Bereken de TPS van de GeForce RTX 3080 op lokale AI-modellen

NVIDIA 10 GB GDDR6X 760 GB/s September 2020

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

381 modellen die het kan uitvoeren

679 modellen in onze catalogus samen

Grootste model dat het vasthoudt

Ling-lite-1.5 ("Bailing")

16.8B · Q3_K_M · 51.7 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

322 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een GeForce RTX 3080?

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.

381 modellen komen overeen

Berekenen
Kwantificatie Past
322 tok/s

274–386

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

274–386

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

193–515 · lage vertrouwen

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

193–515 · lage vertrouwen

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

193–515 · lage vertrouwen

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

193–515 · lage vertrouwen

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

181–483 · lage vertrouwen

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 8.1 GB 4k tokens Q3_K_M Krap
298 tok/s

179–477 · lage vertrouwen

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

176–468 · lage vertrouwen

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

176–468 · lage vertrouwen

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

176–468 · lage vertrouwen

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

176–468 · lage vertrouwen

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

161–429 · lage vertrouwen

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

161–429 · lage vertrouwen

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

161–429 · lage vertrouwen

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

161–429 · lage vertrouwen

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

223–314

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

155–413 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

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

149–396 · lage vertrouwen

Otter 1.3B May 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

GeForce RTX 3080 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
10 GB
Geheugenbandbreedte
760 GB/s
Geheugen type
GDDR6X
Geheugensnelheid bus breedte
320 bit
Geheugenklok
1.19 GHz

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
GA102
Architectuur
Ampere
Generatie
GeForce 30
Gieterij
Samsung
Procesgrootte
8 nm
Transistoren
28.3 billion
Transistor dichtheid
45,100 K/mm²
Die grootte
628 mm²
Pakket
BGA-3328
Uitgebracht
1 September 2020

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
1.44 GHz
Boost-klok
1.71 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
8,704
Textuurmappingeenheden
272
Render output units
96
Streaming multiprocessors
68
Tensor cores
272
Ray tracing cores
68
L1-cache
128 KB
L2-cache
5 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)
29.8 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
465.1 GFLOPS
Pixel rate
164 GPixel/s
Textuursnelheid
465 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)
320 W
Voorgestelde voeding
700 W
Stroomconnectoren
1x 12-pin
Businterface
PCIe 4.0 x16
Sleufbreedte
Dual-slot
Afmetingen
285 mm × 40 mm
Weergave-uitvoer
1x HDMI 2.1, 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
8.6
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader-model
6.8

Lijsten

Waar te koop een GeForce RTX 3080

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

Wat de geheugen subsystem betekent voor AI

Geheugen

10 GB

Bandbreedte

760 GB/s

Grootste model

Ling-lite-1.5 ("Bailing")

GeForce RTX 3080 draagt alleen 10 GB van GDDR6X. Dat beperkt het tot het kleinere einde van de catalogus, en een model moet volledig binnen passen voordat het iets genereert. Een runtime krijgt eigenlijk ongeveer 9 GB.

Geheugenbandbreedte bereikt 760 GB/s over een bus van 320 bits. Dat is het nummer dat de generatie snelheid beheerst — de rekenkracht per gelezen byte is klein genoeg dat de bus, niet de cores, is waar alles op wacht.

De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 1.19 GHz. 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.

De grootste zaak die het bevat is Ling-lite-1.5 ("Bailing"), 16.8B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 51.7 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

GeForce RTX 3080 is gebouwd op de graphics processor GA102, het gebruik van de architectuur Ampere van NVIDIA, als onderdeel van de generatie GeForce 30.

De chip is vervaardigd door Samsung, een proces van 8 nm, met een dobbelsteen die meet 628 mm², houden 28.3 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 September 2020, ruwweg 5.9147530762386 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

465.1 GFLOPS

Tensor cores

272

Op papier GeForce RTX 3080 bereikt 29.8 TFLOPS op halve precisie, en 29.8 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 465.1 GFLOPS. 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 272 Tensor cores over 68 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 1.44 GHz naar een boost van 1.71 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

GeForce RTX 3080 heeft een L1 cache van 128 KB, ondersteund door een L2-cache van 5 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 8,704 Schaduwunits, 272 Textuurmappingeenheden, en 96 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

320 W

GeForce RTX 3080 is beoordeeld op 320 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 700 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 285 mm lang, en heeft 1x 12-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 4.0 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 GeForce RTX 3080

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 Ring-mini-linear-2.0 16.4B · Q3_K_M · Oct 2025 53.0 tok/s
  2. 02 Ling-mini-base-2.0-20T 16B · Q3_K_M · Sep 2025 54.3 tok/s
  3. 03 Ling-lite-1.5 ("Bailing") 16.8B · Q3_K_M · Mar 2025 51.7 tok/s
  4. 04 Nanbeige2-16B-Chat 15.8B · Q3_K_M · May 2024 55.0 tok/s
  5. 05 DeepSeekMoE-16B 16B · Q3_K_M · Jan 2024 302 tok/s
  6. 06 Nanbeige-16B 16B · Q3_K_M · Nov 2023 54.3 tok/s
  7. 07 CodeT5+ 16B · Q3_K_M · May 2023 54.3 tok/s
  8. 08 CodeGen2 16B · Q3_K_M · May 2023 54.3 tok/s
  9. 09 MOSS-Moon-003 16B · Q3_K_M · Apr 2023 54.3 tok/s
  10. 10 CodeGen-Mono 16.1B 16.1B · Q3_K_M · Feb 2023 54.0 tok/s

De snelste AI-modellen op een GeForce RTX 3080

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 322 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  7. 07 DeepSeekMoE-16B 16B · Q3_K_M · 8.1 GB 302 tok/s
  8. 08 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 298 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 293 tok/s
  10. 10 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 293 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen GeForce RTX 3080

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

    Begin met het model, niet de specificatie

    De tabel somt 381 modellen de kaart ondersteunt. Het zoekvak accepteert een naam of een grootte zoals 27b, die overeenkomt met het aantal parameters.

  2. 02

    Stem de context af op uw werk

    Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 10 GB dus de instelling is het waard om goed te krijgen.

  3. 03

    Kies hoe ver je wilt comprimeren

    Compressie is wat grotere modellen laat passen. De kwaliteitscontrole laat elk model vallen dat er meer van nodig heeft dan je bereid bent te geven.

  4. 04

    Lees de snelheid en het bereik

    De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 322 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 10 GB.

  6. 06

    Controleer hetzelfde model van de andere kant

    Elke modelnaam in de tabel linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening uitvoert op elke kaart die we hebben. Daar zie je of de juiste aankoop is GeForce RTX 3080.

Antwoorden

GeForce RTX 3080 — veelgestelde vragen

01

GeForce RTX 3080— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?

Het kan worden gesplitst, met de overflow gehouden in het systeemgeheugen buiten de kaart's 10 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.

02

Zou twee GeForce RTX 3080 kaarten twee keer zo snel zijn?

Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 20 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.

03

GeForce RTX 3080— Welke AI-modellen kan het draaien?

381 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.

04

GeForce RTX 3080— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?

Het grootste model in onze catalogus dat past is Ling-lite-1.5 ("Bailing") bij 16.8B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 51.7 tokens per second en heeft ongeveer 8.9 GB van het geheugen van de kaart.

05

GeForce RTX 3080— 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 322 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.

06

GeForce RTX 3080— kan het draaien 7B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeek Coder 6.7B bij Q4_K_M, ongeveer 8.3 GB geheugen en genereert ongeveer 111 tokens per seconde

07

GeForce RTX 3080— kan het draaien 13B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q3_K_M, ongeveer 8.1 GB geheugen en genereert ongeveer 302 tokens per seconde

08

GeForce RTX 3080— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 10 GB van GDDR6X. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 9 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

09

GeForce RTX 3080— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 760 GB/s over een bus van 320 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.

10

GeForce RTX 3080— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van GDDR6X geklokt op 1.19 GHz. 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.

11

GeForce RTX 3080— wie maakt het?

Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door Samsung, een proces van 8 nm.

12

GeForce RTX 3080— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in September 2020.

13

GeForce RTX 3080— hoeveel vermogen verbruikt het?

Beoordelde bordkracht is 320 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 700 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.

14

GeForce RTX 3080— hoeveel cache heeft het?

De L1-cache is 128 KB, en de L2-cache is 5 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.

15

GeForce RTX 3080— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 29.8 TFLOPS bij halve precisie en 29.8 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.

16

GeForce RTX 3080— hoeveel tensor cores heeft het?

Het heeft 272 Tensor cores over 68 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.

17

GeForce RTX 3080— ondersteunt het CUDA?

Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.6. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.

18

GeForce RTX 3080— Welke businterface gebruikt het?

Het maakt gebruik van PCIe 4.0 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.

19

GeForce RTX 3080— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?

Zijn geheugen beperkt het tot kleinere modellen en zijn bandbreedte biedt bruikbare, zij het onspectaculaire, generatie snelheden. In totaal draait het 381 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.

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