Számítsa ki a TPS-t a RTX 1000 Mobile Ada Generation helyi AI modellek
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
679 modellek az adatbázisunkban összesen
A legnagyobb modell, amit tartalmaz.
Qwen-VL
9.6B · Q3_K_M · 22.9 tok/s
Leggyorsabb modell
Gemma 3 QAT 1B
81.3 tok/s · 1B
Mely AI modellek futhatnak egy RTX 1000 Mobile 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..
266 modellek megfelelnek
Számítás| Kvantisálás | Illeszkedik | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
81.3
tok/s
69–98 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
81.3
tok/s
69–98 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
81.3
tok/s
49–130 · alacsony bizalom |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
81.3
tok/s
49–130 · alacsony bizalom |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
81.3
tok/s
49–130 · alacsony bizalom |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
81.3
tok/s
49–130 · alacsony bizalom |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
75.3
tok/s
45–120 · alacsony bizalom |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
73.9
tok/s
44–118 · alacsony bizalom |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
73.9
tok/s
44–118 · alacsony bizalom |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
73.9
tok/s
44–118 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
73.9
tok/s
44–118 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
67.8
tok/s
41–108 · alacsony bizalom |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
67.8
tok/s
41–108 · alacsony bizalom |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
67.8
tok/s
41–108 · alacsony bizalom |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
67.8
tok/s
41–108 · alacsony bizalom |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
66.1
tok/s
56–79 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 113k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.2
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · alacsony bizalom |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
62.6
tok/s
38–100 · 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 1000 Mobile 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
- 6 GB
- Memória sávszélesség
- 192 GB/s
- Memória típus
- GDDR6
- Memória busz szélessége
- 96 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
- 26 February 2024
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
- 1.49 GHz
- Turbóóra
- 2.03 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
- 2,560
- Textúrázási egységek
- 80
- Render kimeneti egységek
- 48
- Streaming multiprocesszorok
- 20
- Tenzor magok
- 80
- Ray tracing magok
- 20
- 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)
- 10.4 TFLOPS
- Egyszeres pontosság (FP32)
- 10.4 TFLOPS
- Kettős pontosság (FP64)
- 162 GFLOPS
- Pixelek aránya
- 97 GPixel/s
- Textúra sebesség
- 162 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)
- 35 W
- Áramellátó csatlakozók
- None
- Busz interfész
- PCIe 4.0 x8
- 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 1000 Mobile 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
Kapacitás és sávszélesség
VRAM
6 GB
Sávszélesség
192 GB/s
Legnagyobb modell
Qwen-VL
RTX 1000 Mobile Ada Generation csak hordoz 6 GB -nak GDDR6. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 5.4 GB.
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 192 GB/s egy buszon keresztül a 96 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 sávszélesség a óra szorozva az busz szélességgel, és ez a KÁRTYA az memória órajelét 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 legnagyobb dolog, amit tart, az Qwen-VL, 9.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 22.9 tokenek másodpercenként
A chip és hogy hogyan készült
RTX 1000 Mobile 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 February 2024, nagyjából 2.4270750064299 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
10.4 TFLOPS
FP64
162 GFLOPS
Tenzor magok
80
Papíron RTX 1000 Mobile Ada Generation elér 10.4 TFLOPS félnyes pontossággal, és 10.4 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 162 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 80 Tenzor magok át跨 20 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 1.49 GHz egy gyorsításra 2.03 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 1000 Mobile 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 2,560 árnyékoló egységek, 80 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
35 W
RTX 1000 Mobile Ada Generation rated at 35 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 x8. 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 1000 Mobile Ada Generation
A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..
A leggyorsabb AI modellek egy RTX 1000 Mobile 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..
Lépésről lépésre
Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX 1000 Mobile 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..
-
01
Keresd a modellt a táblázatban
A táblázat felsorolja 266 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 6 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.
-
03
Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.
Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.
-
04
Használja a tartományt válaszként
A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 81.3 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 szabad helyet, mielőtt döntést hozna
A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 6 GB.
-
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 RTX 1000 Mobile Ada Generation.
Válaszok
RTX 1000 Mobile Ada Generation — gyakori kérdések
RTX 1000 Mobile Ada Generation— Melyik AI modellt tud futtatni?
266 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.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?
A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Qwen-VL at 9.6B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 22.9 token másodpercenként és körülbelül 5.4 A kártya memória GB-ja.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— mennyi token másodpercenként?
A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 81.3 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.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— futtatható-e 7B modellek?
Igen. Például fut. MetaMath 7B (Mistral finetune) at IQ4_XS, használva körülbelül 5.1 GB memória és körülbelül generálás 28.5 tokenek másodpercenként
RTX 1000 Mobile Ada Generation— mennyi VRAM-ja van?
Ez a KÁRTYA rendelkezik 6 GB -nak GDDR6. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 5.4 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— mi a memória-sávszélessége?
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 192 GB/s egy buszon keresztül a 96 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.
RTX 1000 Mobile 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.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— ki készíti?
Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 5 .
RTX 1000 Mobile Ada Generation— Mikor adták ki?
Megjelent a February 2024.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— mennyi áramot fogyaszt?
A minősített kártya teljesítménye 35 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.
RTX 1000 Mobile 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.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— mennyi a TFLOPS-ja?
Ez értékelve van 10.4 TFLOPS fél precízióban és 10.4 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.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— Hány TENSOR CORE-ja van?
Van 80 Tenzor magok át跨 20 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.
RTX 1000 Mobile 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.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— Milyen busz interfészt használ?
Használja PCIe 4.0 x8. 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.
RTX 1000 Mobile 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 266 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.
RTX 1000 Mobile Ada Generation— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?
A kártya teljesítményén túli terhelés 6 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 RTX 1000 Mobile Ada Generation kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?
Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 12 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.
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..