В этом материале
Покрытие компактных Turing требует ёмкости каждого SKU и намеренно малых контрольных задач.
NVIDIA T400, T600 и T1000 рассматривается как конкретная аппаратная конфигурация Turing. Заявленные 2/4/4/4/8 ГБ задают исходный бюджет проверки, но сами по себе не являются результатом измерения инференса либо пакетного рендеринга.
Точная модель и варианты памяти
Компактные Turing относятся к общему классу, но имеют разные объёмы: T400 2/4 ГБ, T600 4 ГБ и T1000 4/8 ГБ. Таблица сохраняет каждый точный SKU.
| Вариант | Память | Заявленная мощность платы | Охлаждение / формат |
|---|---|---|---|
| NVIDIA T400 2 GB | 2 ГБ GDDR6 | 30 Вт | Активное; Низкопрофильный один слот |
| NVIDIA T400 4 GB | 4 ГБ GDDR6 | 30 Вт | Активное; Низкопрофильный один слот |
| NVIDIA T600 4 GB | 4 ГБ GDDR6 | 40 Вт | Активное; Низкопрофильный один слот |
| NVIDIA T1000 4 GB | 4 ГБ GDDR6 | 50 Вт | Активное; Низкопрофильный один слот |
| NVIDIA T1000 8 GB | 8 ГБ GDDR6 | 50 Вт | Активное; Низкопрофильный один слот |
Характеристики: Спецификация NVIDIA 1, Спецификация NVIDIA 2, Спецификация NVIDIA 3.
Движок LLM и бюджет памяти
Turing соответствует архитектурному минимуму vLLM, однако малый объём делает многие окружения практически непригодными. Эти платы не предоставляют Tensor- и RT-возможности бренда RTX. Проверяйте GGUF, контекст, runtime и частичную выгрузку отдельно по варианту.
Соответствие архитектурному порогу не подтверждает совместимость каждой модели, операции квантования или готового пакета.
Основание совместимости: Требования vLLM к GPU.
Cycles и пакетный рендеринг
Пригодность архитектуры CUDA или OptiX не создаёт аппаратные RT-ядра. Для малых сцен проверяются завершение и расходы шумоподавления. Особенно 2 ГБ могут перестать быть полезными после размещения runtime и сцены.
Руководство Blender 5.2 LTS по GPU-рендерингу.
Интеграция в сервер или рабочую станцию
Перечисленные платы активные, низкопрофильные и однослотовые, но лимиты различаются: T400 30 Вт, T600 40 Вт и T1000 50 Вт. Сохраняйте фактическую ёмкость; T1000 4 и 8 ГБ нельзя назначать единую непроверенную метку нагрузки.
Конкретный сценарий проверки
Офисная инвентаризация содержит все три названия. Создайте строку для каждого физического объёма и выберите одну малую контрольную модель до более крупных опытов. Для каждой платы запишите загрузку runtime, выгрузку весов и завершение запроса. После этого отрендерите независимо выбранную небольшую сцену. Профиль сравнивает пригодность и этапы отказа, не изобретая рейтинг по числу CUDA-ядер и не распространяя результат 2 ГБ на 8 ГБ.
Какие доказательства сохранить
Сохраняйте обычную запись проверки вместе с фактическими результатами запуска.
Перед наблюдениями укажите проверенный вариант, программную сборку и режим исполнения. Недоступные измерения оставляйте явно неизвестными.
Следующие поля отделяют опубликованные характеристики от наблюдаемого выделения памяти и завершения заданий, чтобы другой оператор мог повторить тот же опыт в сопоставимом окружении.
| Поле доказательства | Что сохранить для этого профиля |
|---|---|
| Идентификация платы | NVIDIA T400, T600 и T1000; физический вариант и идентификатор устройства |
| Границы памяти | 2/4/4/4/8 ГБ заявлено; свободная память до и после загрузки |
| Артефакт инференса | Хеш весов, квантование, контекст и конфигурация выгрузки на GPU |
| Артефакт рендера | Хеш сцены, версия рендера, выбранный backend и режим подавления шума |
| Системные условия | Драйвер, образ или сборка, корпус и конфигурация охлаждения |
| Завершение задания | Код завершения, корректность результата и обнаруженные ошибки памяти |
Результат T400 на 2 ГБ не переносится на T600 4 ГБ либо T1000 8 ГБ; сохраняйте точную строку таблицы каждого наблюдения.
Связанные материалы: Переносимая сборка llama.cpp, LLM для кода и 8 ГБ, Каталог GPU NVIDIA и AMD.