple-slot, mérés 304 mm hosszú, és szükséges 1x 16-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 GeForce RTX 4090 D

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

01 Qwen3.6-35B-A3B 35B · Q4_K_M · Apr 2026 157 tok/s
02 Qwen3-Omni-30B-A3B 35.3B · Q4_K_M · Sep 2025 155 tok/s
03 Seed-OSS-36B-Base 36B · IQ4_XS · Aug 2025 29.2 tok/s
04 InternVL2_5-38B 38.4B · Q3_K_M · Dec 2024 30.1 tok/s
05 InternVL2-40B 40.1B · Q3_K_M · Jul 2024 28.8 tok/s
06 JIUTIAN-139MoE 38.8B · Q3_K_M · Jun 2024 29.8 tok/s
07 VILA1.5-40B 40B · Q3_K_M · May 2024 28.9 tok/s
08 Mixtral 8x7B 46.7B · Q3_K_M · Dec 2023 89.5 tok/s
09 Falcon-40B 40B · Q3_K_M · Mar 2023 28.9 tok/s
10 gpt-sw3-40b 40B · Q3_K_M · Mar 2023 28.9 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy GeForce RTX 4090 D

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 428 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 428 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 428 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 428 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 428 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 428 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 396 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 389 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 389 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 389 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy GeForce RTX 4090 D

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

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 532 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.
02

Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 24 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.
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

Használja a tartományt válaszként

Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 428 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
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. 24 GB.
06

Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.

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 4090 D.

Válaszok

GeForce RTX 4090 D — gyakori kérdések

GeForce RTX 4090 D— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája kényelmesen lefedi a közepes méretű modelleket, amelyeket a legtöbb ember helyben futtat, és a sávszélessége elég magas ahhoz, hogy gyorsabban generáljon szöveget, mint ahogy a legtöbb ember olvas. Összesen fut 532 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

GeForce RTX 4090 D— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 24 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 GeForce RTX 4090 D kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 48 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

GeForce RTX 4090 D— Melyik AI modellt tud futtatni?

532 a 721 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.

GeForce RTX 4090 D— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Mixtral 8x7B at 46.7B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 89.5 token másodpercenként és körülbelül 21.0 A kártya memória GB-ja.

GeForce RTX 4090 D— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 428 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.

GeForce RTX 4090 D— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 E4B at Q8_0, használva körülbelül 9.8 GB memória és körülbelül generálás 95.1 tokenek másodpercenként

GeForce RTX 4090 D— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 149 tokenek másodpercenként

GeForce RTX 4090 D— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. Nemotron 3-Nano-30B-A3B at Q4_K_M, használva körülbelül 18.1 GB memória és körülbelül generálás 174 tokenek másodpercenként

GeForce RTX 4090 D— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 24 GB -nak GDDR6X. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 21.6 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

GeForce RTX 4090 D— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,010 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.

GeForce RTX 4090 D— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6X órára állítva 1.31 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.

GeForce RTX 4090 D— ki készíti?

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

GeForce RTX 4090 D— Mikor adták ki?

Megjelent a December 2023.

GeForce RTX 4090 D— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 425 W, és a javasolt rendszer tápegység 800 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.

GeForce RTX 4090 D— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 72 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.

GeForce RTX 4090 D— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 73.5 TFLOPS fél precízióban és 73.5 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.

GeForce RTX 4090 D— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 456 Tenzor magok át跨 114 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

GeForce RTX 4090 D— 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.

GeForce RTX 4090 D— 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.

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