Oblicz TPS modelu A100 SXM4 80 GB 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
dots.llm1
142B · Q3_K_M · 16.4 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
864 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a A100 SXM4 80 GB?
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.
609 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
864
tok/s
734–1,037 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
864
tok/s
734–1,037 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
864
tok/s
518–1,382 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
864
tok/s
518–1,382 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
864
tok/s
518–1,382 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
864
tok/s
518–1,382 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
800
tok/s
480–1,280 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
785
tok/s
471–1,257 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
785
tok/s
471–1,257 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
785
tok/s
471–1,257 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
785
tok/s
471–1,257 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
720
tok/s
432–1,152 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
720
tok/s
432–1,152 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
720
tok/s
432–1,152 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
720
tok/s
432–1,152 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
702
tok/s
597–843 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
693
tok/s
416–1,108 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
665
tok/s
399–1,063 · 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
A100 SXM4 80 GB 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
- 80 GB
- Pasmo pamięci
- 2,040 GB/s
- Typ pamięci
- HBM2e
- Szerokość magistrali pamięci
- 5,120 bit
- Zegar pamięci
- 1.59 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- GA100
- Architektura
- Ampere
- Generacja
- Server Ampere(Axx)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 7 nm
- Transistory
- 54.2 billion
- Gęstość tranzystorów
- 65,600 K/mm²
- Rozmiar die
- 826 mm²
- Pakiet
- BGA-2743
- Wydane
- 16 November 2020
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
- 1.28 GHz
- Zegar zwiększający
- 1.41 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
- 6,912
- Jednostki mapowania tekstur
- 432
- Jednostki wyjściowe.Render
- 160
- Procesory strumieniowe
- 108
- Rdzenie tensorowe
- 432
- cache L1
- 192 KB
- pamięć podręczna L2
- 40 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)
- 78 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 19.5 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 9.7 TFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 226 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 609 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)
- 400 W
- Zalecany zasilacz
- 800 W
- Złącza zasilające
- None
- Interfejs magistrali
- PCIe 4.0 x16
- Szerokość slotu
- OAM Module
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
- 8.0
- OpenCL
- 3.0
Oferty
Gdzie kupić GPU A100 SXM4 80 GB
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
80 GB
Szerokość pasma
2,040 GB/s
Największy model
dots.llm1
A100 SXM4 80 GB trzyma 80 GB z HBM2e. To stawia go w klasie sprzętu, który obsługuje największe modele open-weight bez dzielenia ich na maszyny. Czas wykonania inferencji może osiągnąć około 72 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 2,040 GB/s przez magistralę 5,120 bity. To jest na szczycie tego, co istnieje. Ponieważ każdy token oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz, przekłada się to prawie bezpośrednio na prędkość generacji - ta KARTA jest wystarczająco bogata w przepustowość, że rozmiar modelu przestaje być czynnikiem ograniczającym na długo przed tym, jak zrobi to magistrala.
Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 1.59 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.
Praktyczny sufit to dots.llm1, 142B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 16.4 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
A100 SXM4 80 GB jest zbudowany na procesorze graficznym GA100, używając architektury Ampere z NVIDIA, jako część generacji Server Ampere(Axx).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 7 nm, z kostką o wymiarach 826 mm², trzymanie 54.2 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 2020, szacunkowo 5.7065263573344 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
78 TFLOPS
FP64
9.7 TFLOPS
Rdzenie tensorowe
432
Na papierze A100 SXM4 80 GB osiąga 78 TFLOPS przy półprecyzji, i 19.5 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 9.7 TFLOPS. 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 432 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 108 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 1.28 GHz do zwiększenia 1.41 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
A100 SXM4 80 GB ma pamięć podręczną L1 192 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 40 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 6,912 Jednostki cieniujące, 432 Jednostki mapowania tekstur, i 160 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
400 W
A100 SXM4 80 GB jest oceniane na 400 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 800 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 oam module. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 4.0 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 A100 SXM4 80 GB
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 A100 SXM4 80 GB
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 A100 SXM4 80 GB
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 609 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
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 80 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.
-
03
Ustaw minimalną jakość, jeśli jest potrzebna.
Każdy model jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką ta KARTA może pomieścić. Minimalna jakość ukrywa te, które mieszczą się tylko po dalszym ściskaniu, niż byś zaakceptował.
-
04
Przeczytaj prędkość i zasięg
Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 864 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Sprawdź kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem
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 80 GB.
-
06
Sprawdź w innych urządzeniach.
Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do A100 SXM4 80 GB.
Odpowiedzi
A100 SXM4 80 GB — częste pytania
A100 SXM4 80 GB— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 400 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 800 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.
A100 SXM4 80 GB— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 192 KB, i pamięć podręczna L2 jest 40 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.
A100 SXM4 80 GB— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 78 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 19.5 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.
A100 SXM4 80 GB— Ile rdzeni tensorowych ma?
To ma 432 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 108 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.
A100 SXM4 80 GB— czy obsługuje CUDA?
Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 8.0. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.
A100 SXM4 80 GB— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 4.0 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.
A100 SXM4 80 GB— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego VRAM jest wystarczająco duża dla modeli, do których większość sprzętu komputerowego nie ma dostępu, a jego przepustowość plasuje go wśród najszybszego sprzętu dostępnego do generacji. W sumie działa 609 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
A100 SXM4 80 GB— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 80 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.
Czy dwa A100 SXM4 80 GB karty będą dwa razy szybsze?
Nie. Druga karta podwaja pamięć do 160 GB z połączoną pamięcią, w mniej więcej tej samej prędkości generacji co jeden.
A100 SXM4 80 GB— które modele AI może uruchomić?
609 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.
A100 SXM4 80 GB— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to dots.llm1 w 142B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 16.4 tokenów na sekundę i potrzebuje około 70.1 GB pamięci karty.
A100 SXM4 80 GB— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 864 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.
A100 SXM4 80 GB— 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 129 tokeny na sekundę
A100 SXM4 80 GB— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 300 tokeny na sekundę
A100 SXM4 80 GB— 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 171 tokeny na sekundę
A100 SXM4 80 GB— czy może działać 70B modele?
Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w Q6_K, używając około 62.0 GB pamięci i generowanie około 87.2 tokeny na sekundę
A100 SXM4 80 GB— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 80 GB z HBM2e. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 72 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
A100 SXM4 80 GB— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 2,040 GB/s przez magistralę 5,120 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
A100 SXM4 80 GB— Jakiego typu pamięci używa?
Używa HBM2e prędkość zegara na 1.59 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.
A100 SXM4 80 GB— kto to robi?
To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 7 nm.
A100 SXM4 80 GB— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w November 2020.
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.