Számítsa ki a TPS-t a RTX 6000D helyi AI modellek

NVIDIA 84 GB GDDR7 1,570 GB/s March 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

609 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

dots.llm1

142B · Q3_K_M · 12.6 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

665 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy RTX 6000D?

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..

609 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
665 tok/s

565–798

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

565–798

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

399–1,064 · alacsony bizalom

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

399–1,064 · alacsony bizalom

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

399–1,064 · alacsony bizalom

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

399–1,064 · alacsony bizalom

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

369–985 · alacsony bizalom

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

363–967 · alacsony bizalom

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

363–967 · alacsony bizalom

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

363–967 · alacsony bizalom

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

363–967 · alacsony bizalom

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

332–887 · alacsony bizalom

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

332–887 · alacsony bizalom

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

332–887 · alacsony bizalom

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

332–887 · alacsony bizalom

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

460–649

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

320–853 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · alacsony bizalom

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

307–818 · 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 6000D 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
84 GB
Memória sávszélesség
1,570 GB/s
Memória típus
GDDR7
Memória busz szélessége
448 bit
Memória óra
1.75 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
GB202
Architektúra
Blackwell 2.0
Generáció
Blackwell PRO W(x000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
5 nm
Tranzisztorok
92.2 billion
Tranzisztor sűrűség
122,900 K/mm²
Die méret
750 mm²
Kiadott
18 March 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
1.59 GHz
Turbóóra
2.43 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
19,968
Textúrázási egységek
624
Render kimeneti egységek
192
Streaming multiprocesszorok
156
Tenzor magok
624
Ray tracing magok
156
L1 gyorsítótár
128 KB
L2 gyorsítótár
128 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)
97 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
97 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
1.5 TFLOPS
Pixelek aránya
467 GPixel/s
Textúra sebesség
1,516 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)
600 W
Javasolt tápegység
1,000 W
Áramellátó csatlakozók
1x 16-pin
Busz interfész
PCIe 5.0 x16
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
304 mm × 40 mm
Kimenetek megjelenítése
4x DisplayPort 2.1b

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
12.0
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy RTX 6000D

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

84 GB

Sávszélesség

1,570 GB/s

Legnagyobb modell

dots.llm1

RTX 6000D tartalmaz 84 GB -nak GDDR7. Ez a hardverosztályba helyezi, amely képes a legnagyobb open WEIGHT modellek tárolására anélkül, hogy azokat gépek között osztaná meg. Egy inference RUNTIME körülbelül elérheti 75.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,570 GB/s egy buszon keresztül a 448 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 szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.75 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik dots.llm1, 142B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 12.6 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

RTX 6000D a grafikus feldolgozón van építve GB202, az architektúra használatával Blackwell 2.0 ból NVIDIA, a generáció részeként Blackwell PRO W(x000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 5 , egy kockával, amely méri 750 mm², tartás 92.2 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 March 2025, nagyjából 1.3722778685 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

97 TFLOPS

FP64

1.5 TFLOPS

Tenzor magok

624

Papíron RTX 6000D elér 97 TFLOPS félnyes pontossággal, és 97 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.

A kártya hordozza 624 Tenzor magok át跨 156 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 1.59 GHz egy gyorsításra 2.43 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 6000D L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 128 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 19,968 árnyékoló egységek, 624 Textúrázási egységek, és 192 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

600 W

RTX 6000D rated at 600 W, és a javasolt rendszer tápegység 1,000 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 304 mm hosszú, és szükséges 1x 16-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 RTX 6000D

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

  1. 01 Mistral Medium 3.5 128B · IQ4_XS · Apr 2026 12.8 tok/s
  2. 02 dots.llm1 142B · Q3_K_M · Jul 2025 12.6 tok/s
  3. 03 Pixtral Large 124B · IQ4_XS · Nov 2024 13.2 tok/s
  4. 04 xLAM-8x22B 141B · Q3_K_M · Sep 2024 12.7 tok/s
  5. 05 SaulLM-large 141B · Q3_K_M · Jul 2024 12.7 tok/s
  6. 06 Mixtral 8x22B 141B · Q3_K_M · Apr 2024 46.0 tok/s
  7. 07 WizardLM-2 8x22B 141B · Q3_K_M · Apr 2024 12.7 tok/s
  8. 08 Zephyr 141B-A39B 141B · Q3_K_M · Apr 2024 46.0 tok/s
  9. 09 APUS-xDAN-4.0(MoE) 136B · IQ4_XS · Apr 2024 12.0 tok/s
  10. 10 DBRX 132B · IQ4_XS · Mar 2024 45.4 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy RTX 6000D

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 665 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 665 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 665 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 665 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 665 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 665 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 616 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 604 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 604 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 604 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy RTX 6000D

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 meg a kívánt modellt

    A táblázat felsorolja 609 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

    A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 84 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.

  3. 03

    Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

    Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.

  4. 04

    Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

    Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 665 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. 84 GB.

  6. 06

    Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

    Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette RTX 6000D.

Válaszok

RTX 6000D — gyakori kérdések

01

RTX 6000D— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 1,570 GB/s egy buszon keresztül a 448 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.

02

RTX 6000D— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR7 órára állítva 1.75 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.

03

RTX 6000D— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 5 .

04

RTX 6000D— Mikor adták ki?

Megjelent a March 2025.

05

RTX 6000D— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 600 W, és a javasolt rendszer tápegység 1,000 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.

06

RTX 6000D— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 128 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.

07

RTX 6000D— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 97 TFLOPS fél precízióban és 97 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.

08

RTX 6000D— Hány TENSOR CORE-ja van?

Van 624 Tenzor magok át跨 156 Streaming multiprocesszorok. Felgyorsítják a mátrixaritmetikát, amelyből a transformer fel van építve, ami elsősorban a hosszú prompt feldolgozását gyorsítja, nem pedig a válasz előállítását.

09

RTX 6000D— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 12.0. 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.

10

RTX 6000D— 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.

11

RTX 6000D— jó helyi AI modellek futtatására?

Its memory is large enough for models most desktop hardware cannot touch and its bandwidth is high enough to generate text faster than most people read. In total it runs 609 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

12

RTX 6000D— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 84 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

13

Két RTX 6000D kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 168 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.

14

RTX 6000D— Melyik AI modellt tud futtatni?

609 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.

15

RTX 6000D— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az dots.llm1 at 142B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 12.6 token másodpercenként és körülbelül 70.1 A kártya memória GB-ja.

16

RTX 6000D— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 665 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.

17

RTX 6000D— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 99.2 tokenek másodpercenként

18

RTX 6000D— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q8_0, használva körülbelül 17.5 GB memória és körülbelül generálás 231 tokenek másodpercenként

19

RTX 6000D— 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 132 tokenek másodpercenként

20

RTX 6000D— futtatható-e 70B modellek?

Igen. Például fut. Qwen3-Coder-Next at Q6_K, használva körülbelül 62.0 GB memória és körülbelül generálás 67.1 tokenek másodpercenként

21

RTX 6000D— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 84 GB -nak GDDR7. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 75.6 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

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