Bereken de TPS van de TITAN V CEO Edition op lokale AI-modellen

NVIDIA 32 GB HBM2 868 GB/s June 2018

Elk model in onze catalogus beoordeeld op deze kaart bij de contextlengte en minimumkwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van deze kaart en de grootte van elk model eenmaal gecomprimeerd..

Gerekend voor deze kaart

513 modellen die het kan uitvoeren

679 modellen in onze catalogus samen

Grootste model dat het vasthoudt

Phi-3.5-MoE

60.8B · Q3_K_M · 90.7 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

368 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een TITAN V CEO Edition?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Meer context betekent meer VRAM voor de gesprekken cache. Snelheid is voor een verse conversatie en verandert niet met deze instelling..

Verbergt modellen die alleen passen door onder dit punt te worden gecomprimeerd.

513 modellen komen overeen

Berekenen
Kwantificatie Past
368 tok/s

313–441

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Comfortabel
368 tok/s

313–441

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Comfortabel
368 tok/s

221–588 · lage vertrouwen

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
368 tok/s

221–588 · lage vertrouwen

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
368 tok/s

221–588 · lage vertrouwen

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
368 tok/s

221–588 · lage vertrouwen

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
341 tok/s

204–545 · lage vertrouwen

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
334 tok/s

201–535 · lage vertrouwen

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
334 tok/s

201–535 · lage vertrouwen

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
334 tok/s

201–535 · lage vertrouwen

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
334 tok/s

201–535 · lage vertrouwen

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
306 tok/s

184–490 · lage vertrouwen

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
306 tok/s

184–490 · lage vertrouwen

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
306 tok/s

184–490 · lage vertrouwen

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
306 tok/s

184–490 · lage vertrouwen

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
299 tok/s

254–359

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokens Q8_0 Comfortabel
295 tok/s

177–472 · lage vertrouwen

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
283 tok/s

170–453 · lage vertrouwen

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

TITAN V CEO Edition Volledige specificatie

Alles op file voor deze kaart, geordend op basis van hoezeer het van invloed is op het draaien van een taalmodel in plaats van op hoe een specificatielijst het zou opsommen. MEMORY komt eerst omdat het de uitkomst bepaalt; de rest is CONTEXT..

Geheugen

De twee specificaties die bepalen wat deze card kan draaien en hoe snel. Capaciteit bepaalt welke models passen; bandbreedte bepaalt hoeveel tokens per seconde ze produceren zodra ze dat doen.

Geheugengrootte
32 GB
Geheugenbandbreedte
868 GB/s
Geheugen type
HBM2
Geheugensnelheid bus breedte
4,096 bit
Geheugenklok
848 MHz

De chip

Welke processor zit op het bord en hoe is deze vervaardigd. Een kleinere procesgrootte betekent over het algemeen meer prestaties voor hetzelfde vermogen.

Grafische processor
GV100
Architectuur
Volta
Generatie
GeForce 10
Gieterij
TSMC
Procesgrootte
12 nm
Transistoren
21.1 billion
Transistor dichtheid
25,900 K/mm²
Die grootte
815 mm²
Uitgebracht
21 June 2018

Kloksnelheden

Hoe snel de processor draait. Veel minder waard hier dan op een gaming benchmark: het genereren van tekst wordt beperkt door de geheugenbandbreedte, dus een hogere klok beweegt het resultaat nauwelijks.

Basis klok
1.2 GHz
Boost-klok
1.46 GHz

Verwerkingsunits

Wat de chip bevat. Deze drijven de graphicsprestaties en zijn voornamelijk belangrijk voor het verwerken van een lange prompt in plaats van voor het produceren van het antwoord.

Schaduwunits
5,120
Textuurmappingeenheden
320
Render output units
128
Streaming multiprocessors
80
Tensor cores
640
L1-cache
128 KB
L2-cache
6 MB

Theoretische prestaties

Piek reken tarieven gepubliceerd voor de kaart. Dit zijn plafonds die geen enkele echte werklast bereikt, en het genereren van tekst bereikt een klein percentage daarvan omdat het beperkt wordt door geheugen in plaats van rekenkracht.

Half precisie (FP16)
29.8 TFLOPS
Enkele precisie (FP32)
14.9 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
7.5 TFLOPS
Pixel rate
186 GPixel/s
Textuursnelheid
466 GTexel/s

De kaart

Wat er nodig is om de kaart fysiek te installeren en van stroom te voorzien — de praktische beperkingen die bepalen of deze past in de machine die je al bezit.

Stroomverbruik (TDP)
250 W
Voorgestelde voeding
600 W
Stroomconnectoren
1x 6-pin + 1x 8-pin
Businterface
PCIe 3.0 x16
Sleufbreedte
Dual-slot
Afmetingen
267 mm × 40 mm
Weergave-uitvoer
1x HDMI 2.0, 3x DisplayPort 1.4a

Software ondersteuning

Welke grafische en rekinterfaces ondersteunt de kaart. CUDA-rekenmogelijkheden is degene die van belang is voor inferentie: onder de 7.0 zijn er geen tensor cores, en moderne inferentiesoftware valt terug op langzamere codepaden.

CUDA rekenmogelijkheden
7.0
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader-model
6.8

Lijsten

Waar te koop een TITAN V CEO Edition

Geen enkele verkoper heeft deze kaart momenteel in de aanbieding. Lijsten komen van verkopers die deze hier direct publiceren. — blader door de aanbieder directory om te zien wie wat verkoopt.

Wat de cijfers betekenen

Geheugen: de specificatie die alles bepaalt

Geheugen

32 GB

Bandbreedte

868 GB/s

Grootste model

Phi-3.5-MoE

TITAN V CEO Edition draagt 32 GB van HBM2. Dat dekt de middelgrote modellen die de meeste mensen daadwerkelijk draaien. Zodra de runtime en de driver hun werkomgeving reserveren, blijft er ongeveer dit over: 28.8 GB.

Geheugenbandbreedte bereikt 868 GB/s over een bus van 4,096 bits. Een token genereren betekent elke WEIGHT één keer lezen, zodat dat cijfer het tempo bepaalt meer dan enig ander getal hier, en op dit niveau arriveert tekst sneller dan de meeste mensen lezen.

Bandbreedte is klok vermenigvuldigd met busbreedte, en deze kaart klokt zijn geheugen op 848 MHz. Het verbreden van de bus en het verhogen van de kloksnelheid zijn de twee hefboommechanismen die een fabrikant heeft, daarom kan een kaart met onopvallende cores toch snel genereren.

Gezamenlijk is het grootste model dat past Phi-3.5-MoE, 60.8B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 90.7 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

TITAN V CEO Edition is gebouwd op de graphics processor GV100, het gebruik van de architectuur Volta van NVIDIA, als onderdeel van de generatie GeForce 10.

De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 12 nm, met een dobbelsteen die meet 815 mm², houden 21.1 billion Transistoren. Een kleiner proces betekent over het algemeen meer prestaties voor dezelfde kracht, hoewel het voor taalmodele veel minder belangrijk is dan de geheugen-subsystemen.

Het werd uitgebracht in June 2018, ruwweg 8.1120186696991 jaren geleden. Inferredersoftwareondersteuning volgt doorgaans de hardware met een jaar of twee, dus een kaart van deze leeftijd heeft over het algemeen volwassen, goed geoptimaliseerde codepaden beschikbaar.

Rekenkracht, en waarom het minder belangrijk is dan het lijkt

FP16

29.8 TFLOPS

FP64

7.5 TFLOPS

Tensor cores

640

Op papier TITAN V CEO Edition bereikt 29.8 TFLOPS op halve precisie, en 14.9 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piekfiguren die geen echte werkbelasting ondersteunen, en het genereren van tekst bereikt slechts een klein fractie van hen - decoderen wordt beperkt door geheugen in plaats van door rekenkracht, wat de reden is dat een kaart hier enorm krachtig kan lijken en toch tokens produceert tegen een gewone snelheid.

Dubbelprecisie doorvoersnelheid bereikt 7.5 TFLOPS. Het heeft geen invloed op het draaien van een taalmodel — geen inferentie-runtime gebruikt het — maar het scheidt datacentrumonderdelen van consumentenonderdelen, aangezien laatstgenoemden het opzettelijk beperken.

De kaart draagt 640 Tensor cores over 80 Streaming multiprocessors. Deze versnellen de matrixarithmeticiteit die ten grondslag ligt aan een transformer, en zij zijn wat het verwerken van prompts — het lezen van een lang document voordat er wordt geantwoord — dramatisch sneller maakt dan anders het geval zou zijn.

Klokken draaien vanaf een basis van 1.2 GHz naar een boost van 1.46 GHz. Hier veel minder waard dan op een gaming benchmark: het verhogen van de kloksnelheden versnelt de rekensom, en de rekensom is niet waar de generatie op wacht.

Cache en verwerkingsunits

TITAN V CEO Edition heeft een L1 cache van 128 KB, ondersteund door een L2-cache van 6 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou raken, wat de enige plek op deze pagina is waar een ander getal dan bandbreedte stilletjes de generatie snelheid beïnvloedt — een grote L2 laat meer van de werkset dicht bij de kernen blijven.

Er zijn 5,120 Schaduwunits, 320 Textuurmappingeenheden, en 128 Render output units. Deze sturen grafische workloads aan en dragen bij aan promptverwerking, maar ze zitten een groot deel van de tijd dat een model bezig is met het genereren van een antwoord stil.

Kracht, grootte en installatie

Stroomverbruik

250 W

TITAN V CEO Edition is beoordeeld op 250 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 600 W. Het draaien van een taalmodel houdt een GPU-kaart bezig in korte pieken in plaats van continu - het verbruikt veel energie tijdens het genereren en idle tussen aanvragen - dus het sustained draw over een werkdag ligt meestal ver onder de nominale waarde.

Het bord neemt in beslag dual-slot, meten 267 mm lang, en heeft 1x 6-pin + 1x 8-pin. Het is de moeite waard om te controleren tegen de behuizing en de voeding die al in de machine zit, aangezien de grootste CARDS aanzienlijk meer van beiden nodig hebben dan een typische desktop biedt.

Het verbindt over PCIe 3.0 x16. De interface bepaalt hoe snel een model van de schijf naar de GPU-kaart wordt geladen, niet hoe snel het daar draait, dus een smallere verbinding kost een paar seconden bij de opstart en verder niets.

De extremen

De grootste AI-modellen die draaien op een TITAN V CEO Edition

De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..

  1. 01 Kimi Linear 48B · IQ4_XS · Oct 2025 18.8 tok/s
  2. 02 Llama Nemotron Super v1.5 49B · IQ4_XS · Jul 2025 18.4 tok/s
  3. 03 Nemotron-H 56B 56B · Q3_K_M · Apr 2025 17.7 tok/s
  4. 04 Nemotron-H 47B 47B · IQ4_XS · Apr 2025 19.2 tok/s
  5. 05 Llama Nemotron Super 49B 49B · IQ4_XS · Mar 2025 18.4 tok/s
  6. 06 Jamba 1.6 Mini 52B · IQ4_XS · Mar 2025 75.3 tok/s
  7. 07 Jamba 1.5 Mini 52B · IQ4_XS · Aug 2024 75.3 tok/s
  8. 08 Qwen2-57B-A14B 57B · IQ4_XS · Jun 2024 64.5 tok/s
  9. 09 Phi-3.5-MoE 60.8B · Q3_K_M · Apr 2024 90.7 tok/s
  10. 10 Jamba 51.6B · IQ4_XS · Mar 2024 75.3 tok/s

De snelste AI-modellen op een TITAN V CEO Edition

Waar deze kaart de tokens het snelst produceert. Kleinere modellen domineren hier, omdat het genereren van elke token betekent dat het hele model eens uit het geheugen moet worden gelezen..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 368 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 368 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 368 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 368 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 368 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 368 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 341 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 334 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 334 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 334 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen TITAN V CEO Edition

U hoeft niets met de hand te berekenen — de gputps.com-calculator op deze pagina heeft het al voor elk model dat deze kaart kan bevatten uitgerekend. De antwoorden aflezen kost zes stappen.

  1. 01

    Vind het model in de tabel

    De tabel somt 513 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.

  2. 02

    Stel de contextlengte in die je daadwerkelijk zult gebruiken

    Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 32 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.

  3. 03

    Kies hoe ver je wilt comprimeren

    Standaard kiest de tabel de minst-gecomprimeerde kopie die past. Het instellen van een vloer verwijdert modellen die alleen kwalificeren door zware compressie.

  4. 04

    Neem het bereik als het antwoord

    Elke snelheid is een schatting voor een enkel gesprek, met een bereik eronder. Het bovenste einde hier is 368 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.

  5. 05

    Controleer de geheugen kolom voordat je commit.

    De fit-kolom scheidt modellen die net passen van degenen met ruimte over — het is de moeite waard om dit te controleren voordat je op een daarvan besluit, tegen een beschikbare 32 GB.

  6. 06

    Open het model om kaarten te vergelijken

    Elke modelpagina herhaalt deze berekening voor de hele catalogus. Zeker de moeite waard om te bekijken voordat je beslist: het toont wat anders hetzelfde model draait, naast TITAN V CEO Edition.

Antwoorden

TITAN V CEO Edition — veelgestelde vragen

01

TITAN V CEO Edition— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 32 GB van HBM2. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 28.8 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

02

TITAN V CEO Edition— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 868 GB/s over een bus van 4,096 bits. Dit is de enige beste voorspeller van hoe snel het tekst genereert, omdat het produceren van elk token betekent dat het het hele model eenmaal uit het geheugen leest.

03

TITAN V CEO Edition— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van HBM2 geklokt op 848 MHz. HBM-types worden aangetroffen op datacenter-accelerators en hebben veel meer bandbreedte dan de GDDR die op desktopkaarten wordt gebruikt, wat verklaart waarom ze tokens aanzienlijk sneller genereren bij dezelfde capaciteit.

04

TITAN V CEO Edition— wie maakt het?

Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 12 nm.

05

TITAN V CEO Edition— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in June 2018.

06

TITAN V CEO Edition— hoeveel vermogen verbruikt het?

Beoordelde bordkracht is 250 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 600 W. Het genereren van tekst verbruikt veel in bursts en idle tussen aanvragen, dus het gemiddelde verbruik over een werk sessie ligt normaal gesproken goed onder het opgegeven cijfer.

07

TITAN V CEO Edition— hoeveel cache heeft het?

De L1-cache is 128 KB, en de L2-cache is 6 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou bereiken, dus een grotere L2 geeft een bescheiden verhoging van de generatiesnelheid boven wat alleen de bandbreedte voorspelt.

08

TITAN V CEO Edition— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 29.8 TFLOPS bij halve precisie en 14.9 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piek-arithmetische plafonds in plaats van haalbare snelheden, en tekstgeneratie bereikt slechts een klein deel ervan omdat het beperkt is door geheugenbandbreedte.

09

TITAN V CEO Edition— hoeveel tensor cores heeft het?

Het heeft 640 Tensor cores over 80 Streaming multiprocessors. Ze versnellen de matrixarithmetic waaruit een transformer is opgebouwd, wat voornamelijk de verwerking van een lange prompt versnelt in plaats van het produceren van de reactie.

10

TITAN V CEO Edition— ondersteunt het CUDA?

Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 7.0. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.

11

TITAN V CEO Edition— Welke businterface gebruikt het?

Het maakt gebruik van PCIe 3.0 x16. Dit regelt hoe snel een model op de kaart wordt geladen in plaats van hoe snel het draait zodra het is geladen, zodat het een paar seconden kost bij het opstarten en niets tijdens de generatie.

12

TITAN V CEO Edition— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?

Zijn VRAM dekt comfortabel de middelgrote modellen die de meeste mensen lokaal draaien en zijn bandbreedte is hoog genoeg om tekst sneller te genereren dan de meeste mensen lezen. In totaal draait het 513 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.

13

TITAN V CEO Edition— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?

Afschuiven voorbij de card's 32 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.

14

Zou twee TITAN V CEO Edition kaarten twee keer zo snel zijn?

Capaciteit voegt toe, doorvoer niet. Twee van hen geven je 64 GB die je in staat stelt om modellen vast te houden die geen van beide alleen zou kunnen vasthouden, maar generatie splitst niet op die manier. Deze cijfers beschrijven één kaart.

15

TITAN V CEO Edition— Welke AI-modellen kan het draaien?

513 van de 679 open-weight taalmodele die we volgen passen op deze kaart en kunnen lokaal worden uitgevoerd. De tabel op deze pagina vermeldt ieder exemplaar, met het geheugen dat het nodig heeft, de kwantisering waarop het draait en een geschatte generatiesnelheid.

16

TITAN V CEO Edition— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?

Het grootste model in onze catalogus dat past is Phi-3.5-MoE bij 60.8B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 90.7 tokens per second en heeft ongeveer 27.2 GB van het geheugen van de kaart.

17

TITAN V CEO Edition— hoeveel tokens per seconde produceert het?

Het hangt af van het model. Het snelste model dat we hier volgen is Gemma 3 QAT 1B ongeveer 368 tokens per seconde, terwijl grotere modellen proportioneel langzamer draaien omdat elk token het hele model uit het geheugen moet lezen. Snelheden zijn schattingen voor één gesprek tegelijk.

18

TITAN V CEO Edition— kan het draaien 7B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 54.9 tokens per seconde

19

TITAN V CEO Edition— kan het draaien 13B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 128 tokens per seconde

20

TITAN V CEO Edition— kan het draaien 30B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q6_K, ongeveer 22.7 GB geheugen en genereert ongeveer 106 tokens per seconde

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met de hardware. Als je al weet welk model je wilt en je moet weten wat het kost om het te draaien, Begin van het MODEL in plaats van het MODEL..

Alle GPU's