В третьей части обзора посмотрим на что способна Tesla V100 в работе с современными локальными моделями ИИ. Сравним ее с более современными серверными ускорителями и видеокартами по вычислительной мощности. Проверим какие модели ИИ она способна запустить в LM Studio и протестируем их.

Сравнение производительности Tesla V100 с современными серверными ускорителями и видеокартами

NVIDIA Tesla V100 стала первым массовым серверным ускорителем с интегрированными тензорными ядрами, что в 2017 году ознаменовало революцию в сфере обучения нейронных сетей. Данный ускоритель стал стандартом для индустрии и активно использовался при разработке прорывных моделей того времени, таких как GPT-2 (хотя финальная версия этой модели обучалась на TPU). Рост сложности моделей ИИ и объемов данных со временем требовал увеличения мощности и объема быстрой памяти, что напрямую стимулировало прогресс в разработке аппаратных ускорителей. Ниже приведена таблица для сравнения вычислительной мощности Tesla V100 с более современными серверными ускорителями и видеокартами NVIDIA.

Из-за отсутствия поддержки современных форматов (FP8/FP4), прямое сравнение по мощности с современными картами возможно лишь в форматах FP16 и FP32. Если взять наиболее универсальный формат данных для LLM - FP16, то более современные серверные ускорители существенно опережают Tesla V100 по вычислительной мощности, а ее главные конкуренты - видеокарты RTX 4070 и RTX 5070. Однако близкие показатели TFLOPS не всегда означают одинаковую скорость вычислений. Tesla V100 использует старые тензорные ядра 1-го поколения, в то время как RTX 4070 и RTX 5070 имеют гораздо более эффективные ядра 4-го и 5-го поколений. Они выполняют операции над матрицами значительно быстрее. Однако в задачах, ограниченных памятью, Tesla V100 выигрывает за счёт высокой пропускной способности HBM2 ~900 ГБ/с, тогда как у RTX 4070 пропускная способность GDDR6X ~504 ГБ/с, а у RTX 5070 ~672 ГБ/с.

Для оценки средней вычислительной мощности CUDA и тензорных ядер я запустил скрипт, написанный на Python с использованием библиотеки PyTorch, который измеряет производительность матричного умножения (GEMM).

Этот тест напрямую нагружает ядра GPU: в режиме FP32 работают CUDA-ядра, а в режиме FP16 - тензорные ядра.

Результат теста:

Реальная средняя вычислительная мощность Tesla V100 в форматах FP32 и FP16 несколько ниже пиковых значений из вышеприведенной таблицы - 15.7 и 125 TFLOPS.

LM Studio: запуск, тестирование и варианты использования локальных моделей ИИ

Запуск и тестирование локальных моделей ИИ

Для запуска LLM я использовал программу LM Studio. Список выбранных моделей приведен в таблице ниже:

Все представленные модели ИИ в формате GGUF. GGUF (GPT-Generated Unified Format) - это современный бинарный формат файлов для хранения и эффективного запуска больших языковых моделей (LLM) на центральных процессорах (CPU) и видеокартах (GPU). Он разработан специально для llama.cpp и совместим с Tesla V100.

В список я добавил две модели Qwen3.6-35b-a3b с одинаковым квантованием Q2_K_XL, но одна из них поддерживает спекулятивное декодирование MTP. MTP (Multi-Token Prediction) - это метод ускорения генерации текста языковыми моделями, позволяющий модели предсказывать сразу несколько следующих токенов за один проход, вместо одного. MTP позволяет генерировать текст в 1.5–2 раза быстрее без потери качества ответов. В LM Studio перед загрузкой модели MTP в память GPU нужно обязательно активировать опцию MTP Speculative Decoding в расширенных настройках.

Перед началом тестирования, привожу список основных компонентов и параметров своего ПК:

• Материнская плата: ASRock A520M Phantom Gaming 4

• Процессор: AMD Ryzen 7 5700GE

• Оперативная память: 64 Гб (2x Patriot Viper Steel 32 Гб DDR4 3600 МГц)

• Основной накопитель: SSD NVMe Kingston KC3000 1 Тб

• Блок питания: FSP Vita GM 750 Вт

• Операционная система: Windows 11 Pro

• Драйвер NVIDIA: 553.74 (серверный grid драйвер от Google)

• LM Studio: v.0.4.14 (Build 2), CUDA llama.cpp v.2.15, Vulkan llama.cpp v.2.15

Проверим скорость работы LLM. Каждой модели я отправил один и тот же запрос: "Напиши короткую фантастическую историю о приключениях путешественника во времени".

Настройки каждой модели - "по умолчанию", системный ptompt - отсутствует, режим размышлений - включен.

Результаты теста приведены в таблице ниже:

Самой быстрой моделью оказалась GPT-OSS-20B, а самой медленной - Qwen3.6-35b-a3b с квантованием Q4_K_M. Низкая скорость работы последней (19,21 т/с) обусловлена тем, что она не помещается целиком в быструю память GPU: часть слоев выгружается в более медленную оперативную память DDR4. Для сравнения: версия Qwen3.6 с квантованием Q2_K_XL, которая полностью поместилась в VRAM Tesla V100, работает вдвое быстрее (38,24 т/с), а модель с поддержкой MTP - в четыре раза быстрее (77,35 т/с). По моему мнению для большинства задач в работе с локальными LLM достаточно 35-40 токенов в секунду. В связи с этим стоит выбирать модели ИИ, которые полностью помещаются в память GPU. Далее я не буду использовать модель Qwen3.6-35b-a3b Q4_K_M из-за ее низкой скорости работы на моем ПК.

Так же стоит отметить, что модель Qwen3.6-35b-a3b-mtp работает нестабильно с движком CUDA llama.cpp v.2.15. С контекстным окном 15000 токенов модель занимает 15,5 Гб памяти GPU. Во время выполнения запроса в LM Studio иногда возникает резкий рост потребления памяти и модель полностью выгружается. В журнале LM Studio появляется ошибка - CUDA error: out of memory. Поэтому модель Qwen3.6-35b-a3b-mtp я запускал на движке Vulkan llama.cpp v.2.15. Разница в скорости генерации текста между CUDA и Vulkan для этой MTP-модели незаметна, при этом работа на Vulkan была стабильной.

Варианты использования локальных моделей ИИ

Рассмотрим наиболее интересные на мой взгляд варианты использования локальных моделей ИИ, запускаемых в LM Studio.

Генерация кода в OpenCode

Проверим на что способны локальные LLM в генерации кода.

В LM Studio есть встроенный локальный сервер API, который позволяет другим приложениям и ИИ-агентам обращаться к запущенным моделям. Я использовал эту функцию для интеграции локальных моделей в OpenCode.

Для начала попробую создать небольшой одностраничный сайт для ведения личного блога. Тестовый запрос был идентичным для всех моделей.

Qwen3.6-35b-a3b:

Время генерации сайта - 3 минуты 40 секунд. Использованное количество токенов из контекстного окна - 14901.

Qwen3.6-35b-a3b-mtp:

Время генерации сайта - 2 минуты 10 секунд. Использованное количество токенов из контекстного окна - 20244.

GPT-OSS-20B:

Время генерации сайта - 1 минута 45 секунд. Использованное количество токенов из контекстного окна - 17539.

Gemma-4-e4b:

Время генерации сайта - 2 минуты 5 секунд. Использованное количество токенов из контекстного окна - 22456.

Заключение:

Все четыре модели успешно справились с поставленной задачей: корректно сгенерировали структуру сайта, вставили изображения из папки с проектом к заголовкам статей. Правильно вставили текст, соответствующий теме для каждой статьи. Наиболее интересный дизайн на мой взгляд получился у модели Qwen3.6-35b-a3b-mtp.

Далее я решил усложнить задачу и проверить смогут ли локальные LLM справиться с созданием небольшой 2D-игры. Каждой модели отправил одинаковый запрос: "Создай игру, аналогичную игре Flappy Birds. Игра должна открываться в веб-браузере и должна быть максимально приближена к оригиналу".

Qwen3.6-35b-a3b:

Время генерации игры - 7 минут 24 секунды. Использованное количество токенов из контекстного окна - 18677.

• Графика: Высококачественная, максимально приближенная к оригиналу.

• Элементы: Красивые облака на фоне, желтая птица в стиле оригинала, зеленые трубы с характерными "горловинами" сверху.

• Интерфейс: Есть экран приветствия ("Flappy Bird", "Click or Press Space"), отображается текущий счет (Score: 1) и лучший результат (Best: 5), полноценный экран Game Over.

• Геймплей: Птица успешно проходит между трубами, все элементы корректно отображаются. Сложность игры - средняя.

Qwen3.6-35b-a3b-mtp:

Время генерации игры - 2 минуты 5 секунд. Использованное количество токенов из контекстного окна - 19107.

• Графика: Хорошая, но фон отличается от оригинала. Облака проработаны лучше, чем в предыдущем варианты. Некорректно выбран цвет земли (зеленый).

• Элементы: Желтая птица и зеленые трубы выглядят аккуратно.

• Интерфейс: Экран приветствия с текстом "Tap or press Space to play", отображается текущий счет и лучший результат. На экране Game Over изменяется фон в отличии от предыдущего результата.

• Геймплей: Птица успешно проходит между трубами, все элементы корректно отображаются. Сложность игры - легкая, так как количество труб меньше, чем в предыдущем варианте.

GPT-OSS-20B:

Время генерации игры - 2 минуты 24 секунды. Использованное количество токенов из контекстного окна - 20015.

• Графика: Базовая, минималистичная.

• Элементы: Вместо птицы желтый круг без деталей, трубы - зеленые прямоугольники без горловин сверху.

• Интерфейс: Экран "Click to Start", отображается текущий счет - Score: 0 и лучший результат - High: 1. На экране Game Over отображается только текущий счет, не указано как перезапустить игру.

• Геймплей: Желтый круг успешно проходит между трубами, все элементы корректно отображаются. Сложность игры - легкая. Количество труб примерно такое же как в предыдущем варианте.

Gemma-4-e4b:

Время генерации игры - 1 минута 3 секунды. Использованное количество токенов из контекстного окна - 17333.

• Графика: Простая, похожа на результат GPT-OSS-20B.

• Элементы: Желтый круг вместо птицы, зеленые прямоугольники вместо труб.

• Интерфейс: На стартовом экране нет информации как начать игру. Не отображается текущий счет во время игры. На экране Game Over не отображается лучший результат.

• Геймплей: Часто встречаются трубы, которые накладываются друг на друга, или просто смыкаются. Худший геймплей среди всех вариантов.

Заключение:

Все модели создали рабочую версию игры Flappy Bird с основными элементами: птицей, трубами, счетчиком очков и экраном Game Over. Однако качество исполнения значительно различается. Обе модели Qwen-3.6-35b-a3b справилась отлично. GPT-OSS-20B удалось реализовать игру на базовом уровне. Gemma-4-e4b - справилась с задачей быстрее всех, но выдала худший с точки зрения геймплея результат.

Работа с документацией

В LM Studio можно прямо в чат приложить документ в формате docx и попросить модель ИИ проанализировать документ: найти ошибки, улучшить стиль текста или дополнить. Однако редактировать и создавать файлы в формате docx модель ИИ не сможет. Для того, чтобы с помощью LM Studio можно было сразу вносить изменения в файл docx нужно установить соответствующий плагин - word-tools. С помощью этого инструмента ИИ модели хорошо справляются с дополнением текста, рерайтом и исправлением ошибок прямо в файле docx.

В качестве примера я решил проверить насколько быстро локальные LLM справятся с генерацией краткого содержания первой части моего обзора Tesla V100. Полный текст статьи был сохранен в файле docx.

Результаты генерации краткого содержания статьи:

Qwen3.6-35b-a3b:

Статья описывает процесс модификации серверного ускорителя NVIDIA Tesla V100 16 GB (SXM2) для домашнего ПК путем установки в корпус от видеокарты RTX 4090. Автор приобрел карту и адаптер через Taobao, затратив около 15 000 рублей. Ключевые этапы работы:

• Настройка BIOS: отключение CSM, включение Above 4G Decoding и выбор интегрированной графики для вывода изображения на монитор.

• Установка драйверов: официальный драйвер NVIDIA работал только в режиме TCC (без игр), а серверный драйвер Google вызывал сбои. Стабильная работа достигнута с драйвером 553.74, требуются манипуляции с виртуальным экраном.

• Физическая сборка: из-за крупных габаритов карты (3,5 кг) потребовались опорный кронштейн и райзеры для переноски других устройств в заблокированные слоты PCIe.

Особое внимание уделено модификации охлаждения. Стандартные кулеры не поддерживают автоматическую регулировку, поэтому вентиляторы были подключены к материнской плате через специальные переходники. Настройка Fan Control позволила добиться бесшумной работы в простое (~15%) и безопасных температур до 60°C при нагрузке.

Обзор является первой частью цикла. Во второй части запланированы тесты ускорителя в современных играх.

Время генерации - 3 минуты.

Qwen3.6-35b-a3b-mtp:

В статье описывается первая часть обзора серверного ускорителя NVIDIA Tesla V100 16 ГБ, установленного в корпус от видеокарты RTX 4090. Рассматриваются технические характеристики карты (архитектура Volta, 5120 CUDA-ядер) и процесс её покупки через китайский маркетплейс. Описываются трудности физической установки: большие габариты корпуса перекрывают слоты расширения материнской платы, что потребовало использования райзеров для подключения Wi-Fi адаптера и дополнительного накопителя, а также специальной опоры из-за веса конструкции. Указывается на отсутствие видеовыходов у серверной карты. Подробно разбирается настройка BIOS, в частности необходимость включения Above 4G Decoding для адресации памяти, и выбор основного устройства вывода изображения. Отмечаются проблемы с драйверами: официальное ПО от NVIDIA поддерживает только вычислительный режим TCC, а серверные версии от Google вызывают сбои системы; в итоге была успешно применена версия драйвера 553.74. В завершении рассказывается о модернизации охлаждения: подключении вентиляторов к материнской плате и настройке их оборотов через программное обеспечение Fan Control для баланса между шумом и температурой.

Время генерации - 51 секунда.

GPT-OSS-20B:

В статье описывается покупка, установка и настройка серверного ускорителя NVIDIA Tesla V100 16 Гб в корпусе RTX 4090. Автор подробно рассказывает о технических характеристиках карты (5120 CUDA‑ядер, 640 тензорных ядер, 16 ГБ HBM2), стоимости доставки и комплектации, а также об особенностях сборки: необходимость установки дополнительных райзеров, настройка BIOS (отключение CSM, включение Above 4G Decoding) и выбор видеокарты для вывода изображения. Далее рассматриваются драйверы – официальные NVIDIA‑драйверы работают только в режиме TCC, а Google‑драйверы поддерживают WDDM, но требуют отключения виртуального экрана. Охлаждение осуществляется через PWM‑переходники и программу Fan Control. Автор отмечает, что Tesla V100 не имеет видеовыходов, поэтому для игр используется интегрированная графика процессора.

Время генерации - 17 секунд.

Gemma-4-e4b:

Статья описывает процесс установки и настройки вычислительного ускорителя Tesla V100 (архитектура Volta, 16 ГБ HBM2) в ПК на базе материнской платы ASRock A520M с использованием адаптера SXM2 на PCI-e 3.0 и корпуса от RTX 4090. В обзоре освещаются технические детали, включая покупку ускорителя (стоимость около 15 000 руб.), сложности физической установки и необходимость использования райзеров. Подробно описаны шаги по настройке BIOS (отключение CSM, включение Above 4G Decoding) для корректной работы с большим объемом памяти. Также рассматриваются проблемы с драйверами — переход от официальных драйверов NVIDIA к серверным драйверам Google и решение вопроса охлаждения путем подключения кулеров Tesla V100 к материнской плате и настройки кривых оборотов через Fan Control.

Время генерации - 26 секунд.

Все модели успешно справились с генерацией краткого содержания статьи и сохранением в файл формата docx. Лучший результат с точки зрения качества текста на мой взгляд у модели Qwen3.6-35b-a3b: в кратком содержании отражены все основные моменты, а ключевые выделены в структурированный список. Самой быстрой оказалась - GPT-OSS-20B.

Итоговая таблица для сравнения времени генерации краткого содержания статьи локальными LLM:

Заключение

NVIDIA Tesla V100 представляет собой отличную и доступную платформу для экспериментов с локальными моделями ИИ. Ускоритель успешно запускает современные модели, демонстрируя производительность, достаточную для комфортной работы. Ключевым фактором производительности является возможность полной загрузки LLM в память GPU. При выгрузке части слоев модели в оперативную память ПК скорость значительно снижается, сильно затормаживая работу.

Вывод по итогам тестирования моделей ИИ в LM Studio:

• Qwen3.6-35b-a3b Q2_K_XL (особенно версия с поддержкой MTP): выдает наиболее качественный результат по сравнению с другими протестированными моделями. Лучше всех справилась со всемми задачами: генерация кода одностраничного сайта, создание игры Flappy Bird, рерайт статьи. Модель с поддержкой MTP обеспечивает высокую скорость работы.

• GPT-OSS-20B: лидер по скорости генерации текста. В генерации кода и рерайте статьи качественно уступает модели Qwen3.6-35b-a3b, но превосходит Gemma-4.

• Gemma-4-e4b: на мой взгляд показала посредственный результат. При скорости работы сравнимой с Qwen3.6-35b-a3b-mtp качество итогового результата существенно уступает последней.

В итоге NVIDIA Tesla V100 показала себя универсальным решением. Хотя изначально на момент выхода в 2017 году - это был мощный серверный ускоритель для дата-центров, сегодня - это отличное доступное решение для работы с нейросетям с возможностью комфортно играть в современные игры на высоких настройках графики.

На мой взгляд, покупать её стоит как вариант апгрейда старого ПК или для универсальной бюджетной сборки - "работай и играй". Современные видеокарты с 16 Гб памяти стоят дороже, а меньший объем VRAM будет недостаточен для запуска современных моделей ИИ. При этом 16 Гб - это минимальный порог. Для полной загрузки в память GPU модели Qwen3.6-35b в квантовании Q4 (которую я исключил из теста из-за низкой скорости работы) нужен объем VRAM минимум 24 Гб.