Számítsa ki a TPS-t a RTX 2000 Embedded Ada Generation helyi AI modellek

NVIDIA 8 GB GDDR6 256 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

337 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 22.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

108 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy RTX 2000 Embedded Ada Generation?

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..

337 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
108 tok/s

92–130

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

92–130

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

65–173 · alacsony bizalom

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

65–173 · alacsony bizalom

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

65–173 · alacsony bizalom

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

65–173 · alacsony bizalom

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

60–161 · alacsony bizalom

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

59–158 · alacsony bizalom

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

59–158 · alacsony bizalom

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

59–158 · alacsony bizalom

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

59–158 · alacsony bizalom

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

54–145 · alacsony bizalom

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

54–145 · alacsony bizalom

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

54–145 · alacsony bizalom

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

54–145 · alacsony bizalom

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

75–106

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

52–139 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

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

50–133 · alacsony bizalom

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
83.4 tok/s

50–133 · 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 2000 Embedded Ada Generation 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
8 GB
Memória sávszélesség
256 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
128 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
AD107
Architektúra
Ada Lovelace
Generáció
Ada-MW(x000A)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
5 nm
Tranzisztorok
18.9 billion
Tranzisztor sűrűség
118,900 K/mm²
Die méret
159 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
1.53 GHz
Turbóóra
2.01 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
3,072
Textúrázási egységek
96
Render kimeneti egységek
48
Streaming multiprocesszorok
24
Tenzor magok
96
Ray tracing magok
24
L1 gyorsítótár
128 KB
L2 gyorsítótár
12 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)
12.4 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
12.4 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
193 GFLOPS
Pixelek aránya
96 GPixel/s
Textúra sebesség
193 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)
50 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 RTX 2000 Embedded Ada Generation

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

Miért a memória az a szám, ami itt számít

VRAM

8 GB

Sávszélesség

256 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

RTX 2000 Embedded Ada Generation csak hordoz 8 GB -nak GDDR6. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 7.2 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 256 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 szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 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.

Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 22.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

RTX 2000 Embedded Ada Generation a grafikus feldolgozón van építve AD107, az architektúra használatával Ada Lovelace ból NVIDIA, a generáció részeként Ada-MW(x000A).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 5 , egy kockával, amely méri 159 mm², tartás 18.9 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 3.3640568585388 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

12.4 TFLOPS

FP64

193 GFLOPS

Tenzor magok

96

Papíron RTX 2000 Embedded Ada Generation elér 12.4 TFLOPS félnyes pontossággal, és 12.4 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 193 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 96 Tenzor magok át跨 24 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 1.53 GHz egy gyorsításra 2.01 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 2000 Embedded Ada Generation L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 12 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 3,072 árnyékoló egységek, 96 Textúrázási egységek, és 48 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

50 W

RTX 2000 Embedded Ada Generation rated at 50 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 RTX 2000 Embedded Ada Generation

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

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 22.5 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 22.5 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 22.5 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 22.3 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 22.5 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 22.5 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 22.5 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 22.5 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 22.2 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 22.1 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy RTX 2000 Embedded Ada Generation

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 108 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 108 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 108 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 108 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 108 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 108 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 100 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 98.6 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 98.6 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 98.6 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX 2000 Embedded Ada Generation

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

  2. 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. 8 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    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 108 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

    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. 8 GB.

  6. 06

    Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

    Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette RTX 2000 Embedded Ada Generation.

Válaszok

RTX 2000 Embedded Ada Generation — gyakori kérdések

01

RTX 2000 Embedded Ada Generation— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 24.5 tokenek másodpercenként

02

RTX 2000 Embedded Ada Generation— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 8 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 7.2 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

03

RTX 2000 Embedded Ada Generation— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 256 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.

04

RTX 2000 Embedded Ada Generation— 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.

05

RTX 2000 Embedded Ada Generation— ki készíti?

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

06

RTX 2000 Embedded Ada Generation— Mikor adták ki?

Megjelent a March 2023.

07

RTX 2000 Embedded Ada Generation— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 50 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.

08

RTX 2000 Embedded Ada Generation— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 12 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.

09

RTX 2000 Embedded Ada Generation— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 12.4 TFLOPS fél precízióban és 12.4 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.

10

RTX 2000 Embedded Ada Generation— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 96 Tenzor magok át跨 24 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

11

RTX 2000 Embedded Ada Generation— 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.

12

RTX 2000 Embedded Ada Generation— 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.

13

RTX 2000 Embedded Ada Generation— 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 337 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

14

RTX 2000 Embedded Ada Generation— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 8 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

15

Két RTX 2000 Embedded Ada Generation kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 16 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.

16

RTX 2000 Embedded Ada Generation— Melyik AI modellt tud futtatni?

337 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.

17

RTX 2000 Embedded Ada Generation— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Baichuan 1-13B at 13.3B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 22.1 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

18

RTX 2000 Embedded Ada Generation— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 108 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.

19

RTX 2000 Embedded Ada Generation— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 35.8 tokenek másodpercenként

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