Oblicz TPS modelu Quadro RTX 8000 na lokalnych modelach AI
Każdy model w naszym katalogu oceniany według tej karty przy długości kontekstu i minimalnej jakości, którą wybierzesz. Prędkość jest szacunkowa dla pojedynczego żądania, obliczona na podstawie przepustowości pamięci tej karty i rozmiaru każdego modelu po skompresowaniu..
Obliczone dla tej karty
679 modele w naszym katalogu razem
Największy model, który obsługuje
Qwen3-Coder-Next
80B · IQ4_XS · 48.5 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
285 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a Quadro RTX 8000?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Więcej kontekstu oznacza więcej VRAM dla pamięci rozmowy. Szybkość dotyczy świeżej rozmowy i nie zmienia się przy tym ustawieniu..
Ukrywa modele, które można by zmieścić tylko przez skompresowanie poniżej tego punktu.
576 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
285
tok/s
242–342 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
285
tok/s
242–342 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
285
tok/s
171–455 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
285
tok/s
171–455 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
285
tok/s
171–455 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
285
tok/s
171–455 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
264
tok/s
158–422 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
259
tok/s
155–414 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
259
tok/s
155–414 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
259
tok/s
155–414 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
259
tok/s
155–414 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
237
tok/s
142–379 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
237
tok/s
142–379 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
237
tok/s
142–379 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
237
tok/s
142–379 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
231
tok/s
197–278 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
228
tok/s
137–365 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
219
tok/s
131–350 · niska pewność |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..
Na nagranie
Quadro RTX 8000 Pełna specyfikacja
Wszystko w bazie danych dla tej karty, uporządkowane według tego, jak bardzo wpływa na uruchamianie modelu językowego, a nie według tego, jak lista specyfikacji by to opisała. MEMORY jest na pierwszym miejscu, ponieważ decyduje o wyniku; reszta to CONTEXT..
VRAM
Dwie specyfikacje decydują, co ta KARTA może uruchomić i jak szybko. Pojemność określa, które modele mieszczą się w GPU VRAM; przepustowość określa, ile tokenów na sekundę generują, gdy już ją uruchomią.
- Rozmiar pamięci
- 48 GB
- Pasmo pamięci
- 672 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR6
- Szerokość magistrali pamięci
- 384 bit
- Zegar pamięci
- 1.75 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- TU102
- Architektura
- Turing
- Generacja
- Quadro Turing(Tx000)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 12 nm
- Transistory
- 18.6 billion
- Gęstość tranzystorów
- 24,700 K/mm²
- Rozmiar die
- 754 mm²
- Wydane
- 13 August 2018
Częstotliwości zegara
Jak szybko działa procesor. Warto znacznie mniej tutaj niż w testach wydajności gier: generowanie tekstu jest ograniczone przez przepustowość pamięci, więc wyższa częstotliwość ledwo wpływa na rezultat.
- Zegar bazowy
- 1.4 GHz
- Zegar zwiększający
- 1.77 GHz
Jednostki przetwarzania
Co zawiera chip. Te elementy napędzają wydajność grafiki i mają znaczenie głównie dla przetwarzania długiego promptu, a nie dla generowania odpowiedzi.
- Jednostki cieniujące
- 4,608
- Jednostki mapowania tekstur
- 288
- Jednostki wyjściowe.Render
- 96
- Procesory strumieniowe
- 72
- Rdzenie tensorowe
- 576
- Rdzenie śledzenia promieni
- 72
- cache L1
- 64 KB
- pamięć podręczna L2
- 6 MB
Wydajność teoretyczna
Szczytowe współczynniki arytmetyczne opublikowane dla karty. Są to limity, które żadne rzeczywiste obciążenie nie osiąga, a generowanie tekstu osiąga jedynie małą ich część, ponieważ jest ograniczone przez VRAM, a nie arytmetykę.
- Pół precyzja (FP16)
- 32.6 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 16.3 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 509.8 GFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 170 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 510 GTexel/s
Płyta
Co jest potrzebne do fizycznej instalacji i zasilania karty — praktyczne ograniczenia, które decydują, czy pasuje do maszyny, którą już posiadasz.
- Pobór mocy (TDP)
- 260 W
- Zalecany zasilacz
- 600 W
- Złącza zasilające
- 1x 6-pin + 1x 8-pin
- Interfejs magistrali
- PCIe 3.0 x16
- Szerokość slotu
- Dual-slot
- Wymiary
- 267 mm
- Wyświetl wyniki
- 4x DisplayPort 1.4a, 1x USB Type-C
Wsparcie oprogramowania
Jakie interfejsy graficzne i obliczeniowe obsługuje karta. Możliwość obliczeniowa CUDA ma znaczenie dla wnioskowania: poniżej 7.0 nie ma rdzeni tensorowych, a nowoczesne oprogramowanie do wnioskowania wraca do wolniejszych ścieżek kodu.
- zdolność obliczeniowa CUDA
- 7.5
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Model cieniowania
- 6.8
Oferty
Gdzie kupić GPU Quadro RTX 8000
Żaden dostawca obecnie nie wymienia tej karty. Oferty pochodzą od dostawców, którzy publikują je tutaj bezpośrednio. — przejrzyj katalog dostawców zobaczyć, kto sprzedaje co.
Co oznaczają liczby
Pamięć: specyfikacja, która decyduje o wszystkim
VRAM
48 GB
Szerokość pasma
672 GB/s
Największy model
Qwen3-Coder-Next
Quadro RTX 8000 nosi 48 GB z GDDR6. To pokrywa modele średniej wielkości, które wiele osób faktycznie uruchamia. Gdy czas działania i sterownik zarezerwują swoją przestrzeń roboczą, mniej więcej tyle zostaje: 43.2 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 672 GB/s przez magistralę 384 bity. To jest liczba rządząca prędkością generacji — arytmetyka na bajt odczytany jest na tyle mała, że to magistrala, a nie rdzenie, jest na co wszystko czeka.
To pochodzi z zegara pamięci 1.75 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.
W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na Qwen3-Coder-Next, 80B, skompresowane do IQ4_XS i generowanie wokół 48.5 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
Quadro RTX 8000 jest zbudowany na procesorze graficznym TU102, używając architektury Turing z NVIDIA, jako część generacji Quadro Turing(Tx000).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 12 nm, z kostką o wymiarach 754 mm², trzymanie 18.6 billion Transistory. Mniejszy proces zazwyczaj oznacza lepszą wydajność przy tej samej mocy, chociaż w przypadku modeli językowych ma to znacznie mniejsze znaczenie niż subsystem pamięci.
Został wydany w August 2018, szacunkowo 7.9667137953403 lata temu. Wsparcie oprogramowania do wnioskowania zazwyczaj podąża za sprzętem z opóźnieniem roku lub dwóch, więc karta tego wieku zazwyczaj ma dostępne dojrzałe, dobrze zoptymalizowane ścieżki kodu.
Wydajność obliczeniowa i dlaczego ma mniejsze znaczenie, niż się wydaje
FP16
32.6 TFLOPS
FP64
509.8 GFLOPS
Rdzenie tensorowe
576
Na papierze Quadro RTX 8000 osiąga 32.6 TFLOPS przy półprecyzji, i 16.3 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. To są wartości szczytowe, żaden rzeczywisty obciążenie ich nie utrzymuje, a generowanie tekstu osiąga tylko małą część z nich — dekodowanie jest ograniczone przez pamięć, a nie przez arytmetykę, co jest powodem, dla którego karta może wyglądać na niezwykle potężną tutaj i nadal produkować tokeny w zwykłym tempie.
Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 509.8 GFLOPS. Nie ma to wpływu na uruchamianie modelu językowego — żadna sesja inferencyjna tego nie używa — ale oddziela części datacenter od konsumenckich, ponieważ te drugie celowo to ograniczają.
Karta przenosi 576 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 72 Procesory strumieniowe. Te przyspieszają obliczenia macierzowe, które są sercem transformatora, i to one sprawiają, że przetwarzanie poleceń — czytanie długiego dokumentu przed udzieleniem odpowiedzi — jest znacznie szybsze, niż byłoby w przeciwnym razie.
Zegary działają od podstawy 1.4 GHz do zwiększenia 1.77 GHz. Warto tu znacznie mniej niż na benchmarkach gier: podnoszenie szybkości zegara poprawia arytmetykę, a arytmetyka nie jest tym, na co czeka generacja.
Pamięć podręczna i jednostki przetwarzające
Quadro RTX 8000 ma pamięć podręczną L1 64 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 6 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, która w przeciwnym razie uderzyłaby w główną magistralę, która jest jednym miejscem na tej stronie, gdzie liczba inna niż przepustowość cicho wpływa na szybkość generacji — duża L2 pozwala większej części zbioru roboczego pozostać blisko rdzeni.
Są 4,608 Jednostki cieniujące, 288 Jednostki mapowania tekstur, i 96 Jednostki wyjściowe.Render. Te napędy obsługują obciążenia graficzne i przyczyniają się do przetwarzania zapytań, ale pozostają bezczynne przez dużą część czasu, gdy model generuje odpowiedź.
Moc, rozmiar i instalacja
Pobór mocy
260 W
Quadro RTX 8000 jest oceniane na 260 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 600 W. Uruchamianie modelu językowego zajmuje kartę w krótkich momentach zamiast ciągłego — intensywnie korzysta podczas generowania i jest w uśpieniu między zapytaniami — więc utrzymane obciążenie w ciągu roboczego dnia jest zazwyczaj znacznie poniżej nominalnej wartości.
Płyta zajmuje dual-slot, pomiarowania 267 mm długi, i potrzebuje 1x 6-pin + 1x 8-pin. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 3.0 x16. Interfejs reguluje, jak szybko model jest ładowany z dysku do karty, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc węższe połączenie kosztuje kilka sekund na starcie i nic później.
Ekstremy
Największe modele AI, które działają na a Quadro RTX 8000
Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..
Najszybsze modele AI na a Quadro RTX 8000
Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..
Krok po kroku
Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Quadro RTX 8000
Nie musisz niczego obliczać ręcznie — kalkulator gputps.com na tej stronie już obliczył to dla każdego modelu, który ta karta może pomieścić. Odczytanie odpowiedzi zajmuje sześć kroków..
-
01
Model: model AI Run: uruchomienie modelu AI Does not fit: nie mieści się w GPU VRAM Tight: ledwo uruchamialny Comfortable: działa płynnie Open weight: model AI typu open-source On file: w naszej bazie danych Releases: nowo wydane GPU Memory/memory-bound: GPU VRAM/bandwidth Card: karta GPU Context length: okno kontekstu AI
Tabela zawiera 576 modele, które ta karta może uruchomić. Szukaj według nazwy lub rozmiaru — wpisanie 27b pasuje do liczby parametrów, nawet gdy nazwa tego nie stwierdza.
-
02
Ustaw długość kontekstu, którą faktycznie będziesz używać
Ustaw kontekst na swoją rzeczywistą długość roboczą. Krótkie pytania kosztują prawie nic, ale długi dokument może zająć dużą część 48 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
-
03
Przypnij porównanie do jednego poziomu jakości
Kompresja to to, co pozwala większym modelom się zmieścić. Kontrola jakości odrzuca każdy model, który potrzebuje więcej tego, niż jesteś skłonny dać.
-
04
Spójrz na zakres, nie tylko na liczbę
Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 285 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Przeczytaj werdykt dopasowania ostatni
Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia miejsca na zwiększenie kontekstu później; comfortable ma zapas. Kolumna pamięci pokazuje, czego każdy model potrzebuje w porównaniu do dostępnej 48 GB.
-
06
Otwórz model, aby porównać karty
Każda nazwa modelu w tabeli prowadzi do swojej własnej strony, która wykonuje to samo obliczenie na każdej karcie, którą posiadamy. Tam właśnie zobaczysz, czy odpowiedni zakup jest Quadro RTX 8000.
Odpowiedzi
Quadro RTX 8000 — częste pytania
Quadro RTX 8000— Ile rdzeni tensorowych ma?
To ma 576 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 72 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.
Quadro RTX 8000— czy obsługuje CUDA?
Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 7.5. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.
Quadro RTX 8000— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 3.0 x16. To reguluje, jak szybko model jest ładowany na kartę, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc kosztuje kilka sekund podczas uruchamiania i nic podczas generacji.
Quadro RTX 8000— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego VRAM jest na tyle duży, że może obsługiwać modele, do których większość sprzętu stacjonarnego nie ma dostępu, a jego przepustowość daje użyteczne, choć niespektakularne, prędkości generowania. W sumie działa 576 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
Quadro RTX 8000— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 48 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.
Czy dwa Quadro RTX 8000 karty będą dwa razy szybsze?
Liberalizowanie ich kupuje przestrzeń zamiast tempa: 96 GB pracować z zamiast dwa razy więcej tokenów na sekundę — każda liczba tutaj dotyczy pojedynczej KARTY.
Quadro RTX 8000— które modele AI może uruchomić?
576 z 679 modele językowe open-weight, które śledzimy, mieszczą się na tej karcie i mogą być uruchamiane lokalnie. Tabela na tej stronie zawiera każdy z nich, z wymaganą pamięcią, poziomem kwantyzacji oraz szacowaną prędkością generacji.
Quadro RTX 8000— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Qwen3-Coder-Next w 80B parametry, skompresowane do IQ4_XS. Generuje mniej więcej 48.5 tokenów na sekundę i potrzebuje około 38.8 GB pamięci karty.
Quadro RTX 8000— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 285 tokenów na sekundę, podczas gdy większe modele działają proporcjonalnie wolniej, ponieważ każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci za każdym razem. Prędkości są szacunkami dla jednej rozmowy na raz.
Quadro RTX 8000— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa Multi-Token Prediction 7B w Q8_0, używając około 7.9 GB pamięci i generowanie około 42.5 tokeny na sekundę
Quadro RTX 8000— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 98.8 tokeny na sekundę
Quadro RTX 8000— czy może działać 30B modele?
Tak. Na przykład działa ERNIE-4.5-VL-28B-A3B w Q8_0, używając około 29.2 GB pamięci i generowanie około 56.5 tokeny na sekundę
Quadro RTX 8000— czy może działać 70B modele?
Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w IQ4_XS, używając około 38.8 GB pamięci i generowanie około 48.5 tokeny na sekundę
Quadro RTX 8000— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 48 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 43.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
Quadro RTX 8000— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 672 GB/s przez magistralę 384 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
Quadro RTX 8000— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR6 prędkość zegara na 1.75 GHz. Typy HBM znajdują się na akceleratorach w centrum danych i mają znacznie większą przepustowość niż GDDR używane na kartach stacjonarnych, dlatego generują tokeny znacznie szybciej przy tej samej pojemności.
Quadro RTX 8000— kto to robi?
To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 12 nm.
Quadro RTX 8000— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w August 2018.
Quadro RTX 8000— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 260 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 600 W. Generowanie tekstu bardzo obciąża w krótkich szczytach i idle'uje między żądaniami, więc średnie zużycie podczas sesji roboczej jest zazwyczaj znacznie poniżej określonej wartości.
Quadro RTX 8000— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 64 KB, i pamięć podręczna L2 jest 6 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, który w przeciwnym razie dotarłby do głównej magistrali, więc większy L2 daje skromny wzrost prędkości generacji ponad to, co przewiduje sama szerokość pasma.
Quadro RTX 8000— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 32.6 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 16.3 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. Są to najwyższe sufity arytmetyczne, a nie osiągalne stawki, a generacja tekstu osiąga tylko małą część z nich, ponieważ jest ograniczona przez przepustowość pamięci.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od sprzętu. Jeśli już wiesz, jaki model chcesz i potrzebujesz wiedzieć, co jest potrzebne do jego uruchomienia, Zacznij od modelu zamiast.