Oblicz TPS modelu Arctic Sound-M na lokalnych modelach AI

Intel 16 GB HBM2e 1,230 GB/s January 2022

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

432 modele, które może uruchomić

679 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 161 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

339 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Arctic Sound-M?

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.

432 modele pasują

Obliczanie

						Kwantyzacja	Pasuje
339 tok/s 203–542 · niska pewność	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
339 tok/s 203–542 · niska pewność	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
314 tok/s 188–502 · niska pewność	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
308 tok/s 185–493 · niska pewność	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
308 tok/s 185–493 · niska pewność	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
308 tok/s 185–493 · niska pewność	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
308 tok/s 185–493 · niska pewność	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
282 tok/s 169–451 · niska pewność	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
282 tok/s 169–451 · niska pewność	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
282 tok/s 169–451 · niska pewność	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
282 tok/s 169–451 · niska pewność	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
275 tok/s 165–440 · niska pewność	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Wygodny
271 tok/s 163–434 · niska pewność	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · niska pewność	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
260 tok/s 156–417 · 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

Arctic Sound-M 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: 16 GB
Pasmo pamięci: 1,230 GB/s
Typ pamięci: HBM2e
Szerokość magistrali pamięci: 4,096 bit
Zegar pamięci: 1.2 GHz

Czip

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

Procesor graficzny: Arctic Sound
Architektura: Generation 12.5
Generacja: Data Center GPU(Arctic Sound)
Odlewnia: Intel
Rozmiar procesu: 10 nm
Transistory: 8 billion
Gęstość tranzystorów: 42,100 K/mm²
Rozmiar die: 190 mm²
Wydane: 1 January 2022

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: 900 MHz
Zegar zwiększający: 900 MHz

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: 8,192
Jednostki mapowania tekstur: 256
Jednostki wyjściowe.Render: 128
pamięć podręczna L2: 8 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): 29.5 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32): 14.8 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64): 3.7 TFLOPS
Wskaźnik pikseli: 115 GPixel/s
Współczynnik tekstury: 230 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): 500 W
Zalecany zasilacz: 900 W
Złącza zasilające: 8-pin EPS
Interfejs magistrali: PCIe 4.0 x16
Szerokość slotu: Single-slot
Wymiary: 267 mm

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
OpenCL: 3.0
Model cieniowania: 6.6

Oferty

Gdzie kupić GPU Arctic Sound-M

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

Dlaczego pamięć jest liczbą, która ma tutaj znaczenie

VRAM

16 GB

Szerokość pasma

1,230 GB/s

Największy model

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Arctic Sound-M nosi 16 GB z HBM2e. To sięga komfortowo w małe i średnie modele, chociaż największe pozostają poza zasięgiem bez ich dzielenia. Nakład sterowników zostawia w przybliżeniu 14.4 GB.

Przepustowość pamięci osiąga 1,230 GB/s przez magistralę 4,096 bity. Generowanie tokena oznacza odczytanie każdej wagi raz, więc ta liczba wyznacza tempo bardziej niż jakakolwiek inna liczba tutaj, a na tym poziomie tekst dociera szybciej niż większość ludzi czyta.

Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 1.2 GHz. Poszerzenie magistrali i podniesienie zegara to dwa dźwignie, które ma producent, dlatego karta z nie wybitnymi rdzeniami może nadal generować szybko.

W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 161 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Arctic Sound-M jest zbudowany na procesorze graficznym Arctic Sound, używając architektury Generation 12.5 z Intel, jako część generacji Data Center GPU(Arctic Sound).

Chip jest produkowany przez Intel, na procesie 10 nm, z kostką o wymiarach 190 mm², trzymanie 8 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 January 2022, szacunkowo 4.5805154693851 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

29.5 TFLOPS

FP64

3.7 TFLOPS

Na papierze Arctic Sound-M osiąga 29.5 TFLOPS przy półprecyzji, i 14.8 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 3.7 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.

Zegary działają od podstawy 900 MHz do zwiększenia 900 MHz. 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 8 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 8,192 Jednostki cieniujące, 256 Jednostki mapowania tekstur, i 128 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

500 W

Arctic Sound-M jest oceniane na 500 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 900 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 single-slot, pomiarowania 267 mm długi, i potrzebuje 8-pin EPS. 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 Arctic Sound-M

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

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 169 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 33.8 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 33.8 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 161 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 169 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 33.8 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 33.8 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 181 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 169 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 33.8 tok/s

Najszybsze modele AI na a Arctic Sound-M

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 339 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 314 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Arctic Sound-M

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 432 modele, które ta karta uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Przeciągnij suwak do długości rozmowy, na której planujesz pracować. Pamięć podręczna rośnie wraz z rozmową, a w porównaniu do karty trzymającej 16 GB więc ustawienia warto dobrze ustawić.
03

Przypnij porównanie do jednego poziomu jakości

Domyślnie tabela wybiera najmniej skompresowaną kopię, która się zmieści. Ustawienie minimum usuwa modele, które kwalifikują się tylko dzięki dużej kompresji.
04

Spójrz na zakres, nie tylko na liczbę

Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 339 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 16 GB.
06

Otwórz model, aby porównać karty

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

Odpowiedzi

Arctic Sound-M — częste pytania

Arctic Sound-M— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 500 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 900 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.

Arctic Sound-M— ile pamięci podręcznej ma?

i pamięć podręczna L2 jest 8 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.

Arctic Sound-M— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 29.5 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 14.8 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.

Arctic Sound-M— czy obsługuje CUDA?

Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od Intel. 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.

Arctic Sound-M— 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.

Arctic Sound-M— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?

Jego pamięć obejmuje małe i średnie modele, chociaż największe są poza zasięgiem, a jego przepustowość jest wystarczająco wysoka, aby generować tekst szybciej niż większość ludzi czyta. Łącznie uruchamia 432 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

Arctic Sound-M— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 16 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.

Czy dwa Arctic Sound-M karty będą dwa razy szybsze?

Nie. Druga karta podwaja pamięć do 32 GB pracować z zamiast dwa razy więcej tokenów na sekundę — każda liczba tutaj dotyczy pojedynczej KARTY.

Arctic Sound-M— które modele AI może uruchomić?

432 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.

Arctic Sound-M— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?

Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Nemotron 3-Nano-30B-A3B w 31.6B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 161 tokenów na sekundę i potrzebuje około 14.4 GB pamięci karty.

Arctic Sound-M— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 339 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.

Arctic Sound-M— 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 50.5 tokeny na sekundę

Arctic Sound-M— czy może działać 13B modele?

Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q6_K, używając około 13.7 GB pamięci i generowanie około 171 tokeny na sekundę

Arctic Sound-M— czy może działać 30B modele?

Tak. Na przykład działa ERNIE-4.5-VL-28B-A3B w Q3_K_M, używając około 12.9 GB pamięci i generowanie około 181 tokeny na sekundę

Arctic Sound-M— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 16 GB z HBM2e. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 14.4 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

Arctic Sound-M— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 1,230 GB/s przez magistralę 4,096 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

Arctic Sound-M— Jakiego typu pamięci używa?

Używa HBM2e prędkość zegara na 1.2 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.

Arctic Sound-M— kto to robi?

To jest produkt Intel, z chipem wyprodukowanym przez Intel, na procesie 10 nm.

Arctic Sound-M— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w January 2022.

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