Vypočítejte TPS modelu Xeon Phi SE10X na místních AI modelech

Intel 8 GB GDDR5 352 GB/s November 2012

Každý model v našem katalogu byl posouzen vůči této kartě při délce kontextu a minimální kvalitě, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jediný požadavek, vypočítaný z šířky pásma paměti této karty a velikosti každého modelu po kompresi..

Vypočítáno pro tuto kartu

337 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 19.7 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

96.9 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Xeon Phi SE10X?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Více kontextu znamená více paměti pro cache konverzace. Rychlost je pro novou konverzaci a nemění se s tímto nastavením..

Skrývá modely, které by se vešly pouze tím, že by byly komprimovány pod tuto úroveň.

337 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
96.9 tok/s

58–155 · nízká důvěra

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Pohodlný
96.9 tok/s

58–155 · nízká důvěra

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Pohodlný
96.9 tok/s

58–155 · nízká důvěra

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
96.9 tok/s

58–155 · nízká důvěra

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
96.9 tok/s

58–155 · nízká důvěra

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
96.9 tok/s

58–155 · nízká důvěra

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
89.7 tok/s

54–144 · nízká důvěra

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
88.1 tok/s

53–141 · nízká důvěra

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
88.1 tok/s

53–141 · nízká důvěra

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
88.1 tok/s

53–141 · nízká důvěra

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
88.1 tok/s

53–141 · nízká důvěra

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
80.8 tok/s

48–129 · nízká důvěra

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
80.8 tok/s

48–129 · nízká důvěra

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
80.8 tok/s

48–129 · nízká důvěra

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
80.8 tok/s

48–129 · nízká důvěra

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
78.8 tok/s

47–126 · nízká důvěra

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokeny Q8_0 Pohodlný
77.7 tok/s

47–124 · nízká důvěra

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný
74.5 tok/s

45–119 · nízká důvěra

Phi-1 ≈ 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Xeon Phi SE10X Plná specifikace

Všechny informace o této desce, seřazené podle toho, jak moc ovlivňují spuštění jazykového modelu, spíše než podle toho, jak by je uvedl seznam specifikací. Memory přichází první, protože rozhoduje o výsledku; zbytek je context..

Paměť

Dvě specifikace, které rozhodují o tom, co tato KARTA může spustit a jak rychle. Kapacita určuje, které modely se vejdou; šířka pásma určuje, kolik TOKENŮ za sekundu produkují, jakmile se vejdou.

Velikost paměti
8 GB
Šířka pásma VRAM
352 GB/s
Typ paměti
GDDR5
Šířka sběrnice paměti
512 bit
Frekvence paměti
1.38 GHz

Čip

Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.

Grafický procesor
Knights Corner
Architektura
Knights
Generace
Knights Corner
Foundry
Intel
Velikost procesu
22 nm
Tranzistory
5 billion
Hustota tranzistorů
6,900 K/mm²
Velikost čipu
720 mm²
Uvolněno
12 November 2012

Frekvence hodin

Jak rychle procesor běží. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: generování textu je omezeno šířkou pásma paměti, takže vyšší takt sotva posune výsledek.

Základní takt
1.1 GHz
Zvýšená frekvence
1.1 GHz

Zpracovatelské jednotky

Co čip obsahuje. Tyto prvky ovlivňují grafický výkon a mají hlavní význam pro zpracování dlouhého promptu spíše než pro produkci odpovědi.

Stínovací jednotky
976
Jednotky pro mapování textur
32

Teoretický výkon

Maximální aritmetické rychlosti zveřejněné pro kartu. Toto jsou stropy, kterých žádná skutečná pracovní zátěž nedosahuje, a generování textu dosahuje jen malé části z nich, protože je omezeno pamětí spíše než aritmetikou.

Jednoduchá přesnost (FP32)
2.1 TFLOPS
Rychlost textury
35 GTexel/s

Deska

Co je potřeba k fyzickému nainstalování a napájení karty — praktické omezení, která rozhodují o tom, zda se vejde do stroje, který již vlastníte.

Příkon (TDP)
300 W
Navrhovaný zdroj napájení
700 W
Rozhraní sběrnice
PCIe 3.0 x16
Šířka slotu
Dual-slot
Rozměry
248 mm

Podpora softwaru

Jaké grafické a výpočetní rozhraní karta podporuje. CUDA výpočetní schopnost je ta, která se týká inferencí: pod 7.0 nejsou žádné tensorové jádra a moderní inferenční software se vrací ke pomalejším kódovým cestám.

OpenCL
1.2
Shader model
5.0

Seznamy

Kde koupit GPU Xeon Phi SE10X

Žádný prodejce aktuálně nenabízí tuto KARTU. Seznamy pocházejí od prodejců, kteří je zde zveřejňují přímo. — procházet adresář dodavatele vidět, kdo prodává co.

Co čísla znamenají

Proč je paměť číslo, které zde záleží

Paměť

8 GB

Šířka pásma

352 GB/s

Největší model

Baichuan 1-13B

Xeon Phi SE10X nese pouze 8 GB z GDDR5. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 7.2 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 352 GB/s napříč autobusu 512 bitů. To je číslo, které určuje rychlost generování — aritmetika na byte přečteném je dostatečně malá, takže čeká vše na sběrnici, nikoli na jádra.

To pramení z paměťového taktu 1.38 GHz. Je to důvod, proč počty jader tak špatně předpovídají rychlost generace.

V praxi tato kombinace dosahuje maxima na Baichuan 1-13B, 13.3B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 19.7 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Xeon Phi SE10X je postaven na grafickém procesoru Knights Corner, používající architekturu Knights z Intel, jako součást generování Knights Corner.

Čip je vyráběn společností Intel, na procesu 22 nm, s kostkou o rozměrech 720 mm², držení 5 billion Tranzistory. Menší proces obvykle znamená více výkonu při stejné spotřebě, i když pro jazykové modely to má mnohem menší význam než paměťový subsystém.

Bylo to vydáno v November 2012, hrubě 13.717800716986 před lety. Podpora softwaru pro inference obvykle následuje hardware o rok nebo dva, takže karta tohoto stáří má obvykle k dispozici zralé, dobře optimalizované kódové cesty.

Výpočetní propustnost a proč je méně důležitá, než vypadá

Hodiny běží od základu 1.1 GHz k zvýšení 1.1 GHz. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: zvyšování taktovacích frekvencí zrychluje aritmetiku, a na aritmetiku není generace čekající.

Cache a zpracovatelské jednotky

Existují 976 Stínovací jednotky, 32 Jednotky pro mapování textur. Tyto zařízení zpracovávají grafické pracovní zátěže a přispívají k zpracování výzev, ale většinu času, kdy model generuje odpověď, zůstávají nečinné.

Síla, velikost a instalace

Příkon

300 W

Xeon Phi SE10X je ohodnocen na 300 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 W. Spouštění jazykového modelu zaměstnává kartu v impulzech spíše než nepřetržitě — při generování spotřebovává hodně a mezi požadavky nečinní — takže trvalá spotřeba během pracovního dne je obvykle pod uvedenou hodnotou.

desku zabírá dual-slot, měření 248 mm dlouhý. Stojí za to zkontrolovat případ a napájecí zdroj již v stroji, protože největší KARTY potřebují podstatně více obojího než typická desktopová konfigurace poskytuje.

Spojuje se přes PCIe 3.0 x16. Rozhraní určuje, jak rychle je model načten z disku do karty, nikoli jak rychle běží poté, co je tam, takže užší spojení stojí několik sekund při spuštění a nic víc.

Extrémy

Největší AI modely, které běží na GPU Xeon Phi SE10X

Největší open-weight modely, které se vejdou na tuto kartu, nejnovější první. Každý je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou karta může zvládnout..

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 20.1 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 20.1 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 20.1 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 20.0 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 20.1 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 20.1 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 20.1 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 20.1 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 19.8 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 19.7 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Xeon Phi SE10X

Kde tato KARTA produkuje TOKENY nejrychleji. Menší modely zde dominují, protože generování každého TOKENU znamená přečtení celého modelu z MEMORY jednou..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 96.9 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 96.9 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 96.9 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 96.9 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 96.9 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 96.9 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 89.7 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 88.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 88.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 88.1 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Xeon Phi SE10X

Nemusíte nic počítat ručně — kalkulačka gputps.com na této stránce to už vypočítala pro každý model, který tato karta může podpořit. Přečtení odpovědi trvá šest kroků.

  1. 01

    Hledejte model, který chcete

    Tabulka uvádí 337 modely, které tato karta spouští. Hledání zúží seznam podle názvu nebo podle velikosti.

  2. 02

    Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

    Nastavte kontext na svou skutečnou pracovní délku. Krátké otázky téměř nic nestojí, ale dlouhý dokument může spotřebovat velký podíl. 8 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.

  3. 03

    Připněte porovnání na jednu úroveň kvality

    Ve výchozím nastavení tabulka vybírá nejméně komprimovanou verzi, která se vejde. Nastavení podlahy odstraňuje modely, které splňují kritéria pouze díky silné kompresi.

  4. 04

    Přečtěte si rychlost a rozsah

    Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 96.9 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Zkontrolujte volný prostor, než se rozhodnete

    Těsné znamená, že to dnes funguje; pohodlné znamená, že to stále funguje, když se konverzace rozrůstá. Porovnejte, co každý model potřebuje, s dostupným. 8 GB.

  6. 06

    Zkontrolujte stejný model z druhé strany

    Každé jméno modelu v tabulce odkazuje na svou vlastní stránku, která provádí stejné výpočty na každé kartě, kterou máme. Tam vidíte, zda je správný nákup Xeon Phi SE10X.

Odpovědi

Xeon Phi SE10X — běžné otázky

01

Xeon Phi SE10X— Podporuje to CUDA?

Ne. CUDA je pouze od NVIDIA, a tohle je karta od Intel. Spouští jazykové modely prostřednictvím ROCm, Vulkan nebo Metal v závislosti na softwaru, které jsou méně zralé než cesta CUDA — naše odhady na to uplatňují penalizaci.

02

Xeon Phi SE10X— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 3.0 x16. Tohoto určuje, jak rychle je model nahrán na kartu, spíše než jak rychle běží po nahrání, takže to stojí několik sekund při spuštění a nic během generace.

03

Xeon Phi SE10X— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť ho omezuje na menší modely, přesto jeho šířka pásma znamená, že generace bude na větších modelech působit pomalu. Celkem běží 337 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

04

Xeon Phi SE10X— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 8 GB sedí v systémové paměti a běží zlomek rychlosti, takže většinou offloadovaný model se zřídka vyplatí používat. Každé číslo zde předpokládá, že je plně umístěno na kartě.

05

Byly by dvě Xeon Phi SE10X Karty budou dvakrát rychlejší?

Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 16 GB které vám umožňují držet modely, které by samostatně neudržely, ale generace se takto nedělí. Tyto údaje popisují jednu kartu.

06

Xeon Phi SE10X— které AI modely může spustit?

337 z 679 Otevřené váhové jazykové modely, které sledujeme, se vejdou na tuto kartu a mohou být spuštěny lokálně. Tabulka na této stránce obsahuje každý z nich, s pamětí, kterou potřebuje, kvantizací, na které běží, a odhadovanou rychlostí generování.

07

Xeon Phi SE10X— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Baichuan 1-13B na 13.3B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 19.7 tokens za sekundu a potřebuje asi 7.2 GB VRAM karty.

08

Xeon Phi SE10X— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 96.9 tokenů za sekundu, zatímco větší modely běží proporčně pomaleji, protože každý token vyžaduje přečtení celého modelu z paměti jednou. Rychlosti jsou odhady pro jednorázový rozhovor.

09

Xeon Phi SE10X— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží MetaMath 7B (LLaMa finetune) na Q4_K_M, používající přibližně 6.5 GB paměti a generování kolem 32.0 tokenů za sekundu

10

Xeon Phi SE10X— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží Gemma 4 12B na Q3_K_M, používající přibližně 6.5 GB paměti a generování kolem 21.9 tokenů za sekundu

11

Xeon Phi SE10X— kolik má paměti?

Tato karta má 8 GB z GDDR5. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 7.2 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

12

Xeon Phi SE10X— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 352 GB/s napříč autobusu 512 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

13

Xeon Phi SE10X— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR5 častěji než 1.38 GHz. Typy HBM se nacházejí na akcelerátorech datových center a mají mnohem větší šířku pásma než GDDR používané na desktopových kartách, což je důvod, proč generují tokeny podstatně rychleji při stejné kapacitě.

14

Xeon Phi SE10X— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z Intel, s čipem vyrobeným od Intel, na procesu 22 nm.

15

Xeon Phi SE10X— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v November 2012.

16

Xeon Phi SE10X— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 300 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od hardwaru. Pokud již víte, který model chcete, a potřebujete vědět, co je potřeba k jeho spuštění, Začněte od modelu.

Všechny GPU