Oblicz TPS modelu H800 SXM5 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
721 modele w naszym katalogu razem
Największy model, który obsługuje
dots.llm1
142B · Q3_K_M · 27.0 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
1,423 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a H800 SXM5?
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.
642 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,423
tok/s
1,210–1,708 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
1,423
tok/s
1,210–1,708 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,423
tok/s
854–2,277 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,318
tok/s
791–2,108 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,294
tok/s
776–2,070 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · niska pewność |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,186
tok/s
712–1,897 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,157
tok/s
983–1,388 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
1,141
tok/s
684–1,825 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
1,095
tok/s
657–1,751 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 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
H800 SXM5 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
- 3,360 GB/s
- Typ pamięci
- HBM3
- Szerokość magistrali pamięci
- 5,120 bit
- Zegar pamięci
- 1.31 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- GH100
- Architektura
- Hopper
- Generacja
- Server Hopper(Hxx)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 5 nm
- Transistory
- 80 billion
- Gęstość tranzystorów
- 98,300 K/mm²
- Rozmiar die
- 814 mm²
- Wydane
- 21 March 2023
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
- 1.1 GHz
- Zegar zwiększający
- 1.76 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
- 16,896
- Jednostki mapowania tekstur
- 528
- Jednostki wyjściowe.Render
- 24
- Procesory strumieniowe
- 132
- Rdzenie tensorowe
- 528
- cache L1
- 250 KB
- pamięć podręczna L2
- 50 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)
- 237.2 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 59.3 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 29.7 TFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 42 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 927 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)
- 700 W
- Zalecany zasilacz
- 1,100 W
- Złącza zasilające
- 8-pin EPS
- Interfejs magistrali
- PCIe 5.0 x16
- Szerokość slotu
- SXM 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
- 9.0
- OpenCL
- 3.0
Oferty
Gdzie kupić GPU H800 SXM5
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
80 GB
Szerokość pasma
3,360 GB/s
Największy model
dots.llm1
H800 SXM5 trzyma 80 GB z HBM3. 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 3,360 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.
Przepustowość to zegar razy szerokość magistrali, a ta KARTA zegaruje swoją pamięć na 1.31 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.
W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na dots.llm1, 142B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 27.0 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
H800 SXM5 jest zbudowany na procesorze graficznym GH100, używając architektury Hopper z NVIDIA, jako część generacji Server Hopper(Hxx).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 5 nm, z kostką o wymiarach 814 mm², trzymanie 80 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 March 2023, szacunkowo 3.4840884240708 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
237.2 TFLOPS
FP64
29.7 TFLOPS
Rdzenie tensorowe
528
Na papierze H800 SXM5 osiąga 237.2 TFLOPS przy półprecyzji, i 59.3 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 29.7 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 528 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 132 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 1.1 GHz do zwiększenia 1.76 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
H800 SXM5 ma pamięć podręczną L1 250 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 50 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 16,896 Jednostki cieniujące, 528 Jednostki mapowania tekstur, i 24 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
700 W
H800 SXM5 jest oceniane na 700 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 1,100 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 sxm module, 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 5.0 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 H800 SXM5
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 H800 SXM5
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 H800 SXM5
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 642 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
Przeciągnij suwak do długości rozmowy, na której planujesz pracować. Pamięć podręczna rośnie wraz z rozmową, a w porównaniu do karty trzymającej 80 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz skompresować
Domyślnie tabela wybiera najmniej skompresowaną kopię, która się zmieści. Ustawienie minimum usuwa modele, które kwalifikują się tylko dzięki dużej kompresji.
-
04
Weź zakres jako odpowiedź
Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 1,423 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 80 GB.
-
06
Otwórz model, aby porównać karty
Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do H800 SXM5.
Odpowiedzi
H800 SXM5 — częste pytania
Czy dwa H800 SXM5 karty będą dwa razy szybsze?
Pojemność dodaje, wydajność nie. Dwie z nich dają ci 160 GB z połączoną pamięcią, w mniej więcej tej samej prędkości generacji co jeden.
H800 SXM5— które modele AI może uruchomić?
642 z 721 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.
H800 SXM5— 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 27.0 tokenów na sekundę i potrzebuje około 70.1 GB pamięci karty.
H800 SXM5— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 1,423 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.
H800 SXM5— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa Gemma 4 E4B w Q8_0, używając około 9.8 GB pamięci i generowanie około 316 tokeny na sekundę
H800 SXM5— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 494 tokeny na sekundę
H800 SXM5— 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 282 tokeny na sekundę
H800 SXM5— czy może działać 70B modele?
Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w Q6_K, używając około 62.0 GB pamięci i generowanie około 144 tokeny na sekundę
H800 SXM5— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 80 GB z HBM3. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 72 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
H800 SXM5— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 3,360 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.
H800 SXM5— Jakiego typu pamięci używa?
Używa HBM3 prędkość zegara na 1.31 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.
H800 SXM5— kto to robi?
To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 5 nm.
H800 SXM5— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w March 2023.
H800 SXM5— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 700 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 1,100 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.
H800 SXM5— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 250 KB, i pamięć podręczna L2 jest 50 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.
H800 SXM5— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 237.2 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 59.3 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.
H800 SXM5— Ile rdzeni tensorowych ma?
To ma 528 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 132 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.
H800 SXM5— czy obsługuje CUDA?
Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 9.0. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.
H800 SXM5— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 5.0 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.
H800 SXM5— 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 642 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
H800 SXM5— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 80 GB siedzi w pamięci GPU i działa z ułamkową prędkością, więc w dużej mierze zrzucany model rzadko jest wart użycia. Każda wartość tutaj zakłada, że jest w pełni dostępna na karcie.
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.