Oblicz TPS modelu Radeon Pro 5500M na lokalnych modelach AI

AMD 8 GB GDDR6 192 GB/s November 2019

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

337 modele, które może uruchomić

679 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 12.9 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

63.4 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Radeon Pro 5500M?

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.

337 modele pasują

Obliczanie
Kwantyzacja Pasuje
63.4 tok/s

38–101 · niska pewność

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
63.4 tok/s

38–101 · niska pewność

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
63.4 tok/s

38–101 · niska pewność

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
63.4 tok/s

38–101 · niska pewność

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
63.4 tok/s

38–101 · niska pewność

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
63.4 tok/s

38–101 · niska pewność

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
58.7 tok/s

35–94 · niska pewność

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
57.7 tok/s

35–92 · niska pewność

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
57.7 tok/s

35–92 · niska pewność

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
57.7 tok/s

35–92 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
57.7 tok/s

35–92 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
52.9 tok/s

32–85 · niska pewność

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
52.9 tok/s

32–85 · niska pewność

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
52.9 tok/s

32–85 · niska pewność

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
52.9 tok/s

32–85 · niska pewność

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
51.6 tok/s

31–83 · niska pewność

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokeny Q8_0 Wygodny
50.9 tok/s

31–81 · niska pewność

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · niska pewność

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
48.8 tok/s

29–78 · 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

Radeon Pro 5500M 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
8 GB
Pasmo pamięci
192 GB/s
Typ pamięci
GDDR6
Szerokość magistrali pamięci
128 bit
Zegar pamięci
1.5 GHz

Czip

Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.

Procesor graficzny
Navi 14
Architektura
RDNA 1.0
Generacja
Radeon Pro Mac(Navi Mobile)
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
7 nm
Transistory
6.4 billion
Gęstość tranzystorów
40,500 K/mm²
Rozmiar die
158 mm²
Pakiet
BGA-1125
Wydane
13 November 2019

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 GHz
Zegar zwiększający
1.45 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
1,536
Jednostki mapowania tekstur
96
Jednostki wyjściowe.Render
32
pamięć podręczna L2
2 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)
8.9 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
4.5 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
278.4 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
46 GPixel/s
Współczynnik tekstury
139 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)
85 W
Złącza zasilające
None
Interfejs magistrali
PCIe 4.0 x8

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.

DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.1
Model cieniowania
6.8

Oferty

Gdzie kupić GPU Radeon Pro 5500M

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

Pojemność i przepustowość

VRAM

8 GB

Szerokość pasma

192 GB/s

Największy model

Baichuan 1-13B

Radeon Pro 5500M niesie tylko 8 GB z GDDR6. To ogranicza do mniejszego końca katalogu, a model musi całkowicie zmieścić się w środku, zanim wygeneruje cokolwiek. Rzeczywisty czas działania wynosi około 7.2 GB.

Przepustowość pamięci osiąga 192 GB/s przez magistralę 128 bity. Przepustowość jest prawdziwym ograniczeniem tej karty. Każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci, więc duży model będzie tutaj wydawał się wolny, nawet gdy się mieści.

Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 1.5 GHz. Poszerzenie magistrali i podniesienie zegara to dwa dźwignie, które ma producent, dlatego karta z nie wybitnymi rdzeniami może nadal generować szybko.

W całości największy model, który się mieści, to Baichuan 1-13B, 13.3B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 12.9 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Radeon Pro 5500M jest zbudowany na procesorze graficznym Navi 14, używając architektury RDNA 1.0 z AMD, jako część generacji Radeon Pro Mac(Navi Mobile).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 7 nm, z kostką o wymiarach 158 mm², trzymanie 6.4 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 November 2019, szacunkowo 6.7147532044716 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

8.9 TFLOPS

FP64

278.4 GFLOPS

Na papierze Radeon Pro 5500M osiąga 8.9 TFLOPS przy półprecyzji, i 4.5 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 278.4 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.

Zegary działają od podstawy 1 GHz do zwiększenia 1.45 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

wspierany przez pamięć podręczną L2 2 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 1,536 Jednostki cieniujące, 96 Jednostki mapowania tekstur, i 32 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

85 W

Radeon Pro 5500M jest oceniane na 85 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.

Łączy się przez PCIe 4.0 x8. 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 Radeon Pro 5500M

Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 13.2 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 13.2 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 13.2 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 13.1 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 13.2 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 13.2 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 13.2 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 13.2 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 13.0 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 12.9 tok/s

Najszybsze modele AI na a Radeon Pro 5500M

Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 63.4 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 58.7 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.7 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Radeon Pro 5500M

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..

  1. 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 337 modele, które obsługuje karta. Pole wyszukiwania przyjmuje nazwę lub rozmiar, taki jak 27b, który odpowiada liczbie parametrów.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojej pracy

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 8 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.

  3. 03

    Wybierz, jak daleko chcesz skompresować

    Kompresja to to, co pozwala większym modelom się zmieścić. Kontrola jakości odrzuca każdy model, który potrzebuje więcej tego, niż jesteś skłonny dać.

  4. 04

    Spójrz na zakres, nie tylko na liczbę

    Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 63.4 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.

  5. 05

    Sprawdź kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem

    Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 8 GB.

  6. 06

    Sprawdź ten sam model z drugiej strony

    Każda strona modelu powtarza tę kalkulację dla całego katalogu. Warto spojrzeć przed podjęciem decyzji: pokazuje, co jeszcze uruchamia ten sam model, obok Radeon Pro 5500M.

Odpowiedzi

Radeon Pro 5500M — częste pytania

01

Radeon Pro 5500M— czy może działać 13B modele?

Tak. Na przykład działa Gemma 4 12B w Q3_K_M, używając około 6.5 GB pamięci i generowanie około 14.3 tokeny na sekundę

02

Radeon Pro 5500M— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 8 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 7.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

03

Radeon Pro 5500M— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 192 GB/s przez magistralę 128 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

04

Radeon Pro 5500M— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR6 prędkość zegara na 1.5 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.

05

Radeon Pro 5500M— kto to robi?

To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 7 nm.

06

Radeon Pro 5500M— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w November 2019.

07

Radeon Pro 5500M— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 85 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.

08

Radeon Pro 5500M— ile pamięci podręcznej ma?

i pamięć podręczna L2 jest 2 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.

09

Radeon Pro 5500M— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 8.9 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 4.5 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.

10

Radeon Pro 5500M— czy obsługuje CUDA?

Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od AMD. Uruchamia modele językowe przez ROCm, Vulkan lub Metal w zależności od oprogramowania, które są mniej dojrzałe niż ścieżka CUDA — nasze oszacowania uwzględniają karę za to.

11

Radeon Pro 5500M— Jakiego interfejsu autobusowego używa?

Używa PCIe 4.0 x8. 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.

12

Radeon Pro 5500M— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?

Jego pamięć ogranicza go do mniejszych modeli, chociaż jego przepustowość oznacza, że generowanie będzie wydawać się wolne na większych modelach. W sumie działa 337 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

13

Radeon Pro 5500M— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Przekroczenie karty 8 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.

14

Czy dwa Radeon Pro 5500M karty będą dwa razy szybsze?

Liberalizowanie ich kupuje przestrzeń zamiast tempa: 16 GB który pozwala na utrzymanie modeli, których żaden z nich nie mógłby utrzymać samodzielnie, ale generacja nie dzieli się w ten sposób. Te dane opisują jedną KARTĘ.

15

Radeon Pro 5500M— które modele AI może uruchomić?

337 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.

16

Radeon Pro 5500M— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?

Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Baichuan 1-13B w 13.3B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 12.9 tokenów na sekundę i potrzebuje około 7.2 GB pamięci karty.

17

Radeon Pro 5500M— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 63.4 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.

18

Radeon Pro 5500M— czy może działać 7B modele?

Tak. Na przykład działa MetaMath 7B (LLaMa finetune) w Q4_K_M, używając około 6.5 GB pamięci i generowanie około 20.9 tokeny na sekundę

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.

Wszystkie GPU