Bereken de TPS van de RTX 6000 Ada Generation op lokale AI-modellen

NVIDIA 48 GB GDDR6 960 GB/s December 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

576 modellen die het kan uitvoeren

679 modellen in onze catalogus samen

Grootste model dat het vasthoudt

Qwen3-Coder-Next

80B · IQ4_XS · 69.3 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

407 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een RTX 6000 Ada Generation?

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.

576 modellen komen overeen

Berekenen
Kwantificatie Past
407 tok/s

346–488

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

346–488

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

244–651 · lage vertrouwen

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

244–651 · lage vertrouwen

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

244–651 · lage vertrouwen

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

244–651 · lage vertrouwen

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

226–602 · lage vertrouwen

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

222–591 · lage vertrouwen

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

222–591 · lage vertrouwen

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

222–591 · lage vertrouwen

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

222–591 · lage vertrouwen

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

203–542 · lage vertrouwen

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

203–542 · lage vertrouwen

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

203–542 · lage vertrouwen

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

203–542 · lage vertrouwen

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

281–397

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

196–522 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · lage vertrouwen

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

188–500 · 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

RTX 6000 Ada Generation 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
48 GB
Geheugenbandbreedte
960 GB/s
Geheugen type
GDDR6
Geheugensnelheid bus breedte
384 bit
Geheugenklok
2.5 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
AD102
Architectuur
Ada Lovelace
Generatie
Workstation Ada(x000A)
Gieterij
TSMC
Procesgrootte
5 nm
Transistoren
76.3 billion
Transistor dichtheid
125,300 K/mm²
Die grootte
609 mm²
Uitgebracht
3 December 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
915 MHz
Boost-klok
2.51 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
18,176
Textuurmappingeenheden
568
Render output units
192
Streaming multiprocessors
142
Tensor cores
568
Ray tracing cores
142
L1-cache
128 KB
L2-cache
96 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)
91.1 TFLOPS
Enkele precisie (FP32)
91.1 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
1.4 TFLOPS
Pixel rate
481 GPixel/s
Textuursnelheid
1,423 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)
300 W
Voorgestelde voeding
700 W
Stroomconnectoren
1x 16-pin
Businterface
PCIe 4.0 x16
Sleufbreedte
Dual-slot
Afmetingen
267 mm
Weergave-uitvoer
4x 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
8.9
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader-model
6.8

Lijsten

Waar te koop een RTX 6000 Ada Generation

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

Capaciteit en bandbreedte

Geheugen

48 GB

Bandbreedte

960 GB/s

Grootste model

Qwen3-Coder-Next

RTX 6000 Ada Generation draagt 48 GB van GDDR6. 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: 43.2 GB.

Geheugenbandbreedte bereikt 960 GB/s over een bus van 384 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 2.5 GHz. Beide helften zijn belangrijk, en geen van beide is zichtbaar in een gaming benchmark.

Het praktische plafond is Qwen3-Coder-Next, 80B, gecomprimeerd tot IQ4_XS en genereren rond 69.3 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

RTX 6000 Ada Generation is gebouwd op de graphics processor AD102, het gebruik van de architectuur Ada Lovelace van NVIDIA, als onderdeel van de generatie Workstation Ada(x000A).

De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 5 nm, met een dobbelsteen die meet 609 mm², houden 76.3 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 December 2022, ruwweg 3.6599550673783 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

91.1 TFLOPS

FP64

1.4 TFLOPS

Tensor cores

568

Op papier RTX 6000 Ada Generation bereikt 91.1 TFLOPS op halve precisie, en 91.1 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 1.4 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 568 Tensor cores over 142 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 915 MHz naar een boost van 2.51 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

RTX 6000 Ada Generation heeft een L1 cache van 128 KB, ondersteund door een L2-cache van 96 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 18,176 Schaduwunits, 568 Textuurmappingeenheden, en 192 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

300 W

RTX 6000 Ada Generation is beoordeeld op 300 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 267 mm lang, en heeft 1x 16-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 RTX 6000 Ada Generation

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 · IQ4_XS · Feb 2026 69.3 tok/s
  2. 02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · IQ4_XS · Sep 2025 69.3 tok/s
  3. 03 Kimi Dev 72b 72B · IQ4_XS · Jun 2025 13.9 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · IQ4_XS · Apr 2025 13.9 tok/s
  5. 05 InternVL2_5-78B 78.4B · Q3_K_M · Dec 2024 14.0 tok/s
  6. 06 Qwen2.5-72B 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 12.9 tok/s
  7. 07 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 12.9 tok/s
  8. 08 InternVL2-Llama3-76B 76B · IQ4_XS · Jul 2024 13.1 tok/s
  9. 09 Qwen2-72B 72.7B · Q4_K_M · Jun 2024 12.9 tok/s
  10. 10 IDEFICS-80B 80B · Q3_K_M · Aug 2023 13.7 tok/s

De snelste AI-modellen op een RTX 6000 Ada Generation

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 407 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 407 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 376 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 370 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 370 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 370 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen RTX 6000 Ada Generation

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 576 modellen die deze kaart kan draaien. Zoek op naam of op grootte - het typen van 27b komt overeen met het parameter aantal, zelfs als de naam het nooit vermeldt.

  2. 02

    Bepaal hoe lang je gesprekken duren

    Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 48 GB dat is vaak het verschil tussen een model dat past en niet.

  3. 03

    Koppel de vergelijking aan één kwaliteitsniveau

    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

    Lees de snelheid en het bereik

    De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 407 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.

  5. 05

    Lees het geschiktheidsvonnis als laatste

    Een krappe pas werkt maar laat geen ruimte om de context later te verhogen; comfortabel heeft speling. De geheugen kolom toont wat elk model nodig heeft tegen een beschikbare 48 GB.

  6. 06

    Open het model om kaarten te vergelijken

    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 RTX 6000 Ada Generation.

Antwoorden

RTX 6000 Ada Generation — veelgestelde vragen

01

RTX 6000 Ada Generation— hoeveel cache heeft het?

De L1-cache is 128 KB, en de L2-cache is 96 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.

02

RTX 6000 Ada Generation— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 91.1 TFLOPS bij halve precisie en 91.1 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.

03

RTX 6000 Ada Generation— hoeveel tensor cores heeft het?

Het heeft 568 Tensor cores over 142 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.

04

RTX 6000 Ada Generation— ondersteunt het CUDA?

Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.9. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.

05

RTX 6000 Ada Generation— 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.

06

RTX 6000 Ada Generation— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?

Zijn VRAM is groot genoeg voor modellen die de meeste desktop hardware niet kunnen benaderen en zijn bandbreedte is hoog genoeg om tekst sneller te genereren dan de meeste mensen lezen. In totaal draait het 576 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.

07

RTX 6000 Ada Generation— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?

Afschuiven voorbij de card's 48 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.

08

Zou twee RTX 6000 Ada Generation kaarten twee keer zo snel zijn?

Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 96 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.

09

RTX 6000 Ada Generation— Welke AI-modellen kan het draaien?

576 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.

10

RTX 6000 Ada Generation— 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 IQ4_XS. Het genereert ruwweg 69.3 tokens per second en heeft ongeveer 38.8 GB van het geheugen van de kaart.

11

RTX 6000 Ada Generation— 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 407 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.

12

RTX 6000 Ada Generation— kan het draaien 7B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 60.7 tokens per seconde

13

RTX 6000 Ada Generation— kan het draaien 13B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 141 tokens per seconde

14

RTX 6000 Ada Generation— kan het draaien 30B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q8_0, ongeveer 29.2 GB geheugen en genereert ongeveer 80.7 tokens per seconde

15

RTX 6000 Ada Generation— kan het draaien 70B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Qwen3-Coder-Next bij IQ4_XS, ongeveer 38.8 GB geheugen en genereert ongeveer 69.3 tokens per seconde

16

RTX 6000 Ada Generation— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 48 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 43.2 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

17

RTX 6000 Ada Generation— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 960 GB/s over een bus van 384 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.

18

RTX 6000 Ada Generation— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 2.5 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.

19

RTX 6000 Ada Generation— wie maakt het?

Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 5 nm.

20

RTX 6000 Ada Generation— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in December 2022.

21

RTX 6000 Ada Generation— hoeveel vermogen verbruikt het?

Beoordelde bordkracht is 300 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.

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