Ebben a részletes bemutatóban a legújabb 96 GB-os Nvidia RTX Pro 6000 videokártya teljesítményét és képességeit vizsgálják, különös tekintettel a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) futtatására. A bemutató során számos más népszerű GPU-val, például az RTX 5090-nel, a 3050 low profile-lal, valamint az Apple Mac Studio M3 Ultra modellel is összehasonlítják a Pro 6000-et.
A tesztelés különböző paraméterű modellek (például 12 milliárd, 32 milliárd és 70 milliárd paraméteres) betöltésével és futtatásával történik, valamint vizsgálják a VRAM kapacitás, a CUDA magok száma és az áramfelvétel szerepét a sebesség és hatékonyság szempontjából. Az ismeretterjesztő elemzés rávilágít arra, hogyan határozza meg a kártyák teljesítményét a VRAM telítettsége, a rétegek offloadolása a CPU vagy GPU irányába, illetve a modellek kvantizációs szintjei (Q4 vs Q8 vs FP16/F32).
Felmerül a kérdés, hogy megéri-e a jelentős felárat a Pro 6000, illetve milyen helyzetekben nyújt előnyt az óriási memória. A néző betekintést kap a különböző LLM-ek, szoftverek és felhasználói igények közötti döntési folyamatokba, valamint a különböző rendszerek összehasonlításának nehézségeibe.
A videóban további fontos témák a Chat LLM Teams platform bemutatása, valamint annak gyakorlati hatásai, hogy mennyire számít a token per szekundum sebesség rövid és hosszú promptok, illetve nagyobb kontextus elérése esetén. Különös hangsúlyt kapnak a nagyon hosszú, akár 40 ezer tokenes promptok és ennek memóriaterhelési következményei.
Az eredmények helyenként váratlanok, például hogy bizonyos modellek futtatásában a 5090 gyorsabb, míg a nagyobb VRAM miatt a Pro 6000 lehetővé teszi még masszívabb modellek futtatását is. A tesztelők többször rámutatnak a GPU-k valós gyakorlati értékeinek és döntéshozatali kritériumainak komplexitására.
