Számítsa ki a TPS-t a Radeon RX 7600M helyi AI modellek

AMD 8 GB GDDR6 256 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

337 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 17.2 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

84.6 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Radeon RX 7600M?

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
84.6 tok/s

51–135 · alacsony bizalom

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

51–135 · alacsony bizalom

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

51–135 · alacsony bizalom

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

51–135 · alacsony bizalom

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

51–135 · alacsony bizalom

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

51–135 · alacsony bizalom

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

47–125 · alacsony bizalom

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

46–123 · alacsony bizalom

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

46–123 · alacsony bizalom

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

46–123 · alacsony bizalom

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

46–123 · alacsony bizalom

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

42–113 · alacsony bizalom

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

42–113 · alacsony bizalom

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

42–113 · alacsony bizalom

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

42–113 · alacsony bizalom

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

41–110 · alacsony bizalom

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

41–108 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · alacsony bizalom

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

39–104 · 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

Radeon RX 7600M 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
Navi 33
Architektúra
RDNA 3.0
Generáció
Navi Mobile(RX 7000M)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
6 nm
Tranzisztorok
13.3 billion
Tranzisztor sűrűség
65,200 K/mm²
Die méret
204 mm²
Csomag
Monolithic
Kiadott
4 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
1.5 GHz
Turbóóra
2.41 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
1,792
Textúrázási egységek
112
Render kimeneti egységek
64
Ray tracing magok
28
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)
34.6 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
17.3 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
539.8 GFLOPS
Pixelek aránya
154 GPixel/s
Textúra sebesség
270 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)
90 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.

DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.2
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy Radeon RX 7600M

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

8 GB

Sávszélesség

256 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

Radeon RX 7600M 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.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 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.

A gyakorlati plafon Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 17.2 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Radeon RX 7600M a grafikus feldolgozón van építve Navi 33, az architektúra használatával RDNA 3.0 ból AMD, a generáció részeként Navi Mobile(RX 7000M).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 6 , egy kockával, amely méri 204 mm², tartás 13.3 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 January 2023, nagyjából 3.572295328113 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

34.6 TFLOPS

FP64

539.8 GFLOPS

Papíron Radeon RX 7600M elér 34.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 17.3 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 539.8 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.

Az órajelek egy alapból futnak 1.5 GHz egy gyorsításra 2.41 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

Radeon RX 7600M 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 1,792 árnyékoló egységek, 112 Textúrázási egységek, és 64 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

90 W

Radeon RX 7600M rated at 90 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 Radeon RX 7600M

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 17.6 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 17.6 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 17.6 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 17.4 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 17.6 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 17.6 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 17.6 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 17.6 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 17.3 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 17.2 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Radeon RX 7600M

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 84.6 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 78.3 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon RX 7600M

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 tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.

  4. 04

    Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

    A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 84.6 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

    Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze Radeon RX 7600M.

Válaszok

Radeon RX 7600M — gyakori kérdések

01

Radeon RX 7600M— 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.

02

Radeon RX 7600M— 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. 17.2 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

03

Radeon RX 7600M— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 84.6 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.

04

Radeon RX 7600M— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 27.9 tokenek másodpercenként

05

Radeon RX 7600M— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 19.1 tokenek másodpercenként

06

Radeon RX 7600M— 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.

07

Radeon RX 7600M— 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.

08

Radeon RX 7600M— 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.

09

Radeon RX 7600M— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 6 .

10

Radeon RX 7600M— Mikor adták ki?

Megjelent a January 2023.

11

Radeon RX 7600M— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 90 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.

12

Radeon RX 7600M— 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.

13

Radeon RX 7600M— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 34.6 TFLOPS fél precízióban és 17.3 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.

14

Radeon RX 7600M— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

15

Radeon RX 7600M— 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.

16

Radeon RX 7600M— 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.

17

Radeon RX 7600M— 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.

18

Két Radeon RX 7600M kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 16 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