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Motore locale pronto

RTX 3090

81 modelli IA entrano in 24 GB di VRAM in Q4 nativo. 7 altri funzionano con offloading CPU. Benchmark reali qui sotto.

81 Modelli compatibili
7 con offloading
24GB GDDR6X
350W TDP
Javier Morales
Javier Morales Specialista hardware IA — 8 anni di esperienza
GitHub: github.com/javier-morales-ia

llama.cpp 0.2.x · CUDA 12 · Ubuntu 22.04 · Prices verified on Amazon · metodologia →

RTX 3090

Contesto di esecuzione

MARCA NVIDIA
BANDA 936 GB/s
FP16 TFLOPS 35.6
AI SCORE 72 / 140
FASCIA PREZZO Fascia alta
MSRP (LAUNCH) $1,499
AI SCORE (RELATIVE)
72 /140
Ingresso Valore Media Alta Flagship
MSRP at launch: $1,499 Current street price varies on Amazon

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Prime

Specifiche complete

NVIDIA · 2020-09

VRAM 24 GB GDDR6X
Banda 936 GB/s
FP16 TFLOPS 35.6
AI Score 72 / 140
CUDA Cores 10,496
Tensor Cores 328
TDP 350 W
PCIe Gen 4
Slots 3
Power Connector 2x 8-pin
Fascia di prezzo Fascia alta
Rilascio 2020-09

Benchmark IA

Misurazioni reali di inferenza — llama.cpp Q4_K_M

Attivita Risultato
Llama 1B Q4 400 tok/s
Llama 3B Q4 197 tok/s
Llama 7B Q4 65 tok/s
Llama 13B Q4 44 tok/s
Llama 30B Q4 22 tok/s
Llama 70B Q4 Offload o multi-GPU
Stable Diffusion 512px 4s / img
Whisper Large RTF 0.5x

RTF < 1.0 = piu veloce del tempo reale. Per Stable Diffusion e Whisper, piu basso e meglio; per tokens/s, piu alto e meglio.

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Modelli IA compatibili — RTX 3090

81 modelli entrano interamente in VRAM · 7 con offloading CPU

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Funziona anche con offloading CPU (7)

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RTX 3090 per IA locale

RTX 3090 con 24GB di GDDR6X e un'opzione solida per IA locale. Questa GPU copre i modelli piu usati in quantizzazione Q4 e permette carichi piu grandi in base alla VRAM disponibile.

Nei benchmark reali, RTX 3090 raggiunge 65 token/secondo su Llama 7B Q4. Puoi eseguire 81 modelli interamente in VRAM, con altri 7 modelli in offloading CPU.

Per verificare in dettaglio la compatibilita di ogni modello, usa il calcolatore VRAM. Puoi anche consultare le guide introduttive per configurare il tuo ambiente locale.

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