Számítsa ki a TPS-t a Data Center GPU Max 1100 helyi AI modellek

Intel 48 GB HBM2e 1,230 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

607 modellek, amelyeket futtathat

721 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Qwen3-Coder-Next

80B · IQ4_XS · 57.7 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

339 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Data Center GPU Max 1100?

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.

607 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
339 tok/s 203–542 · alacsony bizalom	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
339 tok/s 203–542 · alacsony bizalom	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
339 tok/s 203–542 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
339 tok/s 203–542 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
339 tok/s 203–542 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
339 tok/s 203–542 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
314 tok/s 188–502 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
308 tok/s 185–493 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
308 tok/s 185–493 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
308 tok/s 185–493 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
308 tok/s 185–493 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
282 tok/s 169–451 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
282 tok/s 169–451 · alacsony bizalom	LFM2-1.2B ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
282 tok/s 169–451 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
282 tok/s 169–451 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
282 tok/s 169–451 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
275 tok/s 165–440 · alacsony bizalom	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
271 tok/s 163–434 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
260 tok/s 156–417 · 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

Data Center GPU Max 1100 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: 48 GB
Memória sávszélesség: 1,230 GB/s
Memória típus: HBM2e
Memória busz szélessége: 8,192 bit
Memória óra: 600 MHz

A chip

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

Grafikus processzor: Ponte Vecchio
Architektúra: Generation 12.5
Generáció: Data Center GPU(Ponte Vecchio)
Öntödé: Intel
Feldolgozási méret: 10 nm
Tranzisztorok: 100 billion
Tranzisztor sűrűség: 78,100 K/mm²
Die méret: 1,280 mm²
Kiadott: 10 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 GHz
Turbóóra: 1.55 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: 7,168
Textúrázási egységek: 448
Ray tracing magok: 56
L1 gyorsítótár: 64 KB
L2 gyorsítótár: 204 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): 22.2 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 22.2 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 22.2 TFLOPS
Textúra sebesség: 694 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): 300 W
Javasolt tápegység: 700 W
Áramellátó csatlakozók: 1x 12-pin
Busz interfész: PCIe 5.0 x16
Bővítőhely szélessége: Dual-slot
Dimenziók: 267 mm

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: 12.1
OpenGL: 4.6
OpenCL: 3.0
Shader modell: 6.6

Lista

Hol lehet venni egy Data Center GPU Max 1100

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

48 GB

Sávszélesség

1,230 GB/s

Legnagyobb modell

Qwen3-Coder-Next

Data Center GPU Max 1100 hordoz 48 GB -nak HBM2e. Ez lefedi a legtöbb ember által valóban futtatott közepes méretű modelleket. Miután a futási idő és a meghajtó lefoglalja a munkaterületét, körülbelül ennyi marad: 43.2 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,230 GB/s egy buszon keresztül a 8,192 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 sávszélesség a óra szorozva az busz szélességgel, és ez a KÁRTYA az memória órajelét 600 MHz. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.

A legnagyobb dolog, amit tart, az Qwen3-Coder-Next, 80B, tömörítve IQ4_XS és generálás körül 57.7 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Data Center GPU Max 1100 a grafikus feldolgozón van építve Ponte Vecchio, az architektúra használatával Generation 12.5 ból Intel, a generáció részeként Data Center GPU(Ponte Vecchio).

A chip-et a következő gyártó készíti Intel, egy folyamatban 10 , egy kockával, amely méri 1,280 mm², tartás 100 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 3.6758642325496 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

22.2 TFLOPS

FP64

22.2 TFLOPS

Papíron Data Center GPU Max 1100 elér 22.2 TFLOPS félnyes pontossággal, és 22.2 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 22.2 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 GHz egy gyorsításra 1.55 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

Data Center GPU Max 1100 L1 gyorsítótárral rendelkezik 64 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 204 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 7,168 árnyékoló egységek, 448 Textúrázási 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

300 W

Data Center GPU Max 1100 rated at 300 W, és a javasolt rendszer tápegység 700 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, mérés 267 mm hosszú, és szükséges 1x 12-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 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 Data Center GPU Max 1100

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

01 Qwen3-Coder-Next 80B · IQ4_XS · Feb 2026 57.7 tok/s
02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · IQ4_XS · Sep 2025 57.7 tok/s
03 Kimi Dev 72b 72B · IQ4_XS · Jun 2025 11.6 tok/s
04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · IQ4_XS · Apr 2025 11.6 tok/s
05 InternVL2_5-78B 78.4B · Q3_K_M · Dec 2024 11.7 tok/s
06 Qwen2.5-72B 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 10.8 tok/s
07 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 10.8 tok/s
08 InternVL2-Llama3-76B 76B · IQ4_XS · Jul 2024 10.9 tok/s
09 Qwen2-72B 72.7B · Q4_K_M · Jun 2024 10.8 tok/s
10 IDEFICS-80B 80B · Q3_K_M · Aug 2023 11.4 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Data Center GPU Max 1100

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 339 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 314 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Data Center GPU Max 1100

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 607 modellek, amelyeket ez a kártya futtathat. Keresés név vagy méret szerint — a 27b beírása a paraméterek számán illeszkedik, még akkor is, ha a név soha nem mondja ki.
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. 48 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
03

Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

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.
04

Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 339 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.

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. 48 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 Data Center GPU Max 1100.

Válaszok

Data Center GPU Max 1100 — gyakori kérdések

Data Center GPU Max 1100— 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.

Data Center GPU Max 1100— jó helyi AI modellek futtatására?

Memóriája elég nagy ahhoz, hogy olyan modelleket támogasson, amelyeket a legtöbb asztali hardver nem tud kezelni, és sávszélessége elég magas ahhoz, hogy gyorsabban generáljon szöveget, mint ahogy a legtöbb ember olvas. Összességében fut 607 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

Data Center GPU Max 1100— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 48 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

Két Data Center GPU Max 1100 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 96 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

Data Center GPU Max 1100— Melyik AI modellt tud futtatni?

607 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.

Data Center GPU Max 1100— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Qwen3-Coder-Next at 80B paraméterek, tömörített IQ4_XS. Körülbelül generál. 57.7 token másodpercenként és körülbelül 38.8 A kártya memória GB-ja.

Data Center GPU Max 1100— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 339 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.

Data Center GPU Max 1100— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 E4B at Q8_0, használva körülbelül 9.8 GB memória és körülbelül generálás 75.3 tokenek másodpercenként

Data Center GPU Max 1100— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 118 tokenek másodpercenként

Data Center GPU Max 1100— 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 67.2 tokenek másodpercenként

Data Center GPU Max 1100— futtatható-e 70B modellek?

Igen. Például fut. Qwen3-Coder-Next at IQ4_XS, használva körülbelül 38.8 GB memória és körülbelül generálás 57.7 tokenek másodpercenként

Data Center GPU Max 1100— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 48 GB -nak HBM2e. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 43.2 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

Data Center GPU Max 1100— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,230 GB/s egy buszon keresztül a 8,192 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.

Data Center GPU Max 1100— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja HBM2e órára állítva 600 MHz. 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.

Data Center GPU Max 1100— ki készíti?

Ez egy terméke a Intel, a chip általi gyártásával Intel, egy folyamatban 10 .

Data Center GPU Max 1100— Mikor adták ki?

Megjelent a January 2023.

Data Center GPU Max 1100— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 300 W, és a javasolt rendszer tápegység 700 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.

Data Center GPU Max 1100— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 64 Kb, és az L2 gyorsítótár 204 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.

Data Center GPU Max 1100— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 22.2 TFLOPS fél precízióban és 22.2 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.

Data Center GPU Max 1100— 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.

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