Számítsa ki a TPS-t a RTX A1000 helyi AI modellek

NVIDIA 8 GB GDDR6 192 GB/s April 2024

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 · 16.5 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

81.3 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy RTX A1000?

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
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 131k 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 A1000 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
192 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
128 bit
Memória óra
1.5 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GA107
Architektúra
Ampere
Generáció
Workstation Ampere(Ax000)
Öntödé
Samsung
Feldolgozási méret
8 nm
Tranzisztorok
8.7 billion
Tranzisztor sűrűség
43,500 K/mm²
Die méret
200 mm²
Csomag
FCBGA-1358
Kiadott
16 April 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
727 MHz
Turbóóra
1.46 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
2,304
Textúrázási egységek
72
Render kimeneti egységek
32
Streaming multiprocesszorok
18
Tenzor magok
72
Ray tracing magok
18
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)
6.7 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
6.7 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
105.3 GFLOPS
Pixelek aránya
47 GPixel/s
Textúra sebesség
105 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
Javasolt tápegység
250 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
PCIe 4.0 x8
Bővítőhely szélessége
Single-slot
Dimenziók
163 mm
Kimenetek megjelenítése
4x mini-DisplayPort 1.4a

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
8.6
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy RTX A1000

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

192 GB/s

Legnagyobb modell

Baichuan 1-13B

RTX A1000 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 192 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 1.5 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 16.5 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

RTX A1000 a grafikus feldolgozón van építve GA107, az architektúra használatával Ampere ból NVIDIA, a generáció részeként Workstation Ampere(Ax000).

A chip-et a következő gyártó készíti Samsung, egy folyamatban 8 , egy kockával, amely méri 200 mm², tartás 8.7 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 April 2024, nagyjából 2.2928303419609 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

6.7 TFLOPS

FP64

105.3 GFLOPS

Tenzor magok

72

Papíron RTX A1000 elér 6.7 TFLOPS félnyes pontossággal, és 6.7 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 105.3 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 72 Tenzor magok át跨 18 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 727 MHz egy gyorsításra 1.46 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 A1000 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 2,304 árnyékoló egységek, 72 Textúrázási egységek, és 32 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 A1000 rated at 50 W, és a javasolt rendszer tápegység 250 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 single-slot, mérés 163 mm hosszú. 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 A1000

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 16.9 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 16.9 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 16.9 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 16.8 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 16.9 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 16.9 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 16.9 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 16.9 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 16.6 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 16.5 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy RTX A1000

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 81.3 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 75.3 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.9 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.9 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.9 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX A1000

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

    Keresd a modellt a táblázatban

    A táblázat felsorolja 337 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.

  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 Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.

  3. 03

    Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

    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 sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 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.

  5. 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. 8 GB.

  6. 06

    Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.

    Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette RTX A1000.

Válaszok

RTX A1000 — gyakori kérdések

01

RTX A1000— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 72 Tenzor magok át跨 18 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

02

RTX A1000— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 8.6. 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.

03

RTX A1000— 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.

04

RTX A1000— 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.

05

RTX A1000— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 8 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

06

Két RTX A1000 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 16 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

07

RTX A1000— 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.

08

RTX A1000— 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. 16.5 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.

09

RTX A1000— 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.

10

RTX A1000— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 26.8 tokenek másodpercenként

11

RTX A1000— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 18.4 tokenek másodpercenként

12

RTX A1000— 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.

13

RTX A1000— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 192 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.

14

RTX A1000— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 órára állítva 1.5 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.

15

RTX A1000— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával Samsung, egy folyamatban 8 .

16

RTX A1000— Mikor adták ki?

Megjelent a April 2024.

17

RTX A1000— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 50 W, és a javasolt rendszer tápegység 250 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.

18

RTX A1000— 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.

19

RTX A1000— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 6.7 TFLOPS fél precízióban és 6.7 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.

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