Számítsa ki a TPS-t a Ryzen AI Z2 Extreme GPU helyi AI modellek

AMD 16 GB LPDDR5X 256 GB/s October 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

432 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 40.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

84.6 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Ryzen AI Z2 Extreme GPU?

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.

432 modellek megfelelnek

Számítás

						Kvantisálás	Illeszkedik
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokenek	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
84.6 tok/s 51–135 · alacsony bizalom	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
78.3 tok/s 47–125 · alacsony bizalom	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
76.9 tok/s 46–123 · alacsony bizalom	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
76.9 tok/s 46–123 · alacsony bizalom	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
76.9 tok/s 46–123 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
76.9 tok/s 46–123 · alacsony bizalom	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
70.5 tok/s 42–113 · alacsony bizalom	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
70.5 tok/s 42–113 · alacsony bizalom	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
70.5 tok/s 42–113 · alacsony bizalom	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
70.5 tok/s 42–113 · alacsony bizalom	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
68.8 tok/s 41–110 · alacsony bizalom	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokenek	Q8_0	Kényelmes
67.8 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · alacsony bizalom	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokenek ?	Q8_0	Kényelmes
65.1 tok/s 39–104 · 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

Ryzen AI Z2 Extreme GPU 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: 16 GB
Memória sávszélesség: 256 GB/s
Memória típus: LPDDR5X
Memória busz szélessége: 256 bit
Memória óra: 1 GHz

A chip

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

Grafikus processzor: Strix Point
Architektúra: RDNA 3.5
Generáció: Console GPU(AMD)
Öntödé: TSMC
Feldolgozási méret: 4 nm
Tranzisztorok: 34 billion
Tranzisztor sűrűség: 145,900 K/mm²
Die méret: 233 mm²
Csomag: FP8
Kiadott: 16 October 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: 800 MHz
Turbóóra: 2.7 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: 1,024
Textúrázási egységek: 64
Render kimeneti egységek: 48
Ray tracing magok: 16
L1 gyorsítótár: 128 KB
L2 gyorsítótár: 8 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): 11.1 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32): 5.5 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64): 345.6 GFLOPS
Pixelek aránya: 130 GPixel/s
Textúra sebesség: 173 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): 28 W
Áramellátó csatlakozók: None
Kimenetek megjelenítése: 1x USB Type-C

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: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 2.1
Shader modell: 6.8

Lista

Hol lehet venni egy Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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

16 GB

Sávszélesség

256 GB/s

Legnagyobb modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Ryzen AI Z2 Extreme GPU hordoz 16 GB -nak LPDDR5X. Ez kényelmesen elérhető a kis és közepes modellekhez, bár a legnagyobbak elérhetetlenek maradnak, ha nem osztják őket. A meghajtói terhelés körülbelül 14.4 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 256 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 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 gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 40.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Ryzen AI Z2 Extreme GPU a grafikus feldolgozón van építve Strix Point, az architektúra használatával RDNA 3.5 ból AMD, a generáció részeként Console GPU(AMD).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 4 , egy kockával, amely méri 233 mm², tartás 34 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 October 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

11.1 TFLOPS

FP64

345.6 GFLOPS

Papíron Ryzen AI Z2 Extreme GPU elér 11.1 TFLOPS félnyes pontossággal, és 5.5 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 345.6 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.

Az órajelek egy alapból futnak 800 MHz egy gyorsításra 2.7 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

Ryzen AI Z2 Extreme GPU L1 gyorsítótárral rendelkezik 128 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 8 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 1,024 árnyékoló egységek, 64 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

28 W

Ryzen AI Z2 Extreme GPU rated at 28 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.

Az extremitások

A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 42.3 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 8.5 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 8.5 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 40.1 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 42.3 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 8.5 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 8.5 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 45.3 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 42.3 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 8.5 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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 84.6 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 78.3 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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 432 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.
02

Illeszd a kontextust a munkádhoz

Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 16 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
03

Rögzítse az összehasonlítást egy minőségi szintre.

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.
04

Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 84.6 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. 16 GB.
06

Ellenőrizze más hardverekkel

Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze Ryzen AI Z2 Extreme GPU.

Válaszok

Ryzen AI Z2 Extreme GPU — gyakori kérdések

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája a kis és közepes modelleket fedi le, bár a legnagyobbak elérhetetlenek, mivel a sávszélessége miatt a generálás lassúnak tűnik a nagyobb modellek esetén. Összességében fut 432 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 16 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

Két Ryzen AI Z2 Extreme GPU kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 32 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Melyik AI modellt tud futtatni?

432 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Nemotron 3-Nano-30B-A3B at 31.6B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 40.1 token másodpercenként és körülbelül 14.4 A kártya memória GB-ja.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 84.6 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 12.6 tokenek másodpercenként

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q6_K, használva körülbelül 13.7 GB memória és körülbelül generálás 42.7 tokenek másodpercenként

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— futtatható-e 30B modellek?

Igen. Például fut. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B at Q3_K_M, használva körülbelül 12.9 GB memória és körülbelül generálás 45.3 tokenek másodpercenként

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 16 GB -nak LPDDR5X. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 14.4 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 256 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja LPDDR5X órára állítva 1 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 4 .

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Mikor adták ki?

Megjelent a October 2025.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 28 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 128 Kb, és az L2 gyorsítótár 8 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 11.1 TFLOPS fél precízióban és 5.5 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