Σταθμοί Εργασίας AI
Υψηλής απόδοσης σταθμοί εργασίας για εκπαίδευση και συμπερασματοδότηση τεχνητής νοημοσύνης.
| Φωτογραφία | Προϊόν | Τιμή | Χωρητικότητα |
|---|
Κατανόηση της χωρητικότητας του μοντέλου
Η χωρητικότητα του μοντέλου αναφέρεται στον αριθμό των παραμέτρων που περιέχει ένα μοντέλο AI (π.χ. 70B = 70 δισεκατομμύρια παράμετροι). Τα μεγαλύτερα μοντέλα γενικά απαιτούν περισσότερη μνήμη και υπολογιστική ισχύ, αλλά μπορούν να προσφέρουν βελτιωμένη λογική και ποιότητα εξόδου.
Ακρίβεια (FP16 / FP8 / FP4) επηρεάζει την απαιτούμενη μνήμη για μια δεδομένη χωρητικότητα μοντέλου: τα χαμηλότερης ακρίβειας μορφότυπα μειώνουν κατά προσέγγιση στο μισό τις απαιτήσεις μνήμης ανά βήμα (FP16 → FP8 → FP4), με κάποιο κόστος στην ακρίβεια της εξόδου.
| Μέγεθος μοντέλου | Τυπική μνήμη (FP16) | Τυπική μνήμη (FP4) |
|---|---|---|
| ~70B | ~140GB | ~40GB |
| ~120B | ~240GB | ~65GB |
| ~405B | ~810GB | ~220GB |
| ~700B | ~1.4TB | ~380GB |