Oblicz TPS modelu RTX 5880 Ada Generation na lokalnych modelach AI

NVIDIA 48 GB GDDR6 864 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

607 modele, które może uruchomić

721 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

Qwen3-Coder-Next

80B · IQ4_XS · 62.4 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

366 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a RTX 5880 Ada Generation?

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.

607 modele pasują

Obliczanie
Kwantyzacja Pasuje
366 tok/s

311–439

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

311–439

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

220–585 · niska pewność

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

220–585 · niska pewność

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

220–585 · niska pewność

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
366 tok/s

220–585 · niska pewność

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
339 tok/s

203–542 · niska pewność

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
333 tok/s

200–532 · niska pewność

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
333 tok/s

200–532 · niska pewność

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
333 tok/s

200–532 · niska pewność

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

200–532 · niska pewność

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

183–488 · niska pewność

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
305 tok/s

183–488 · niska pewność

LFM2-1.2B 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
305 tok/s

183–488 · niska pewność

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
305 tok/s

183–488 · niska pewność

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
305 tok/s

183–488 · niska pewność

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
298 tok/s

253–357

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

176–469 · niska pewność

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · niska pewność

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · niska pewność

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · niska pewność

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · niska pewność

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · niska pewność

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · niska pewność

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
281 tok/s

169–450 · 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

RTX 5880 Ada Generation 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
864 GB/s
Typ pamięci
GDDR6
Szerokość magistrali pamięci
384 bit
Zegar pamięci
2.25 GHz

Czip

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

Procesor graficzny
AD102
Architektura
Ada Lovelace
Generacja
Workstation Ada(x000A)
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
5 nm
Transistory
76.3 billion
Gęstość tranzystorów
125,300 K/mm²
Rozmiar die
609 mm²
Wydane
5 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
975 MHz
Zegar zwiększający
2.46 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
14,080
Jednostki mapowania tekstur
440
Jednostki wyjściowe.Render
176
Procesory strumieniowe
110
Rdzenie tensorowe
440
Rdzenie śledzenia promieni
110
cache L1
128 KB
pamięć podręczna L2
72 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)
69.3 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
69.3 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
1.1 TFLOPS
Wskaźnik pikseli
433 GPixel/s
Współczynnik tekstury
1,082 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)
285 W
Zalecany zasilacz
600 W
Złącza zasilające
1x 16-pin
Interfejs magistrali
PCIe 4.0 x16
Szerokość slotu
Dual-slot
Wymiary
267 mm
Wyświetl wyniki
4x DisplayPort 1.4a

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
8.9
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Model cieniowania
6.8

Oferty

Gdzie kupić GPU RTX 5880 Ada Generation

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

48 GB

Szerokość pasma

864 GB/s

Największy model

Qwen3-Coder-Next

RTX 5880 Ada Generation nosi 48 GB z GDDR6. 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 864 GB/s przez magistralę 384 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.

To pochodzi z zegara pamięci 2.25 GHz. Poszerzenie magistrali i podniesienie zegara to dwa dźwignie, które ma producent, dlatego karta z nie wybitnymi rdzeniami może nadal generować szybko.

Największą rzeczą, jaką ma, jest Qwen3-Coder-Next, 80B, skompresowane do IQ4_XS i generowanie wokół 62.4 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

RTX 5880 Ada Generation jest zbudowany na procesorze graficznym AD102, używając architektury Ada Lovelace z NVIDIA, jako część generacji Workstation Ada(x000A).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 5 nm, z kostką o wymiarach 609 mm², trzymanie 76.3 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 2.6895678498896 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

69.3 TFLOPS

FP64

1.1 TFLOPS

Rdzenie tensorowe

440

Na papierze RTX 5880 Ada Generation osiąga 69.3 TFLOPS przy półprecyzji, i 69.3 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 1.1 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 440 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 110 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 975 MHz do zwiększenia 2.46 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 5880 Ada Generation ma pamięć podręczną L1 128 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 72 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 14,080 Jednostki cieniujące, 440 Jednostki mapowania tekstur, i 176 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

285 W

RTX 5880 Ada Generation jest oceniane na 285 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 600 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 16-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 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 5880 Ada Generation

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

  1. 01 Qwen3-Coder-Next 80B · IQ4_XS · Feb 2026 62.4 tok/s
  2. 02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · IQ4_XS · Sep 2025 62.4 tok/s
  3. 03 Kimi Dev 72b 72B · IQ4_XS · Jun 2025 12.5 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · IQ4_XS · Apr 2025 12.5 tok/s
  5. 05 InternVL2_5-78B 78.4B · Q3_K_M · Dec 2024 12.6 tok/s
  6. 06 Qwen2.5-72B 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 11.6 tok/s
  7. 07 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 11.6 tok/s
  8. 08 InternVL2-Llama3-76B 76B · IQ4_XS · Jul 2024 11.8 tok/s
  9. 09 Qwen2-72B 72.7B · Q4_K_M · Jun 2024 11.6 tok/s
  10. 10 IDEFICS-80B 80B · Q3_K_M · Aug 2023 12.3 tok/s

Najszybsze modele AI na a RTX 5880 Ada Generation

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 366 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 366 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 366 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 366 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 366 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 366 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 339 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 333 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 333 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 333 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a RTX 5880 Ada Generation

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

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojej pracy

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 48 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.

  3. 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.

  4. 04

    Weź zakres jako odpowiedź

    Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 366 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 kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem

    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 48 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 RTX 5880 Ada Generation.

Odpowiedzi

RTX 5880 Ada Generation — częste pytania

01

RTX 5880 Ada Generation— czy może działać 13B modele?

Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 127 tokeny na sekundę

02

RTX 5880 Ada Generation— 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 72.6 tokeny na sekundę

03

RTX 5880 Ada Generation— czy może działać 70B modele?

Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w IQ4_XS, używając około 38.8 GB pamięci i generowanie około 62.4 tokeny na sekundę

04

RTX 5880 Ada Generation— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 48 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 43.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

05

RTX 5880 Ada Generation— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 864 GB/s przez magistralę 384 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

06

RTX 5880 Ada Generation— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR6 prędkość zegara na 2.25 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.

07

RTX 5880 Ada Generation— kto to robi?

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

08

RTX 5880 Ada Generation— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w January 2024.

09

RTX 5880 Ada Generation— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 285 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 600 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.

10

RTX 5880 Ada Generation— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 128 KB, i pamięć podręczna L2 jest 72 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.

11

RTX 5880 Ada Generation— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 69.3 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 69.3 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.

12

RTX 5880 Ada Generation— Ile rdzeni tensorowych ma?

To ma 440 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 110 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.

13

RTX 5880 Ada Generation— czy obsługuje CUDA?

Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 8.9. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.

14

RTX 5880 Ada Generation— 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.

15

RTX 5880 Ada Generation— 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.

16

RTX 5880 Ada Generation— 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.

17

Czy dwa RTX 5880 Ada Generation 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.

18

RTX 5880 Ada Generation— 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.

19

RTX 5880 Ada Generation— 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 62.4 tokenów na sekundę i potrzebuje około 38.8 GB pamięci karty.

20

RTX 5880 Ada Generation— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 366 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.

21

RTX 5880 Ada Generation— czy może działać 7B modele?

Tak. Na przykład działa Gemma 4 E4B w Q8_0, używając około 9.8 GB pamięci i generowanie około 81.3 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