Oblicz TPS modelu Ryzen AI Z2 Extreme GPU na lokalnych modelach AI

AMD 16 GB LPDDR5X 256 GB/s October 2025

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

455 modele, które może uruchomić

721 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 40.1 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

84.6 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Ryzen AI Z2 Extreme GPU?

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.

455 modele pasują

Obliczanie

						Kwantyzacja	Pasuje
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
84.6 tok/s 51–135 · niska pewność	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
78.3 tok/s 47–125 · niska pewność	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
76.9 tok/s 46–123 · niska pewność	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
76.9 tok/s 46–123 · niska pewność	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
76.9 tok/s 46–123 · niska pewność	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
76.9 tok/s 46–123 · niska pewność	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
70.5 tok/s 42–113 · niska pewność	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
70.5 tok/s 42–113 · niska pewność	LFM2-1.2B ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
70.5 tok/s 42–113 · niska pewność	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
70.5 tok/s 42–113 · niska pewność	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
70.5 tok/s 42–113 · niska pewność	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
68.8 tok/s 41–110 · niska pewność	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Wygodny
67.8 tok/s 41–108 · niska pewność	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · niska pewność	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · niska pewność	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · niska pewność	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · niska pewność	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · niska pewność	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · niska pewność	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Wygodny
65.1 tok/s 39–104 · 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

Ryzen AI Z2 Extreme GPU 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: 256 GB/s
Typ pamięci: LPDDR5X
Szerokość magistrali pamięci: 256 bit
Zegar pamięci: 1 GHz

Czip

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

Procesor graficzny: Strix Point
Architektura: RDNA 3.5
Generacja: Console GPU(AMD)
Odlewnia: TSMC
Rozmiar procesu: 4 nm
Transistory: 34 billion
Gęstość tranzystorów: 145,900 K/mm²
Rozmiar die: 233 mm²
Pakiet: FP8
Wydane: 16 October 2025

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: 800 MHz
Zegar zwiększający: 2.7 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: 1,024
Jednostki mapowania tekstur: 64
Jednostki wyjściowe.Render: 48
Rdzenie śledzenia promieni: 16
cache L1: 128 KB
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): 11.1 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32): 5.5 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64): 345.6 GFLOPS
Wskaźnik pikseli: 130 GPixel/s
Współczynnik tekstury: 173 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): 28 W
Złącza zasilające: None
Wyświetl wyniki: 1x USB Type-C

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: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 2.1
Model cieniowania: 6.8

Oferty

Gdzie kupić GPU Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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

16 GB

Szerokość pasma

256 GB/s

Największy model

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Ryzen AI Z2 Extreme GPU nosi 16 GB z LPDDR5X. 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 256 GB/s przez magistralę 256 bity. Przepustowość jest prawdziwym ograniczeniem tej karty. Każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci, więc duży model będzie tutaj wydawał się wolny, nawet gdy się mieści.

To pochodzi z zegara pamięci 1 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 40.1 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Ryzen AI Z2 Extreme GPU jest zbudowany na procesorze graficznym Strix Point, używając architektury RDNA 3.5 z AMD, jako część generacji Console GPU(AMD).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 4 nm, z kostką o wymiarach 233 mm², trzymanie 34 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 October 2025. 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

11.1 TFLOPS

FP64

345.6 GFLOPS

Na papierze Ryzen AI Z2 Extreme GPU osiąga 11.1 TFLOPS przy półprecyzji, i 5.5 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 345.6 GFLOPS. 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 800 MHz do zwiększenia 2.7 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

Ryzen AI Z2 Extreme GPU ma pamięć podręczną L1 128 KB, 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 1,024 Jednostki cieniujące, 64 Jednostki mapowania tekstur, i 48 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

28 W

Ryzen AI Z2 Extreme GPU jest oceniane na 28 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.

Ekstremy

Największe modele AI, które działają na a Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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

01 Qwen3.8-27B 27.8B · Q3_K_M · Aug 2026 8.2 tok/s
02 Nemotron 3.5 Lightning 30B · Q3_K_M · Aug 2026 42.3 tok/s
03 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 42.3 tok/s
04 Nemotron 3 Omni 30B · Q3_K_M · Apr 2026 42.3 tok/s
05 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 40.1 tok/s
06 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 42.3 tok/s
07 Qwen3-VL-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Oct 2025 42.3 tok/s
08 Qwen3-Coder-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Jul 2025 42.3 tok/s
09 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 45.3 tok/s
10 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 42.3 tok/s

Najszybsze modele AI na a Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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 84.6 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.6 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 78.3 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 76.9 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Ryzen AI Z2 Extreme GPU

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 455 modele, które obsługuje karta. Pole wyszukiwania przyjmuje nazwę lub rozmiar, taki jak 27b, który odpowiada liczbie parametrów.
02

Dopasuj kontekst do swojej pracy

Przeciągnij suwak do długości rozmowy, na której planujesz pracować. Pamięć podręczna rośnie wraz z rozmową, a w porównaniu do karty trzymającej 16 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.
03

Przypnij porównanie do jednego poziomu jakości

Kompresja to to, co pozwala większym modelom się zmieścić. Kontrola jakości odrzuca każdy model, który potrzebuje więcej tego, niż jesteś skłonny dać.
04

Przeczytaj prędkość i zasięg

Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 84.6 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 swój zapas przed podjęciem decyzji

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 16 GB.
06

Sprawdź w innych urządzeniach.

Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do Ryzen AI Z2 Extreme GPU.

Odpowiedzi

Ryzen AI Z2 Extreme GPU — częste pytania

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— czy obsługuje CUDA?

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

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?

Jego pamięć obejmuje małe i średnie modele, chociaż największe są poza zasięgiem, a jego przepustowość oznacza, że generacja będzie wydawać się wolna na większych modelach. W sumie uruchamia 455 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 16 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.

Czy dwa Ryzen AI Z2 Extreme GPU karty będą dwa razy szybsze?

Nie. Druga karta podwaja pamięć do 32 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— które modele AI może uruchomić?

455 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— 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 40.1 tokenów na sekundę i potrzebuje około 14.4 GB pamięci karty.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 84.6 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— czy może działać 7B modele?

Tak. Na przykład działa Gemma 4 E4B w Q8_0, używając około 9.8 GB pamięci i generowanie około 18.8 tokeny na sekundę

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— czy może działać 13B modele?

Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q6_K, używając około 13.7 GB pamięci i generowanie około 42.7 tokeny na sekundę

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— 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 45.3 tokeny na sekundę

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 16 GB z LPDDR5X. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 14.4 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 256 GB/s przez magistralę 256 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— Jakiego typu pamięci używa?

Używa LPDDR5X prędkość zegara na 1 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— kto to robi?

To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 4 nm.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w October 2025.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 28 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 128 KB, 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.

Ryzen AI Z2 Extreme GPU— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 11.1 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 5.5 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.

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