Számítsa ki a TPS-t a H100 SXM5 64 GB helyi AI modellek

NVIDIA 64 GB HBM3 2,020 GB/s March 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

595 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Qwen3.5-122B-A10B

122B · Q3_K_M · 105 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

856 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy H100 SXM5 64 GB?

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.

595 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
856 tok/s 727–1,027	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
856 tok/s 727–1,027	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
856 tok/s 513–1,369 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
856 tok/s 513–1,369 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
856 tok/s 513–1,369 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
856 tok/s 513–1,369 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
792 tok/s 475–1,267 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
778 tok/s 467–1,244 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
778 tok/s 467–1,244 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
778 tok/s 467–1,244 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
778 tok/s 467–1,244 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
713 tok/s 428–1,141 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
713 tok/s 428–1,141 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
713 tok/s 428–1,141 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
713 tok/s 428–1,141 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
696 tok/s 591–835	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
686 tok/s 412–1,097 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
658 tok/s 395–1,053 · 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

H100 SXM5 64 GB 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: 64 GB
Memória sávszélesség: 2,020 GB/s
Memória típus: HBM3
Memória busz szélessége: 3,072 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: GH100
Architektúra: Hopper
Generáció: Server Hopper(Hxx)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 5 nm
Tranzisztorok: 80 billion
Tranzisztor sűrűség: 98,300 K/mm²
Die méret: 814 mm²
Kiadott: 21 March 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: 1.67 GHz
Turbóóra: 1.98 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: 16,896
Textúrázási egységek: 528
Render kimeneti egységek: 24
Streaming multiprocesszorok: 132
Tenzor magok: 528
L1 gyorsítótár: 250 KB
L2 gyorsítótár: 30 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): 267.6 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 66.9 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 33.5 TFLOPS
Pixelek aránya: 48 GPixel/s
Textúra sebesség: 1,045 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): 700 W
Javasolt tápegység: 1,100 W
Áramellátó csatlakozók: 8-pin EPS
Busz interfész: PCIe 5.0 x16
Bővítőhely szélessége: SXM Module

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: 9.0
OpenCL: 3.0

Lista

Hol lehet venni egy H100 SXM5 64 GB

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

Memória: a specifikáció, ami mindent eldönt

VRAM

64 GB

Sávszélesség

2,020 GB/s

Legnagyobb modell

Qwen3.5-122B-A10B

H100 SXM5 64 GB hordoz 64 GB -nak HBM3. Ez lefedi a legtöbb ember által valóban futtatott közepes méretű modelleket. Miután a futási idő és a meghajtó lefoglalja a munkaterületét, körülbelül ennyi marad: 57.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 2,020 GB/s egy buszon keresztül a 3,072 bit. Ez van a létező dolgok csúcsán. Mivel minden token azt jelenti, hogy az egész modellt egyszerre olvassuk ki a MEMÓRIÁBÓL, szinte közvetlenül a generálási sebességbe fordul — ez a KÁRTYA elég sávszélességgel bír ahhoz, hogy a modell mérete jóval korábban ne legyen a korlátozó tényező, mint ahogy a busz lenne.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 1.31 GHz. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.

A gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik Qwen3.5-122B-A10B, 122B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 105 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

H100 SXM5 64 GB a grafikus feldolgozón van építve GH100, az architektúra használatával Hopper ból NVIDIA, a generáció részeként Server Hopper(Hxx).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 5 , egy kockával, amely méri 814 mm², tartás 80 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 2023, nagyjából 3.3642376618545 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

267.6 TFLOPS

FP64

33.5 TFLOPS

Tenzor magok

528

Papíron H100 SXM5 64 GB elér 267.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 66.9 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 33.5 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 528 Tenzor magok át跨 132 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 1.67 GHz egy gyorsításra 1.98 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

H100 SXM5 64 GB L1 gyorsítótárral rendelkezik 250 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 30 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 16,896 árnyékoló egységek, 528 Textúrázási egységek, és 24 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

700 W

H100 SXM5 64 GB rated at 700 W, és a javasolt rendszer tápegység 1,100 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 sxm module, és szükséges 8-pin EPS. 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 5.0 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 H100 SXM5 64 GB

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

01 Qwen3.5-122B-A10B 122B · Q3_K_M · Feb 2026 105 tok/s
02 INTELLECT-3 106B · IQ4_XS · Nov 2025 110 tok/s
03 Cohere Command A Reasoning 111B · Q3_K_M · Aug 2025 20.8 tok/s
04 GLM-4.5V 108B · IQ4_XS · Aug 2025 108 tok/s
05 GLM-4.5-Air 106B · IQ4_XS · Aug 2025 110 tok/s
06 Command A Vision 112B · Q3_K_M · Jul 2025 20.6 tok/s
07 Llama 4 Scout 109B · Q3_K_M · Apr 2025 21.2 tok/s
08 Cohere Command A 111B · Q3_K_M · Mar 2025 20.8 tok/s
09 Telechat2-115B 115B · Q3_K_M · Sep 2024 20.1 tok/s
10 Qwen1.5-110B 110B · Q3_K_M · Apr 2024 21.0 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy H100 SXM5 64 GB

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 856 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 856 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 856 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 856 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 856 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 856 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 792 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 778 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 778 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 778 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy H100 SXM5 64 GB

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 595 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

Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 64 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
03

Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

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

Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 856 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. 64 GB.
06

Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze H100 SXM5 64 GB.

Válaszok

H100 SXM5 64 GB — gyakori kérdések

H100 SXM5 64 GB— Melyik AI modellt tud futtatni?

595 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.

H100 SXM5 64 GB— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Qwen3.5-122B-A10B at 122B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 105 token másodpercenként és körülbelül 53.1 A kártya memória GB-ja.

H100 SXM5 64 GB— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 856 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.

H100 SXM5 64 GB— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 128 tokenek másodpercenként

H100 SXM5 64 GB— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 297 tokenek másodpercenként

H100 SXM5 64 GB— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q8_0, használva körülbelül 29.2 GB memória és körülbelül generálás 170 tokenek másodpercenként

H100 SXM5 64 GB— futtatható-e 70B modellek?

Igen. Például fut. Qwen3-Coder-Next at Q5_K_M, használva körülbelül 52.7 GB memória és körülbelül generálás 106 tokenek másodpercenként

H100 SXM5 64 GB— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 64 GB -nak HBM3. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 57.6 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

H100 SXM5 64 GB— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 2,020 GB/s egy buszon keresztül a 3,072 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.

H100 SXM5 64 GB— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja HBM3 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.

H100 SXM5 64 GB— ki készíti?

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

H100 SXM5 64 GB— Mikor adták ki?

Megjelent a March 2023.

H100 SXM5 64 GB— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 700 W, és a javasolt rendszer tápegység 1,100 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.

H100 SXM5 64 GB— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 250 Kb, és az L2 gyorsítótár 30 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.

H100 SXM5 64 GB— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 267.6 TFLOPS fél precízióban és 66.9 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.

H100 SXM5 64 GB— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 528 Tenzor magok át跨 132 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

H100 SXM5 64 GB— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 9.0. 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.

H100 SXM5 64 GB— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 5.0 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.

H100 SXM5 64 GB— jó helyi AI modellek futtatására?

Elég nagy a memória ahhoz, hogy olyan modelleket támogasson, amelyeket a legtöbb asztali hardver nem tud kezelni, és a sávszélessége a leggyorsabb elérhető hardverek közé helyezi a generáláshoz. Összesen fut 595 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

H100 SXM5 64 GB— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 64 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 H100 SXM5 64 GB kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 128 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

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