NouRTX 3050 dedicat, deblocat pe Linux
Același RTX 3050, aceeași putere, mult mai mult AI pe secundă
Desktopurile noastre RTX 3050 părăsesc acum rack-ul cu randamentul tensor al plăcii deblocat. Placa este cea pe care o cunoști, cu 6 GB GDDR6 și o limită de 70 W. Ce se schimbă este cât de repede trece prin matematica matriceală în semiprecizie din spatele inferenței, ajustării fine și generării de imagini. Închiriezi întreaga mașină: Intel Core i5-9500, 32 GB RAM, 256 GB NVMe SSD, în Bucharest.
01Factory versus deblocat
Cifrele de pe bancul nostru de testare, în toate cele patru precizii
Am pornit același RTX 3050 de două ori de la oprire completă, o dată în starea din fabrică și o dată deblocat, și am cronometrat aceeași sarcină PyTorch de fiecare dată: înmulțirea a două matrice 8192 pe 8192, iar și iar. Driverul, kernelul și limita 70 W nu s-au schimbat între rulări.
TFLOPS pe precizie, mai înalt înseamnă mai rapid
Înmulțire de matrice PyTorch, driver NVIDIA 595, media a cinci rulări
- Din fabrică
- Deblocat
- 14.0 21.3
- 14.2 22.0
- 6.9 10.8
- 3.7 3.7
Rata brută a tensorilor este dublă față de cifra din fabrică: 36.1 în loc de 17.9 trilioane de operații FP16 pe secundă cu acumulare FP32. O înmulțire de dimensiune completă ajunge la aproximativ o dată și jumătate, deoarece placa rulează deja la capacitate maximă la 70 W, iar nucleele mai rapide împart același buget de putere.
Citiți rezultatele sub formă de tabel
| Precizie | Din fabrică | Deblocat | Diferență |
|---|---|---|---|
| FP16, TFLOPS | 14.0 | 21.3 | +52% |
| BF16, TFLOPS | 14.2 | 22.0 | +54% |
| TF32, TFLOPS | 6.9 | 10.8 | +56% |
| FP32, TFLOPS | 3.7 | 3.7 | fără modificare |
| Rata de vârf a tensorilor, acumulare FP32, TF/s | 17.9 | 36.1 | 2x |
Acestea sunt măsurătorile noastre pe o singură placă. O sarcină reală petrece timp și în afara nucleelor tensor, așa că așteptați-vă ca propriul câștig să se situeze undeva sub aceste cifre.
02Munca ta se accelerează?
Verifică-ți sarcina față de această listă înainte de a comanda
Deblocarea este îngustă în mod intenționat. Atinge doar nucleele tensor și nimic altceva, astfel încât ajută munca AI în precizie pe jumătate și lasă restul plăcii așa cum a venit.
Prompturi lungi și documente pentru un model de limbaj
Modelul îți citește intrarea ca pe un singur lot mare de matematică matriceală înainte de a scrie un cuvânt.
Mai rapidLoRA și alte ajustări fine mici
Pași de antrenament în BF16 sau FP16 pe un model care încape în 6 GB GDDR6.
Mai rapidStable Diffusion și alte modele de imagine
Fiecare pas de denoising este muncă tensor în precizie pe jumătate.
Mai rapidLucrări în lot: embeddings, etichetare, transcriere
Multe intrări împinse printr-un model deodată țin nucleele tensor ocupate.
Mai rapidUn chatbot care își scrie răspunsul cuvânt cu cuvânt
Viteza de generare este stabilită de cât de repede citește placa memoria sa.
La felCodare video cu NVENC
Codificatorul este propriul său bloc pe cip și își păstrează viteza din fabrică.
La felJocuri, randare și CUDA FP32
Niciuna dintre acestea nu trece prin calea deblocată.
La fel03De la comandă la prima pornire
Tu alegi sistemul, noi ne ocupăm de deblocare
- Comandă
Alege Ubuntu sau Debian
Mașina este configurată cu driverul NVIDIA și deblocarea deja activă și intră online la aproximativ 30 minute după aprobare.
- La fiecare pornire
Setat proaspăt, apoi verificat
Setarea trăiește în memorie, nu în firmware-ul plăcii. Este aplicată la pornirea sistemului și verificată de fiecare dată.
- Plan de rezervă
Viteză din fabrică, niciodată stricată
La o pornire în care nu poate fi aplicată, placa rulează pur și simplu la frecvența sa standard până la următoarea repornire.
Livrat deblocat, cu acces root pentru a adăuga CUDA, PyTorch și restul stivei tale.
Disponibil și pe aceeași mașină, cu placa la viteza din fabrică: deblocarea este doar pentru Linux.
04Note de laborator
Ce am verificat înainte să-l pornim pentru clienți
Unul dintre aceste desktopuri a petrecut o după-amiază pe bancul nostru de lucru în Bucharest cu Ubuntu 24.04 și driverul NVIDIA 595. Acestea sunt rezultatele care au contat pentru noi.
- 5 / 5pornirile au pornit deblocat, la rece și la cald
- 45 minla sarcină maximă fără nicio eroare GPU
- 0rezultate care au diferit de prima rulare, verificate bit cu bit
- 70 Wlimită de putere, aceeași în ambele stări
- 2xrata tensor de vârf cu acumulare FP32
- 3.7FP32 TFLOPS, neschimbat, așa cum era de așteptat
05Întrebări frecvente
Server RTX 3050 deblocat: răspunsuri pe scurt
Este o placă diferită de un RTX 3050 obișnuit?
Nu. Este același RTX 3050 6GB cu aceeași 6 GB GDDR6 și limită 70 W. Deblocarea schimbă o singură setare la pornire: rata la care nucleele sale tensor înmulțesc în FP16, BF16 și TF32 în timp ce adună în FP32.
Cât de rapid este de fapt?
În testul nostru PyTorch, +52% în FP16, +54% în BF16 și +56% în TF32, cu FP32 neschimbat. O sarcină AI completă câștigă mai puțin, deoarece o parte din timpul său este alocată lucrărilor pe care nucleele tensor nu le efectuează.
Ce sisteme de operare primesc placa deblocată?
Ubuntu și Debian. Dacă comanzi mașina cu Windows, aceasta rulează placa la viteza din fabrică.
Se scrie ceva pe placă?
Nu. Nu se flash-uiește nimic. Setarea este aplicată de fiecare dată când mașina pornește și dispare când se oprește, motiv pentru care este verificată la fiecare pornire.
Ce se întâmplă dacă vreau înapoi comportamentul din fabrică?
Cere suportului sau elimină singur opțiunea de pornire, apoi oprește și pornește mașina. Placa pornește de atunci la rata sa standard.
Cât costă?
Nimic în plus față de mașină: €89.00 pe lună pentru desktop cu placa sa deblocată, 32 GB RAM, 256 GB NVMe SSD, o adresă IPv4 și un port 1 Gbps nemăsurat.
Pune la treabă RTX 3050 deblocat pentru €89.00 pe lună
Un desktop dedicat în Bucharest, nuclee tensor la viteză maximă pe Ubuntu sau Debian, acces root și 1 Gbps nelimitat.
NVIDIA, GeForce și RTX sunt mărci comerciale ale NVIDIA Corporation. Deblocarea pentru calcul este configurată de noi și nu este un produs NVIDIA.