Számítsa ki a TPS-t a Arc A580 helyi AI modellek

Intel 8 GB GDDR6 512 GB/s October 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 · 28.7 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

141 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Arc A580?

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.

337 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
141 tok/s 85–226 · alacsony bizalom	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
141 tok/s 85–226 · alacsony bizalom	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
141 tok/s 85–226 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
141 tok/s 85–226 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
141 tok/s 85–226 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
141 tok/s 85–226 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
131 tok/s 78–209 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
128 tok/s 77–205 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
128 tok/s 77–205 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
128 tok/s 77–205 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
128 tok/s 77–205 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
117 tok/s 70–188 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
117 tok/s 70–188 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
117 tok/s 70–188 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
117 tok/s 70–188 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
115 tok/s 69–183 · alacsony bizalom	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
113 tok/s 68–181 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · 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

Arc A580 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: 512 GB/s
Memória típus: GDDR6
Memória busz szélessége: 256 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: DG2-512
Architektúra: Xe-HPG
Generáció: Alchemist(Arc 5)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 6 nm
Tranzisztorok: 21.7 billion
Tranzisztor sűrűség: 53,400 K/mm²
Die méret: 406 mm²
Kiadott: 10 October 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: 1.7 GHz
Turbóóra: 2 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: 192
Render kimeneti egységek: 96
Ray tracing magok: 24
L2 gyorsítótár: 8 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): 24.6 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 12.3 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 1.5 TFLOPS
Pixelek aránya: 192 GPixel/s
Textúra sebesség: 384 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): 175 W
Javasolt tápegység: 450 W
Áramellátó csatlakozók: 2x 8-pin
Busz interfész: PCIe 4.0 x16
Bővítőhely szélessége: Dual-slot
Kimenetek megjelenítése: 1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 2.0

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: 3.0
Shader modell: 6.6

Lista

Hol lehet venni egy Arc A580

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

8 GB

Sávszélesség

512 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

Arc A580 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 512 GB/s egy buszon keresztül a 256 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.

A szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 2 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 28.7 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Arc A580 a grafikus feldolgozón van építve DG2-512, az architektúra használatával Xe-HPG ból Intel, a generáció részeként Alchemist(Arc 5).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 6 , egy kockával, amely méri 406 mm², tartás 21.7 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 October 2023, nagyjából 2.8078915244668 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

24.6 TFLOPS

FP64

1.5 TFLOPS

Papíron Arc A580 elér 24.6 TFLOPS félnyes pontossággal, és 12.3 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 1.5 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.

Az órajelek egy alapból futnak 1.7 GHz egy gyorsításra 2 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

L2 gyorsítótár támogatásával 8 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, 192 Textúrázási egységek, és 96 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

175 W

Arc A580 rated at 175 W, és a javasolt rendszer tápegység 450 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 dual-slot, és szükséges 2x 8-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 Arc A580

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

01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 29.3 tok/s
02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 29.3 tok/s
03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 29.3 tok/s
04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 29.0 tok/s
05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 29.3 tok/s
06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 28.8 tok/s
10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 28.7 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Arc A580

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 141 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 131 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Arc A580

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 337 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.
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. 8 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.
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

Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 141 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. 8 GB.
06

Ellenőrizze más hardverekkel

Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette Arc A580.

Válaszok

Arc A580 — gyakori kérdések

Arc A580— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 141 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.

Arc A580— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 46.5 tokenek másodpercenként

Arc A580— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 31.8 tokenek másodpercenként

Arc A580— 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.

Arc A580— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 512 GB/s egy buszon keresztül a 256 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.

Arc A580— 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.

Arc A580— ki készíti?

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

Arc A580— Mikor adták ki?

Megjelent a October 2023.

Arc A580— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 175 W, és a javasolt rendszer tápegység 450 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.

Arc A580— mennyi cache-e van?

és az L2 gyorsítótár 8 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.

Arc A580— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 24.6 TFLOPS fél precízióban és 12.3 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.

Arc A580— Támogatja a CUDA-t?

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

Arc A580— 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.

Arc A580— jó helyi AI modellek futtatására?

Its memory limits it to smaller models and its bandwidth gives usable, if unspectacular, generation speeds. In total it runs 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.

Arc A580— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 8 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 Arc A580 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 16 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

Arc A580— 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.

Arc A580— 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. 28.7 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

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