Vypočítejte TPS modelu Quadro M4000M na místních AI modelech

NVIDIA 4 GB GDDR5 160 GB/s August 2015

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

97 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 27.3 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

57.7 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Quadro M4000M?

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.

97 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
57.7 tok/s

20–115 · nízká důvěra

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

20–115 · nízká důvěra

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

20–115 · nízká důvěra

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

20–115 · nízká důvěra

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

20–115 · nízká důvěra

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

20–115 · nízká důvěra

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

19–107 · nízká důvěra

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

18–105 · nízká důvěra

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

18–105 · nízká důvěra

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

18–105 · nízká důvěra

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

18–105 · nízká důvěra

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

17–96 · nízká důvěra

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

17–96 · nízká důvěra

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

17–96 · nízká důvěra

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

17–96 · nízká důvěra

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

16–94 · nízká důvěra

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokeny Q8_0 Pohodlný
46.3 tok/s

16–93 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · nízká důvěra

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

16–89 · 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

Quadro M4000M 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
4 GB
Šířka pásma VRAM
160 GB/s
Typ paměti
GDDR5
Šířka sběrnice paměti
256 bit
Frekvence paměti
1.25 GHz

Čip

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

Grafický procesor
GM204
Architektura
Maxwell 2.0
Generace
Quadro Maxwell-M(Mx000M)
Foundry
TSMC
Velikost procesu
28 nm
Tranzistory
5.2 billion
Hustota tranzistorů
13,100 K/mm²
Velikost čipu
398 mm²
Balíček
BGA-1745
Uvolněno
18 August 2015

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
975 MHz
Zvýšená frekvence
1.01 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
1,280
Jednotky pro mapování textur
80
Renderovací výstupní jednotky
64
Streaming multiprocessory
10
L1 cache
48 KB
L2 cache
2 MB

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)
2.6 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
81 GFLOPS
Rychlost pixelů
65 GPixel/s
Rychlost textury
81 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)
100 W
Napájecí konektory
None
Rozhraní sběrnice
PCIe 3.0 x16
Šířka slotu
MXM Module

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.

schopnost výpočtu CUDA
5.2
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader model
6.8

Seznamy

Kde koupit GPU Quadro M4000M

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

Co znamená paměťový subsystém pro AI

Paměť

4 GB

Šířka pásma

160 GB/s

Největší model

DeciLM 6B

Quadro M4000M nese pouze 4 GB z GDDR5. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 3.6 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 160 GB/s napříč autobusu 256 bitů. Šířka pásma je skutečné omezení této karty. Každý token vyžaduje přečtení celého modelu z paměti, takže velký model se zde bude zdát pomalý, i když se vejde.

To pramení z paměťového taktu 1.25 GHz. Šíření sběrnice a zvyšování frekvence jsou dvě páky, které výrobce má, a proto může karta s nevýznamnými jádry stále generovat rychle.

Největší věc, kterou drží, je DeciLM 6B, 5.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 27.3 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Quadro M4000M je postaven na grafickém procesoru GM204, používající architekturu Maxwell 2.0 z NVIDIA, jako součást generování Quadro Maxwell-M(Mx000M).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 28 nm, s kostkou o rozměrech 398 mm², držení 5.2 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 August 2015, hrubě 10.953013792807 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

FP64

81 GFLOPS

Výkon s dvojitou přesností dosahuje 81 GFLOPS. Nemá to vliv na spuštění jazykového modelu — žádný inference runtime to nepoužívá — ale odděluje součásti datového centra od spotřebitelských, protože ty ostatní to úmyslně omezují.

Hodiny běží od základu 975 MHz k zvýšení 1.01 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

Quadro M4000M má L1 cache 48 KB, podporováno L2 cache 2 MB. Cache vstřebává část paměťového provozu, který by jinak zasáhl hlavní sběrnici, což je jediné místo na této stránce, kde číslo jiné než šířka pásma tiše ovlivňuje rychlost generování — velká L2 umožňuje větší množství pracovního souboru zůstat blízko jader.

Existují 1,280 Stínovací jednotky, 80 Jednotky pro mapování textur, a 64 Renderovací výstupní jednotky. 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

100 W

Quadro M4000M je ohodnocen na 100 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 mxm module. 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 Quadro M4000M

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

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 25.8 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 28.4 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 33.3 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 39.0 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 33.3 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 33.3 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 27.8 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 31.7 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 31.7 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 27.3 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Quadro M4000M

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 57.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 57.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 53.5 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.5 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.5 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.5 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Quadro M4000M

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

    Najděte model v tabulce

    Tabulka uvádí 97 modely, které karta zvládá. Vyhledávací pole přijímá název nebo velikost, jako je 27b, která odpovídá počtu parametrů.

  2. 02

    Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

    Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 4 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.

  3. 03

    Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

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

  4. 04

    Podívejte se na rozsah, nejen na číslo

    Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 57.7 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

    Sloupec vhodnosti odděluje modely, které se právě vejdou, od těch, které mají prostor navíc — stojí za to zkontrolovat před výběrem jednoho, proti dostupným 4 GB.

  6. 06

    Otevřete model pro porovnání karet

    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 Quadro M4000M.

Odpovědi

Quadro M4000M — běžné otázky

01

Quadro M4000M— kolik má cache?

L1 cache je 48 KB, a L2 cache je 2 MB. Cache absorbuje část paměťového provozu, který by jinak dosáhl hlavní sběrnice, takže větší L2 poskytuje skromné zvýšení rychlosti generování nad rámec toho, co předpovídá pouze šířka pásma.

02

Quadro M4000M— Podporuje to CUDA?

Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 5.2, který předchází TENSOR CORES. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.

03

Quadro M4000M— 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.

04

Quadro M4000M— 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 97 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

05

Quadro M4000M— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 4 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

06

Byly by dvě Quadro M4000M Karty budou dvakrát rychlejší?

Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 8 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

07

Quadro M4000M— které AI modely může spustit?

97 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.

08

Quadro M4000M— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je DeciLM 6B na 5.7B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 27.3 tokens za sekundu a potřebuje asi 3.5 GB VRAM karty.

09

Quadro M4000M— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 57.7 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.

10

Quadro M4000M— kolik má paměti?

Tato karta má 4 GB z GDDR5. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 3.6 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

11

Quadro M4000M— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 160 GB/s napříč autobusu 256 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

12

Quadro M4000M— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR5 častěji než 1.25 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.

13

Quadro M4000M— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 28 nm.

14

Quadro M4000M— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v August 2015.

15

Quadro M4000M— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 100 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