Oblicz TPS modelu RTX A2000 Max-Q 8 GB na lokalnych modelach AI

NVIDIA 8 GB GDDR6 176 GB/s April 2021

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 · 15.2 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

74.5 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a RTX A2000 Max-Q 8 GB?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Więcej kontekstu oznacza więcej VRAM dla pamięci rozmowy. Szybkość dotyczy świeżej rozmowy i nie zmienia się przy tym ustawieniu..

Minimalna jakość

Ukrywa modele, które można by zmieścić tylko przez skompresowanie poniżej tego punktu.

Szukaj modeli

Rozmiar modelu

Wydane

Pokazuje również modele, których nie może uruchomić.

337 modele pasują

Obliczanie

						Kwantyzacja	Pasuje
74.5 tok/s 63–89	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Wygodny
74.5 tok/s 63–89	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Wygodny
74.5 tok/s 45–119 · niska pewność	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
74.5 tok/s 45–119 · niska pewność	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
74.5 tok/s 45–119 · niska pewność	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
74.5 tok/s 45–119 · niska pewność	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
69.0 tok/s 41–110 · niska pewność	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
67.8 tok/s 41–108 · niska pewność	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
67.8 tok/s 41–108 · niska pewność	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
67.8 tok/s 41–108 · niska pewność	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
67.8 tok/s 41–108 · niska pewność	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
62.1 tok/s 37–99 · niska pewność	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
62.1 tok/s 37–99 · niska pewność	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
62.1 tok/s 37–99 · niska pewność	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
62.1 tok/s 37–99 · niska pewność	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
60.6 tok/s 52–73	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Wygodny
59.8 tok/s 36–96 · niska pewność	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · niska pewność	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
57.3 tok/s 34–92 · 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

RTX A2000 Max-Q 8 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: 8 GB
Pasmo pamięci: 176 GB/s
Typ pamięci: GDDR6
Szerokość magistrali pamięci: 128 bit
Zegar pamięci: 1.38 GHz

Czip

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

Procesor graficzny: GA107
Architektura: Ampere
Generacja: Ampere-MW(Ax000)
Odlewnia: Samsung
Rozmiar procesu: 8 nm
Transistory: 8.7 billion
Gęstość tranzystorów: 43,500 K/mm²
Rozmiar die: 200 mm²
Pakiet: FCBGA-1358
Wydane: 12 April 2021

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: 607 MHz
Zegar zwiększający: 1.18 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: 2,560
Jednostki mapowania tekstur: 80
Jednostki wyjściowe.Render: 48
Procesory strumieniowe: 20
Rdzenie tensorowe: 80
Rdzenie śledzenia promieni: 20
cache L1: 128 KB
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): 6 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32): 6 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64): 94.2 GFLOPS
Wskaźnik pikseli: 57 GPixel/s
Współczynnik tekstury: 94 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): 95 W
Złącza zasilające: None
Interfejs magistrali: PCIe 4.0 x16
Szerokość slotu: IGP

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: 8.6
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Model cieniowania: 6.8

Oferty

Gdzie kupić GPU RTX A2000 Max-Q 8 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

Pamięć: specyfikacja, która decyduje o wszystkim

VRAM

8 GB

Szerokość pasma

176 GB/s

Największy model

Baichuan 1-13B

RTX A2000 Max-Q 8 GB 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 176 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.

To pochodzi z zegara pamięci 1.38 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.

Praktyczny sufit to Baichuan 1-13B, 13.3B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 15.2 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

RTX A2000 Max-Q 8 GB jest zbudowany na procesorze graficznym GA107, używając architektury Ampere z NVIDIA, jako część generacji Ampere-MW(Ax000).

Chip jest produkowany przez Samsung, na procesie 8 nm, z kostką o wymiarach 200 mm², trzymanie 8.7 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 April 2021, szacunkowo 5.3039589502366 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

6 TFLOPS

FP64

94.2 GFLOPS

Rdzenie tensorowe

Na papierze RTX A2000 Max-Q 8 GB osiąga 6 TFLOPS przy półprecyzji, i 6 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 94.2 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 80 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 20 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 607 MHz do zwiększenia 1.18 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

RTX A2000 Max-Q 8 GB ma pamięć podręczną L1 128 KB, 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 2,560 Jednostki cieniujące, 80 Jednostki mapowania tekstur, i 48 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

95 W

RTX A2000 Max-Q 8 GB jest oceniane na 95 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 igp. 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 RTX A2000 Max-Q 8 GB

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

01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 15.5 tok/s
02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 15.5 tok/s
03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 15.5 tok/s
04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 15.4 tok/s
05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 15.5 tok/s
06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 15.5 tok/s
07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 15.5 tok/s
08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 15.5 tok/s
09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 15.2 tok/s
10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 15.2 tok/s

Najszybsze modele AI na a RTX A2000 Max-Q 8 GB

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

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 74.5 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 69.0 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.8 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.8 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 67.8 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a RTX A2000 Max-Q 8 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

Znajdź model w tabeli

Tabela zawiera 337 modele, które ta karta może uruchomić. Szukaj według nazwy lub rozmiaru — wpisanie 27b pasuje do liczby parametrów, nawet gdy nazwa tego nie stwierdza.
02

Dopasuj kontekst do swojej pracy

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 8 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
03

Przypnij porównanie do jednego poziomu jakości

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

Weź zakres jako odpowiedź

Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 74.5 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

Kolumna dopasowania oddziela modele, które tylko mieszczą się, od tych, które mają trochę miejsca zapasowego — warto to sprawdzić przed zdecydowaniem się na jeden, w konfrontacji z dostępnym 8 GB.
06

Sprawdź w innych urządzeniach.

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 RTX A2000 Max-Q 8 GB.

Odpowiedzi

RTX A2000 Max-Q 8 GB — częste pytania

RTX A2000 Max-Q 8 GB— 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

RTX A2000 Max-Q 8 GB— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 176 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR6 prędkość zegara na 1.38 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— kto to robi?

To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez Samsung, na procesie 8 nm.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w April 2021.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 95 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 128 KB, 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 6 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 6 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— Ile rdzeni tensorowych ma?

To ma 80 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 20 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— czy obsługuje CUDA?

Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 8.6. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.

RTX A2000 Max-Q 8 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 8 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.

Czy dwa RTX A2000 Max-Q 8 GB karty będą dwa razy szybsze?

Nie. Druga karta podwaja pamięć do 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— 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 15.2 tokenów na sekundę i potrzebuje około 7.2 GB pamięci karty.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 74.5 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.

RTX A2000 Max-Q 8 GB— 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 24.6 tokeny na sekundę

RTX A2000 Max-Q 8 GB— 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 16.8 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