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

AMD 16 GB LPDDR5 102 GB/s January 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 · 16.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

33.8 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Ryzen Z2 Go GPU?

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..

432 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
33.8 tok/s

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

19–50 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–44 · alacsony bizalom

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

16–43 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · 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 Z2 Go 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
102 GB/s
Memória típus
LPDDR5
Memória busz szélessége
128 bit
Memória óra
800 MHz

A chip

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

Grafikus processzor
Rembrandt+
Architektúra
RDNA 2.0
Generáció
Console GPU(AMD)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
6 nm
Tranzisztorok
13.1 billion
Tranzisztor sűrűség
63,000 K/mm²
Die méret
208 mm²
Csomag
FP7
Kiadott
1 January 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
768
Textúrázási egységek
48
Render kimeneti egységek
32
Ray tracing magok
12
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)
8.3 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
4.1 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
259.2 GFLOPS
Pixelek aránya
86 GPixel/s
Textúra sebesség
130 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
2.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy Ryzen Z2 Go 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

Miért a memória az a szám, ami itt számít

VRAM

16 GB

Sávszélesség

102 GB/s

Legnagyobb modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Ryzen Z2 Go GPU hordoz 16 GB -nak LPDDR5. 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 102 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 800 MHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlati plafon Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 16.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Ryzen Z2 Go GPU a grafikus feldolgozón van építve Rembrandt+, az architektúra használatával RDNA 2.0 ból AMD, a generáció részeként Console GPU(AMD).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 6 , egy kockával, amely méri 208 mm², tartás 13.1 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 January 2025, nagyjából 1.5805157878659 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

8.3 TFLOPS

FP64

259.2 GFLOPS

Papíron Ryzen Z2 Go GPU elér 8.3 TFLOPS félnyes pontossággal, és 4.1 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 259.2 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 Z2 Go 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 768 árnyékoló egységek, 48 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

28 W

Ryzen Z2 Go 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 Z2 Go GPU

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

  1. 01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 16.9 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 3.4 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 3.4 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 16.1 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 16.9 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 3.4 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 3.4 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 18.1 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 16.9 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 3.4 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Ryzen Z2 Go 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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 31.3 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 30.8 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 30.8 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 30.8 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Ryzen Z2 Go 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..

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

  2. 02

    Állítsd be a ténylegesen használt CONTEXT LENGTH-et.

    Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 16 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.

  3. 03

    Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

    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

    Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

    A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 33.8 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.

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 16 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 Ryzen Z2 Go GPU.

Válaszok

Ryzen Z2 Go GPU — gyakori kérdések

01

Ryzen Z2 Go 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.

02

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

A kártya teljesítményén túli terhelés 16 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

03

Két Ryzen Z2 Go GPU kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 32 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

04

Ryzen Z2 Go 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.

05

Ryzen Z2 Go 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. 16.1 token másodpercenként és körülbelül 14.4 A kártya memória GB-ja.

06

Ryzen Z2 Go GPU— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 33.8 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.

07

Ryzen Z2 Go GPU— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. Multi-Token Prediction 7B at Q8_0, használva körülbelül 7.9 GB memória és körülbelül generálás 5.1 tokenek másodpercenként

08

Ryzen Z2 Go GPU— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q6_K, használva körülbelül 13.7 GB memória és körülbelül generálás 17.1 tokenek másodpercenként

09

Ryzen Z2 Go 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 18.1 tokenek másodpercenként

10

Ryzen Z2 Go GPU— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 16 GB -nak LPDDR5. 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.

11

Ryzen Z2 Go GPU— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 102 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.

12

Ryzen Z2 Go GPU— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja LPDDR5 órára állítva 800 MHz. 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.

13

Ryzen Z2 Go GPU— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 6 .

14

Ryzen Z2 Go GPU— Mikor adták ki?

Megjelent a January 2025.

15

Ryzen Z2 Go 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.

16

Ryzen Z2 Go 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.

17

Ryzen Z2 Go GPU— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 8.3 TFLOPS fél precízióban és 4.1 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.

18

Ryzen Z2 Go 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.

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