Vypočítejte TPS modelu FirePro S9170 na místních AI modelech

AMD 32 GB GDDR5 320 GB/s July 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

513 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Phi-3.5-MoE

60.8B · Q3_K_M · 26.1 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

106 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a FirePro S9170?

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.

513 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
106 tok/s

63–169 · nízká důvěra

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

63–169 · nízká důvěra

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

63–169 · nízká důvěra

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

63–169 · nízká důvěra

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

63–169 · nízká důvěra

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

63–169 · nízká důvěra

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

59–157 · nízká důvěra

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

58–154 · nízká důvěra

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

58–154 · nízká důvěra

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

58–154 · nízká důvěra

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

58–154 · nízká důvěra

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

53–141 · nízká důvěra

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

53–141 · nízká důvěra

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

53–141 · nízká důvěra

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

53–141 · nízká důvěra

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

52–138 · nízká důvěra

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

51–136 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · nízká důvěra

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

49–130 · 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

FirePro S9170 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
32 GB
Šířka pásma VRAM
320 GB/s
Typ paměti
GDDR5
Šířka sběrnice paměti
512 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
Hawaii
Architektura
GCN 2.0
Generace
FirePro Server(Sx100)
Foundry
TSMC
Velikost procesu
28 nm
Tranzistory
6.2 billion
Hustota tranzistorů
14,200 K/mm²
Velikost čipu
438 mm²
Uvolněno
8 July 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
930 MHz
Zvýšená frekvence
930 MHz

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
2,816
Jednotky pro mapování textur
176
Renderovací výstupní jednotky
64
L1 cache
16 KB
L2 cache
1 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)
5.2 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
2.6 TFLOPS
Rychlost pixelů
60 GPixel/s
Rychlost textury
164 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)
275 W
Navrhovaný zdroj napájení
600 W
Napájecí konektory
1x 6-pin + 1x 8-pin
Rozhraní sběrnice
PCIe 3.0 x16
Šířka slotu
Dual-slot
Rozměry
267 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.

DirectX
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
2.1
Shader model
6.5

Seznamy

Kde koupit GPU FirePro S9170

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

32 GB

Šířka pásma

320 GB/s

Největší model

Phi-3.5-MoE

FirePro S9170 nese 32 GB z GDDR5. Tohle pokrývá středně velké modely, které většina lidí skutečně používá. Jakmile runtime a ovladač rezervují svůj pracovní prostor, zhruba tolik zůstane: 28.8 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 320 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.

Číslo je šířka sběrnice vynásobená hodinami paměti 1.25 GHz. Je to důvod, proč počty jader tak špatně předpovídají rychlost generace.

Sestaveno, největší model, který se vejde, je Phi-3.5-MoE, 60.8B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 26.1 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

FirePro S9170 je postaven na grafickém procesoru Hawaii, používající architekturu GCN 2.0 z AMD, jako součást generování FirePro Server(Sx100).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 28 nm, s kostkou o rozměrech 438 mm², držení 6.2 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 July 2015, hrubě 11.065745919422 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

2.6 TFLOPS

Výkon s dvojitou přesností dosahuje 2.6 TFLOPS. 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 930 MHz k zvýšení 930 MHz. Zde má mnohem nižší hodnotu než na herním benchmarku: zvyšování taktovacích frekvencí zrychluje aritmetiku, a na aritmetiku není generace čekající.

Cache a zpracovatelské jednotky

FirePro S9170 má L1 cache 16 KB, podporováno L2 cache 1 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 2,816 Stínovací jednotky, 176 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

275 W

FirePro S9170 je ohodnocen na 275 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 600 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 267 mm dlouhý, a potřebuje 1x 6-pin + 1x 8-pin. 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 FirePro S9170

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

  1. 01 Kimi Linear 48B · IQ4_XS · Oct 2025 5.4 tok/s
  2. 02 Llama Nemotron Super v1.5 49B · IQ4_XS · Jul 2025 5.3 tok/s
  3. 03 Nemotron-H 56B 56B · Q3_K_M · Apr 2025 5.1 tok/s
  4. 04 Nemotron-H 47B 47B · IQ4_XS · Apr 2025 5.5 tok/s
  5. 05 Llama Nemotron Super 49B 49B · IQ4_XS · Mar 2025 5.3 tok/s
  6. 06 Jamba 1.6 Mini 52B · IQ4_XS · Mar 2025 21.6 tok/s
  7. 07 Jamba 1.5 Mini 52B · IQ4_XS · Aug 2024 21.6 tok/s
  8. 08 Qwen2-57B-A14B 57B · IQ4_XS · Jun 2024 18.5 tok/s
  9. 09 Phi-3.5-MoE 60.8B · Q3_K_M · Apr 2024 26.1 tok/s
  10. 10 Jamba 51.6B · IQ4_XS · Mar 2024 21.6 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a FirePro S9170

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 106 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 97.9 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu FirePro S9170

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

    Model: AI model. Spuštění AI modelu. Nevejde se do GPU VRAM. Těsný. Pohodlný. Open-source AI model. V naší databázi. Nově vydané GPU. GPU VRAM/bandwidth. GPU karta. Kontextová délka.

    Tabulka uvádí 513 modely, které karta zvládá. Vyhledávací pole přijímá název nebo velikost, jako je 27b, která odpovídá počtu parametrů.

  2. 02

    Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

    Přetáhněte posuvník na délku konverzace, na které plánujete pracovat. Cache se zvětšuje s konverzací, a proti kartě, která drží 32 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

    Podívejte se na rozsah, nejen na číslo

    Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 106 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Přečtěte si soud o fitu naposled.

    Těsné znamená, že to dnes funguje; pohodlné znamená, že to stále funguje, když se konverzace rozrůstá. Porovnejte, co každý model potřebuje, s dostupným. 32 GB.

  6. 06

    Ověření proti jinému hardwaru

    Každá stránka modelu opakuje tento výpočet pro celý katalog. Stojí za to se podívat před rozhodnutím: ukazuje, co dalšího běží na stejném modelu, vedle FirePro S9170.

Odpovědi

FirePro S9170 — běžné otázky

01

FirePro S9170— Kdo to vyrábí?

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

02

FirePro S9170— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v July 2015.

03

FirePro S9170— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 275 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 600 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

04

FirePro S9170— kolik má cache?

L1 cache je 16 KB, a L2 cache je 1 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.

05

FirePro S9170— Podporuje to CUDA?

Ne. CUDA je pouze od NVIDIA, a tohle je karta od AMD. 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.

06

FirePro S9170— 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.

07

FirePro S9170— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť pohodlně pokrývá středně velké modely, které většina lidí spouští lokálně, ale jeho šířka pásma znamená, že generování bude působit pomalu na větších modelech. Celkově to běží 513 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

08

FirePro S9170— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 32 GB je možné a obvykle falešná úspora: část systémové paměti je dostatečně pomalá, aby dominovala výsledku.

09

Byly by dvě FirePro S9170 Karty budou dvakrát rychlejší?

Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 64 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

10

FirePro S9170— které AI modely může spustit?

513 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.

11

FirePro S9170— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Phi-3.5-MoE na 60.8B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 26.1 tokens za sekundu a potřebuje asi 27.2 GB VRAM karty.

12

FirePro S9170— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 106 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.

13

FirePro S9170— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 15.8 tokenů za sekundu

14

FirePro S9170— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q8_0, používající přibližně 17.5 GB paměti a generování kolem 36.7 tokenů za sekundu

15

FirePro S9170— může to běžet 30B modely?

Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q6_K, používající přibližně 22.7 GB paměti a generování kolem 30.5 tokenů za sekundu

16

FirePro S9170— kolik má paměti?

Tato karta má 32 GB z GDDR5. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 28.8 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

17

FirePro S9170— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 320 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.

18

FirePro S9170— 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.

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