Bereken de TPS van de A800 PCIe 40 GB op lokale AI-modellen

NVIDIA 40 GB HBM2e 1,560 GB/s November 2022

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

573 modellen die het kan uitvoeren

679 modellen in onze catalogus samen

Grootste model dat het vasthoudt

Qwen3-Coder-Next

80B · Q3_K_M · 124 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

661 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een A800 PCIe 40 GB?

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.

573 modellen komen overeen

Berekenen
Kwantificatie Past
661 tok/s

562–793

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

562–793

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

396–1,057 · lage vertrouwen

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

396–1,057 · lage vertrouwen

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

396–1,057 · lage vertrouwen

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

396–1,057 · lage vertrouwen

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

367–979 · lage vertrouwen

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

360–961 · lage vertrouwen

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

360–961 · lage vertrouwen

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

360–961 · lage vertrouwen

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

360–961 · lage vertrouwen

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

330–881 · lage vertrouwen

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

330–881 · lage vertrouwen

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

330–881 · lage vertrouwen

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

330–881 · lage vertrouwen

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

457–645

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

318–847 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · lage vertrouwen

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

305–813 · 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

A800 PCIe 40 GB 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
40 GB
Geheugenbandbreedte
1,560 GB/s
Geheugen type
HBM2e
Geheugensnelheid bus breedte
5,120 bit
Geheugenklok
1.22 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
GA100
Architectuur
Ampere
Generatie
Server Ampere(Axx)
Gieterij
TSMC
Procesgrootte
7 nm
Transistoren
54.2 billion
Transistor dichtheid
65,600 K/mm²
Die grootte
826 mm²
Pakket
BGA-2743
Uitgebracht
8 November 2022

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
765 MHz
Boost-klok
1.41 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
6,912
Textuurmappingeenheden
432
Render output units
160
Streaming multiprocessors
108
Tensor cores
432
L1-cache
192 KB
L2-cache
40 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)
78 TFLOPS
Enkele precisie (FP32)
19.5 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
9.7 TFLOPS
Pixel rate
226 GPixel/s
Textuursnelheid
609 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
8-pin EPS
Businterface
PCIe 4.0 x16
Sleufbreedte
Dual-slot
Afmetingen
267 mm

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
8.0
OpenCL
3.0

Lijsten

Waar te koop een A800 PCIe 40 GB

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

40 GB

Bandbreedte

1,560 GB/s

Grootste model

Qwen3-Coder-Next

A800 PCIe 40 GB draagt 40 GB van HBM2e. 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: 36 GB.

Geheugenbandbreedte bereikt 1,560 GB/s over een bus van 5,120 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.

De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 1.22 GHz. Beide helften zijn belangrijk, en geen van beide is zichtbaar in een gaming benchmark.

De grootste zaak die het bevat is Qwen3-Coder-Next, 80B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 124 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

A800 PCIe 40 GB is gebouwd op de graphics processor GA100, het gebruik van de architectuur Ampere van NVIDIA, als onderdeel van de generatie Server Ampere(Axx).

De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 7 nm, met een dobbelsteen die meet 826 mm², houden 54.2 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 November 2022, ruwweg 3.7284441023751 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

78 TFLOPS

FP64

9.7 TFLOPS

Tensor cores

432

Op papier A800 PCIe 40 GB bereikt 78 TFLOPS op halve precisie, en 19.5 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 9.7 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 432 Tensor cores over 108 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 765 MHz naar een boost van 1.41 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

A800 PCIe 40 GB heeft een L1 cache van 192 KB, ondersteund door een L2-cache van 40 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 6,912 Schaduwunits, 432 Textuurmappingeenheden, en 160 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

A800 PCIe 40 GB 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 8-pin EPS. 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 A800 PCIe 40 GB

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 Qwen3-Coder-Next 80B · Q3_K_M · Feb 2026 124 tok/s
  2. 02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · Q3_K_M · Sep 2025 124 tok/s
  3. 03 Kimi Dev 72b 72B · Q3_K_M · Jun 2025 24.8 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · Q3_K_M · Apr 2025 24.8 tok/s
  5. 05 Qwen2.5-VL-72B 72B · Q3_K_M · Feb 2025 24.8 tok/s
  6. 06 QVQ 72B · Q3_K_M · Dec 2024 24.8 tok/s
  7. 07 Athene-V2 72B · Q3_K_M · Nov 2024 24.8 tok/s
  8. 08 Qwen2.5-72B 72.7B · Q3_K_M · Sep 2024 24.5 tok/s
  9. 09 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q3_K_M · Sep 2024 24.5 tok/s
  10. 10 Qwen2-72B 72.7B · Q3_K_M · Jun 2024 24.5 tok/s

De snelste AI-modellen op een A800 PCIe 40 GB

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 661 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 661 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 612 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 601 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 601 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 601 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen A800 PCIe 40 GB

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 573 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.

  2. 02

    Bepaal hoe lang je gesprekken duren

    Sleep de schuifregelaar naar de gesprekslengte die je van plan bent te gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en tegen een CARD die houdt 40 GB dus de instelling is het waard om goed te krijgen.

  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

    Kijk naar het bereik, niet alleen naar het aantal

    De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 661 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.

  5. 05

    Controleer de speling voordat je beslist

    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 40 GB.

  6. 06

    Cross-check tegen andere hardware

    Het volgen van een model naar zijn eigen pagina somt alle hardware op die het kan draaien, zodat je kunt zien hoe het zich verhoudt tegen A800 PCIe 40 GB.

Antwoorden

A800 PCIe 40 GB — veelgestelde vragen

01

A800 PCIe 40 GB— kan het draaien 30B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Qwen3-Omni-30B-A3B bij Q6_K, ongeveer 28.2 GB geheugen en genereert ongeveer 151 tokens per seconde

02

A800 PCIe 40 GB— kan het draaien 70B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Qwen3-Coder-Next bij Q3_K_M, ongeveer 34.1 GB geheugen en genereert ongeveer 124 tokens per seconde

03

A800 PCIe 40 GB— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 40 GB van HBM2e. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 36 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

04

A800 PCIe 40 GB— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 1,560 GB/s over een bus van 5,120 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.

05

A800 PCIe 40 GB— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van HBM2e geklokt op 1.22 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.

06

A800 PCIe 40 GB— wie maakt het?

Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 7 nm.

07

A800 PCIe 40 GB— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in November 2022.

08

A800 PCIe 40 GB— 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.

09

A800 PCIe 40 GB— hoeveel cache heeft het?

De L1-cache is 192 KB, en de L2-cache is 40 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.

10

A800 PCIe 40 GB— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 78 TFLOPS bij halve precisie en 19.5 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.

11

A800 PCIe 40 GB— hoeveel tensor cores heeft het?

Het heeft 432 Tensor cores over 108 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.

12

A800 PCIe 40 GB— ondersteunt het CUDA?

Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.0. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.

13

A800 PCIe 40 GB— 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.

14

A800 PCIe 40 GB— 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 573 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.

15

A800 PCIe 40 GB— 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 40 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.

16

Zou twee A800 PCIe 40 GB kaarten twee keer zo snel zijn?

Nee. Een tweede kaart verdubbelt het geheugen naar 80 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.

17

A800 PCIe 40 GB— Welke AI-modellen kan het draaien?

573 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.

18

A800 PCIe 40 GB— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?

Het grootste model in onze catalogus dat past is Qwen3-Coder-Next bij 80B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 124 tokens per second en heeft ongeveer 34.1 GB van het geheugen van de kaart.

19

A800 PCIe 40 GB— 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 661 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.

20

A800 PCIe 40 GB— kan het draaien 7B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 98.6 tokens per seconde

21

A800 PCIe 40 GB— kan het draaien 13B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 229 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