Számítsa ki a TPS-t a Jetson T5000 helyi AI modellek

NVIDIA 128 GB LPDDR5X 273 GB/s August 2025

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

624 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Solar Open2 250B

250.3B · Q3_K_M · 6.9 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

116 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Jetson T5000?

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..

624 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
116 tok/s

98–139

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

98–139

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

69–185 · alacsony bizalom

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

69–185 · alacsony bizalom

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

69–185 · alacsony bizalom

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

69–185 · alacsony bizalom

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

64–171 · alacsony bizalom

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

63–168 · alacsony bizalom

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

63–168 · alacsony bizalom

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

63–168 · alacsony bizalom

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

63–168 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

80–113

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

56–148 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · alacsony bizalom

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

53–142 · 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

Jetson T5000 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
128 GB
Memória sávszélesség
273 GB/s
Memória típus
LPDDR5X
Memória busz szélessége
256 bit
Memória óra
1.07 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GB10B
Architektúra
Blackwell
Generáció
Server Blackwell(Bxx)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
3 nm
Kiadott
27 August 2025

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
1.67 GHz
Turbóóra
2.53 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
96
Render kimeneti egységek
32
Streaming multiprocesszorok
20
Tenzor magok
96
Ray tracing magok
20
L1 gyorsítótár
250 KB
L2 gyorsítótár
50 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)
51.7 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
12.9 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
6.5 TFLOPS
Pixelek aránya
81 GPixel/s
Textúra sebesség
242 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)
40 W
Javasolt tápegység
200 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
PCIe 5.0 x16
Bővítőhely szélessége
IGP
Dimenziók
243 mm × 57 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.

CUDA számítási képesség
11.0
OpenCL
3.0

Lista

Hol lehet venni egy Jetson T5000

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

Mit jelent a memóriaalrendszer az AI számára

VRAM

128 GB

Sávszélesség

273 GB/s

Legnagyobb modell

Solar Open2 250B

Jetson T5000 tartalmaz 128 GB -nak LPDDR5X. Ez a hardverosztályba helyezi, amely képes a legnagyobb open WEIGHT modellek tárolására anélkül, hogy azokat gépek között osztaná meg. Egy inference RUNTIME körülbelül elérheti 115.2 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 273 GB/s egy buszon keresztül a 256 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 1.07 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlati plafon Solar Open2 250B, 250.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 6.9 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Jetson T5000 a grafikus feldolgozón van építve GB10B, az architektúra használatával Blackwell ból NVIDIA, a generáció részeként Server Blackwell(Bxx).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 3 . 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 August 2025. 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

51.7 TFLOPS

FP64

6.5 TFLOPS

Tenzor magok

96

Papíron Jetson T5000 elér 51.7 TFLOPS félnyes pontossággal, és 12.9 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 6.5 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.

A kártya hordozza 96 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 1.67 GHz egy gyorsításra 2.53 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

Jetson T5000 L1 gyorsítótárral rendelkezik 250 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 50 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, 96 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

40 W

Jetson T5000 rated at 40 W, és a javasolt rendszer tápegység 200 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, mérés 243 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 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 Jetson T5000

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

  1. 01 Solar Open2 250B 250.3B · Q3_K_M · Jun 2026 6.9 tok/s
  2. 02 MiniMax-M2.7 229B · Q3_K_M · Mar 2026 1.4 tok/s
  3. 03 MiniMax-M2.5 229B · Q3_K_M · Feb 2026 1.4 tok/s
  4. 04 MiniMax-M2.1 229B · Q3_K_M · Dec 2025 1.4 tok/s
  5. 05 P1-235B-A22B 235B · Q3_K_M · Nov 2025 7.4 tok/s
  6. 06 Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) 235B · Q3_K_M · Jul 2025 7.4 tok/s
  7. 07 Qwen3-235B-A22B (Jul 2025) 235B · Q3_K_M · Jul 2025 7.4 tok/s
  8. 08 Qwen3-235B-A22B 235B · IQ4_XS · Apr 2025 6.7 tok/s
  9. 09 DeepSeek-V2.5 236B · Q3_K_M · Sep 2024 7.4 tok/s
  10. 10 DeepSeek-V2 (MoE-236B) 236B · Q3_K_M · May 2024 7.4 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Jetson T5000

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 116 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 116 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 116 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 116 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 116 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 116 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 107 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 105 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 105 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 105 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Jetson T5000

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 624 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. 128 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 03

    Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

    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.

  4. 04

    Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

    Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 116 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 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. 128 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 Jetson T5000.

Válaszok

Jetson T5000 — gyakori kérdések

01

Jetson T5000— Mikor adták ki?

Megjelent a August 2025.

02

Jetson T5000— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 40 W, és a javasolt rendszer tápegység 200 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.

03

Jetson T5000— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 250 Kb, és az L2 gyorsítótár 50 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.

04

Jetson T5000— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 51.7 TFLOPS fél precízióban és 12.9 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.

05

Jetson T5000— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 96 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.

06

Jetson T5000— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 11.0. 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.

07

Jetson T5000— 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.

08

Jetson T5000— jó helyi AI modellek futtatására?

Its memory is large enough for models most desktop hardware cannot touch though its bandwidth means generation will feel slow on larger models. In total it runs 624 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

09

Jetson T5000— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 128 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

10

Két Jetson T5000 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 256 GB amely lehetővé teszi, hogy olyan modelleket tarts meg, amelyeket egyedül nem tudtak volna, de a generálás nem így oszlik meg. Ezek a számok egy kártyát írnak le.

11

Jetson T5000— Melyik AI modellt tud futtatni?

624 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.

12

Jetson T5000— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Solar Open2 250B at 250.3B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 6.9 token másodpercenként és körülbelül 106.6 A kártya memória GB-ja.

13

Jetson T5000— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 116 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.

14

Jetson T5000— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 17.3 tokenek másodpercenként

15

Jetson T5000— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 40.2 tokenek másodpercenként

16

Jetson T5000— 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 23.0 tokenek másodpercenként

17

Jetson T5000— futtatható-e 70B modellek?

Igen. Például fut. Qwen3-Coder-Next at Q8_0, használva körülbelül 80.7 GB memória és körülbelül generálás 8.0 tokenek másodpercenként

18

Jetson T5000— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 128 GB -nak LPDDR5X. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 115.2 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

19

Jetson T5000— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 273 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.

20

Jetson T5000— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja LPDDR5X órára állítva 1.07 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.

21

Jetson T5000— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 3 .

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