Oblicz TPS modelu Data Center GPU Max 1100 na lokalnych modelach AI

Intel 48 GB HBM2e 1,230 GB/s January 2023

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

607 modele, które może uruchomić

721 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

Qwen3-Coder-Next

80B · IQ4_XS · 57.7 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

339 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Data Center GPU Max 1100?

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.

607 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	LFM2-1.2B ≈	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

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

Data Center GPU Max 1100 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: 48 GB
Pasmo pamięci: 1,230 GB/s
Typ pamięci: HBM2e
Szerokość magistrali pamięci: 8,192 bit
Zegar pamięci: 600 MHz

Czip

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

Procesor graficzny: Ponte Vecchio
Architektura: Generation 12.5
Generacja: Data Center GPU(Ponte Vecchio)
Odlewnia: Intel
Rozmiar procesu: 10 nm
Transistory: 100 billion
Gęstość tranzystorów: 78,100 K/mm²
Rozmiar die: 1,280 mm²
Wydane: 10 January 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 GHz
Zegar zwiększający: 1.55 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: 7,168
Jednostki mapowania tekstur: 448
Rdzenie śledzenia promieni: 56
cache L1: 64 KB
pamięć podręczna L2: 204 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): 22.2 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32): 22.2 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64): 22.2 TFLOPS
Współczynnik tekstury: 694 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): 300 W
Zalecany zasilacz: 700 W
Złącza zasilające: 1x 12-pin
Interfejs magistrali: PCIe 5.0 x16
Szerokość slotu: Dual-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 Data Center GPU Max 1100

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

48 GB

Szerokość pasma

1,230 GB/s

Największy model

Qwen3-Coder-Next

Data Center GPU Max 1100 nosi 48 GB z HBM2e. To pokrywa modele średniej wielkości, które wiele osób faktycznie uruchamia. Gdy czas działania i sterownik zarezerwują swoją przestrzeń roboczą, mniej więcej tyle zostaje: 43.2 GB.

Przepustowość pamięci osiąga 1,230 GB/s przez magistralę 8,192 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.

Przepustowość to zegar razy szerokość magistrali, a ta KARTA zegaruje swoją pamięć na 600 MHz. Obie części mają znaczenie, a żadna z nich nie jest widoczna w benchmarku gier.

Największą rzeczą, jaką ma, jest Qwen3-Coder-Next, 80B, skompresowane do IQ4_XS i generowanie wokół 57.7 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Data Center GPU Max 1100 jest zbudowany na procesorze graficznym Ponte Vecchio, używając architektury Generation 12.5 z Intel, jako część generacji Data Center GPU(Ponte Vecchio).

Chip jest produkowany przez Intel, na procesie 10 nm, z kostką o wymiarach 1,280 mm², trzymanie 100 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 2023, szacunkowo 3.6758688979145 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

22.2 TFLOPS

FP64

22.2 TFLOPS

Na papierze Data Center GPU Max 1100 osiąga 22.2 TFLOPS przy półprecyzji, i 22.2 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 22.2 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 1 GHz do zwiększenia 1.55 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

Data Center GPU Max 1100 ma pamięć podręczną L1 64 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 204 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 7,168 Jednostki cieniujące, 448 Jednostki mapowania tekstur. 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

300 W

Data Center GPU Max 1100 jest oceniane na 300 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 700 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 dual-slot, pomiarowania 267 mm długi, i potrzebuje 1x 12-pin. 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 Data Center GPU Max 1100

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

01 Qwen3-Coder-Next 80B · IQ4_XS · Feb 2026 57.7 tok/s
02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · IQ4_XS · Sep 2025 57.7 tok/s
03 Kimi Dev 72b 72B · IQ4_XS · Jun 2025 11.6 tok/s
04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · IQ4_XS · Apr 2025 11.6 tok/s
05 InternVL2_5-78B 78.4B · Q3_K_M · Dec 2024 11.7 tok/s
06 Qwen2.5-72B 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 10.8 tok/s
07 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 10.8 tok/s
08 InternVL2-Llama3-76B 76B · IQ4_XS · Jul 2024 10.9 tok/s
09 Qwen2-72B 72.7B · Q4_K_M · Jun 2024 10.8 tok/s
10 IDEFICS-80B 80B · Q3_K_M · Aug 2023 11.4 tok/s

Najszybsze modele AI na a Data Center GPU Max 1100

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 Data Center GPU Max 1100

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 607 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

Ustaw kontekst na swoją rzeczywistą długość roboczą. Krótkie pytania kosztują prawie nic, ale długi dokument może zająć dużą część 48 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.
03

Wybierz, jak daleko chcesz skompresować

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 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 48 GB.
06

Otwórz model, aby porównać karty

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 Data Center GPU Max 1100.

Odpowiedzi

Data Center GPU Max 1100 — częste pytania

Data Center GPU Max 1100— 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.

Data Center GPU Max 1100— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?

Jego pamięć jest wystarczająco duża dla modeli, do których większość sprzętu komputerowego nie ma dostępu, a jego przepustowość jest na tyle wysoka, że generuje tekst szybciej, niż większość ludzi czyta. W sumie działa 607 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

Data Center GPU Max 1100— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Można go podzielić, a nadmiar przechowywany jest w pamięci systemowej poza kartą. 48 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.

Czy dwa Data Center GPU Max 1100 karty będą dwa razy szybsze?

Pojemność dodaje, wydajność nie. Dwie z nich dają ci 96 GB pracować z zamiast dwa razy więcej tokenów na sekundę — każda liczba tutaj dotyczy pojedynczej KARTY.

Data Center GPU Max 1100— które modele AI może uruchomić?

607 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.

Data Center GPU Max 1100— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?

Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Qwen3-Coder-Next w 80B parametry, skompresowane do IQ4_XS. Generuje mniej więcej 57.7 tokenów na sekundę i potrzebuje około 38.8 GB pamięci karty.

Data Center GPU Max 1100— 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.

Data Center GPU Max 1100— czy może działać 7B modele?

Tak. Na przykład działa Gemma 4 E4B w Q8_0, używając około 9.8 GB pamięci i generowanie około 75.3 tokeny na sekundę

Data Center GPU Max 1100— czy może działać 13B modele?

Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 118 tokeny na sekundę

Data Center GPU Max 1100— 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 67.2 tokeny na sekundę

Data Center GPU Max 1100— czy może działać 70B modele?

Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w IQ4_XS, używając około 38.8 GB pamięci i generowanie około 57.7 tokeny na sekundę

Data Center GPU Max 1100— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 48 GB z HBM2e. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 43.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

Data Center GPU Max 1100— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 1,230 GB/s przez magistralę 8,192 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

Data Center GPU Max 1100— Jakiego typu pamięci używa?

Używa HBM2e prędkość zegara na 600 MHz. 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.

Data Center GPU Max 1100— kto to robi?

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

Data Center GPU Max 1100— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w January 2023.

Data Center GPU Max 1100— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 300 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 700 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.

Data Center GPU Max 1100— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 64 KB, i pamięć podręczna L2 jest 204 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.

Data Center GPU Max 1100— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 22.2 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 22.2 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.

Data Center GPU Max 1100— 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.

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