Oblicz TPS modelu B200 na lokalnych modelach AI

NVIDIA 180 GB HBM3e 8,000 GB/s January 2024

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

669 modele, które może uruchomić

721 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

GLM-4.7

358B · Q3_K_M · 142 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

3,388 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a B200?

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.

669 modele pasują

Obliczanie
Kwantyzacja Pasuje
3,388 tok/s

2,880–4,066

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
3,388 tok/s

2,880–4,066

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
3,388 tok/s

2,033–5,421 · niska pewność

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,388 tok/s

2,033–5,421 · niska pewność

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,388 tok/s

2,033–5,421 · niska pewność

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,388 tok/s

2,033–5,421 · niska pewność

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,137 tok/s

1,882–5,020 · niska pewność

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,080 tok/s

1,848–4,928 · niska pewność

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,080 tok/s

1,848–4,928 · niska pewność

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,080 tok/s

1,848–4,928 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
3,080 tok/s

1,848–4,928 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,824 tok/s

1,694–4,518 · niska pewność

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,824 tok/s

1,694–4,518 · niska pewność

LFM2-1.2B ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,824 tok/s

1,694–4,518 · niska pewność

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,824 tok/s

1,694–4,518 · niska pewność

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,824 tok/s

1,694–4,518 · niska pewność

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,755 tok/s

2,341–3,306

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokeny Q8_0 Wygodny
2,716 tok/s

1,630–4,346 · niska pewność

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · niska pewność

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · niska pewność

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · niska pewność

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · niska pewność

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · niska pewność

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · niska pewność

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
2,606 tok/s

1,564–4,170 · 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

B200 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
180 GB
Pasmo pamięci
8,000 GB/s
Typ pamięci
HBM3e
Szerokość magistrali pamięci
8,192 bit
Zegar pamięci
1.95 GHz

Czip

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

Procesor graficzny
GB100
Architektura
Blackwell
Generacja
Server Blackwell(Bxx)
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
5 nm
Transistory
104 billion
Wydane
1 January 2024

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
700 MHz
Zegar zwiększający
1.97 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
18,944
Jednostki mapowania tekstur
592
Jednostki wyjściowe.Render
24
Procesory strumieniowe
148
Rdzenie tensorowe
592
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)
1,191.2 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
74.5 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
37.2 TFLOPS
Wskaźnik pikseli
47 GPixel/s
Współczynnik tekstury
1,163 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)
1,000 W
Zalecany zasilacz
1,400 W
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
10.0
OpenCL
3.0

Oferty

Gdzie kupić GPU B200

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

180 GB

Szerokość pasma

8,000 GB/s

Największy model

GLM-4.7

B200 trzyma 180 GB z HBM3e. To stawia go w klasie sprzętu, który obsługuje największe modele open-weight bez dzielenia ich na maszyny. Czas wykonania inferencji może osiągnąć około 162 GB.

Przepustowość pamięci osiąga 8,000 GB/s przez magistralę 8,192 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 1.95 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.

Praktyczny sufit to GLM-4.7, 358B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 142 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

B200 jest zbudowany na procesorze graficznym GB100, używając architektury Blackwell z NVIDIA, jako część generacji Server Blackwell(Bxx).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 5 nm, trzymanie 104 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 2024, szacunkowo 2.7013107163469 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

1,191.2 TFLOPS

FP64

37.2 TFLOPS

Rdzenie tensorowe

592

Na papierze B200 osiąga 1,191.2 TFLOPS przy półprecyzji, i 74.5 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 37.2 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.

Karta przenosi 592 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 148 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 700 MHz do zwiększenia 1.97 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

B200 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 18,944 Jednostki cieniujące, 592 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

1,000 W

B200 jest oceniane na 1,000 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 1,400 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. 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 B200

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

  1. 01 Motif-3 314B · Q3_K_M · Aug 2026 29.1 tok/s
  2. 02 DeepSeek V4 Flash 0731 284B · Q4_K_M · Jul 2026 153 tok/s
  3. 03 DeepSeek-V4-Flash 284B · Q4_K_M · Apr 2026 153 tok/s
  4. 04 Tencent Hy3 preview 295B · Q4_K_M · Apr 2026 147 tok/s
  5. 05 GLM-4.7 358B · Q3_K_M · Dec 2025 142 tok/s
  6. 06 MiMo-V2-Flash 309B · Q3_K_M · Dec 2025 29.6 tok/s
  7. 07 ERNIE-4.5-300B-A47B 300B · IQ4_XS · Jun 2025 154 tok/s
  8. 08 Llama Nemotron Ultra 253B 253B · Q4_K_M · Mar 2025 30.9 tok/s
  9. 09 Ling-Plus ("Bailing") 290B · IQ4_XS · Mar 2025 28.7 tok/s
  10. 10 Grok-1 314B · Q3_K_M · Nov 2023 29.1 tok/s

Najszybsze modele AI na a B200

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

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 3,388 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,137 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,080 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,080 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 3,080 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a B200

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..

  1. 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 669 modele, które ta karta uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojej pracy

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 180 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.

  3. 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.

  4. 04

    Weź zakres jako odpowiedź

    Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 3,388 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.

  5. 05

    Sprawdź swój zapas przed podjęciem decyzji

    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 180 GB.

  6. 06

    Sprawdź ten sam model z drugiej strony

    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 B200.

Odpowiedzi

B200 — częste pytania

01

B200— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 1,191.2 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 74.5 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.

02

B200— Ile rdzeni tensorowych ma?

To ma 592 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 148 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.

03

B200— czy obsługuje CUDA?

Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 10.0. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.

04

B200— 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.

05

B200— 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 669 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

06

B200— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 180 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.

07

Czy dwa B200 karty będą dwa razy szybsze?

Liberalizowanie ich kupuje przestrzeń zamiast tempa: 360 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.

08

B200— które modele AI może uruchomić?

669 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.

09

B200— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?

Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to GLM-4.7 w 358B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 142 tokenów na sekundę i potrzebuje około 155.2 GB pamięci karty.

10

B200— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 3,388 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.

11

B200— czy może działać 7B modele?

Tak. Na przykład działa Gemma 4 E4B w Q8_0, używając około 9.8 GB pamięci i generowanie około 753 tokeny na sekundę

12

B200— czy może działać 13B modele?

Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 1,176 tokeny na sekundę

13

B200— 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 672 tokeny na sekundę

14

B200— czy może działać 70B modele?

Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w Q8_0, używając około 80.7 GB pamięci i generowanie około 235 tokeny na sekundę

15

B200— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 180 GB z HBM3e. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 162 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

16

B200— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 8,000 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.

17

B200— Jakiego typu pamięci używa?

Używa HBM3e prędkość zegara na 1.95 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.

18

B200— kto to robi?

To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 5 nm.

19

B200— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w January 2024.

20

B200— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 1,000 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 1,400 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.

21

B200— 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.

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