Локальные модели на видеокарте: тест Qwen и Gemma на Tesla V100
Tesla V100 из 2017 года справляется с современными LLM-моделями вроде Qwen35B и GPT-OSS-20B. Скорость генерации варьируется от 38 до 109 токенов в секунду в зависимости от модели. На тестах: создание сайтов, игр, обработка документов. Минимум 16 ГБ памяти, но 24 ГБ предпочтительнее для универсального использования.
AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Локальные модели ИИ можно запускать на видеокартах, выпущенных ещё в 2017 году. Мы протестировали пять популярных открытых моделей (от Qwen до Gemma) на Tesla V100 в пяти реальных сценариях — от генерации текста до создания кода и игр.
Какие нейросети для текста работают на V100?
В тесте использовались пять открытых моделей, включая Qwen и Gemma. Скорость работы составляет 38–109 токенов в секунду в зависимости от модели и квантования.
Можно ли использовать старый V100 для локальных нейросетей?
Да, согласно тесту, V100 работает с современными LLM для генерации текста, написания кода и других реальных сценариев.
Сколько токенов в секунду выдает
Tesla V100 при работе с локальными моделями? 38–109 токенов в секунду в зависимости от модели, размера и квантования.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.