Vypočítejte TPS modelu Tesla P100 SXM2 na místních AI modelech
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
679 modely v našem katalogu dohromady
Největší model, který podporuje
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 125 tok/s
Nejrychlejší model
Gemma 3 QAT 1B
264 tok/s · 1B
Které AI modely mohou běžet na a Tesla P100 SXM2?
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.
432 modely odpovídají
Vypočítávání| Kvantisace | Pohodlné | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
264
tok/s
92–527 · nízká důvěra |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
264
tok/s
92–527 · nízká důvěra |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
264
tok/s
92–527 · nízká důvěra |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
264
tok/s
92–527 · nízká důvěra |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
264
tok/s
92–527 · nízká důvěra |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
264
tok/s
92–527 · nízká důvěra |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
244
tok/s
85–488 · nízká důvěra |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
240
tok/s
84–479 · nízká důvěra |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
240
tok/s
84–479 · nízká důvěra |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
240
tok/s
84–479 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
240
tok/s
84–479 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
77–439 · nízká důvěra |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
77–439 · nízká důvěra |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
77–439 · nízká důvěra |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
77–439 · nízká důvěra |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
214
tok/s
75–429 · nízká důvěra |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
211
tok/s
74–423 · nízká důvěra |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · nízká důvěra |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
203
tok/s
71–406 · 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
Tesla P100 SXM2 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
- 16 GB
- Šířka pásma VRAM
- 732 GB/s
- Typ paměti
- HBM2
- Šířka sběrnice paměti
- 4,096 bit
- Frekvence paměti
- 715 MHz
Čip
Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.
- Grafický procesor
- GP100
- Architektura
- Pascal
- Generace
- Tesla Pascal(Pxx)
- Foundry
- TSMC
- Velikost procesu
- 16 nm
- Tranzistory
- 15.3 billion
- Hustota tranzistorů
- 25,100 K/mm²
- Velikost čipu
- 610 mm²
- Balíček
- BGA-2621
- Uvolněno
- 5 April 2016
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
- 1.33 GHz
- Zvýšená frekvence
- 1.48 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
- 3,584
- Jednotky pro mapování textur
- 224
- Renderovací výstupní jednotky
- 96
- Streaming multiprocessory
- 56
- L1 cache
- 24 KB
- L2 cache
- 4 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.
- Půl přesnost (FP16)
- 21.2 TFLOPS
- Jednoduchá přesnost (FP32)
- 10.6 TFLOPS
- Dvojitá přesnost (FP64)
- 5.3 TFLOPS
- Rychlost pixelů
- 142 GPixel/s
- Rychlost textury
- 332 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
- Napájecí konektory
- None
- Rozhraní sběrnice
- PCIe 3.0 x16
- Šířka slotu
- SXM 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
- 6.0
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.3
- OpenCL
- 3.0
- Shader model
- 6.0
Seznamy
Kde koupit GPU Tesla P100 SXM2
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
Paměť: specifikace, která rozhoduje o všem
Paměť
16 GB
Šířka pásma
732 GB/s
Největší model
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
Tesla P100 SXM2 nese 16 GB z HBM2. To dosahuje pohodlně do malých a středně velkých modelů, i když ty největší zůstávají mimo dosah bez jejich rozdělení. Přetížení ovladače zanechává přibližně 14.4 GB.
Šířka pásma paměti dosahuje 732 GB/s napříč autobusu 4,096 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 715 MHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.
Největší věc, kterou drží, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 125 tokenů za sekundu
Čip a jak byl vyroben
Tesla P100 SXM2 je postaven na grafickém procesoru GP100, používající architekturu Pascal z NVIDIA, jako součást generování Tesla Pascal(Pxx).
Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 16 nm, s kostkou o rozměrech 610 mm², držení 15.3 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 April 2016, hrubě 10.322981430388 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
FP16
21.2 TFLOPS
FP64
5.3 TFLOPS
Na papíře Tesla P100 SXM2 dosahuje 21.2 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 10.6 TFLOPS na jedné přesnosti. Toto jsou špičkové údaje, které žádné skutečné zatížení nepodporuje, a generování textu dosahuje pouze malé části z nich - dekódování je omezeno pamětí spíše než aritmetikou, což je důvod, proč karta může vypadat extrémně výkonně zde a přesto produkovat tokeny běžnou rychlostí.
Výkon s dvojitou přesností dosahuje 5.3 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 1.33 GHz k zvýšení 1.48 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
Tesla P100 SXM2 má L1 cache 24 KB, podporováno L2 cache 4 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 3,584 Stínovací jednotky, 224 Jednotky pro mapování textur, a 96 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
300 W
Tesla P100 SXM2 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 sxm 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 Tesla P100 SXM2
Největší open-weight modely, které se vejdou na tuto kartu, nejnovější první. Každý je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou karta může zvládnout..
Nejrychlejší AI modely na a Tesla P100 SXM2
Kde tato KARTA produkuje TOKENY nejrychleji. Menší modely zde dominují, protože generování každého TOKENU znamená přečtení celého modelu z MEMORY jednou..
Krok za krokem
Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Tesla P100 SXM2
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.
-
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 432 modely, které tato karta spouští. Hledání zúží seznam podle názvu nebo podle velikosti.
-
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. 16 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.
-
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.
-
04
Vezměte rozsah jako odpověď
Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 264 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
-
05
Zkontrolujte sloupec paměti před potvrzením
Tight fit běží, ale nedává žádný prostor pro zvýšení kontextu později; comfortable má rezervu. Sloupec paměti ukazuje, co každý model potřebuje proti dostupnému 16 GB.
-
06
Zkontrolujte stejný model z druhé strany
Každá stránka modelu opakuje tento výpočet pro celý katalog. Stojí za to se podívat před rozhodnutím: ukazuje, co dalšího běží na stejném modelu, vedle Tesla P100 SXM2.
Odpovědi
Tesla P100 SXM2 — běžné otázky
Tesla P100 SXM2— může to běžet 30B modely?
Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q3_K_M, používající přibližně 12.9 GB paměti a generování kolem 141 tokenů za sekundu
Tesla P100 SXM2— kolik má paměti?
Tato karta má 16 GB z HBM2. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 14.4 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.
Tesla P100 SXM2— jaká je její šířka pásma VRAM?
Šířka pásma paměti dosahuje 732 GB/s napříč autobusu 4,096 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.
Tesla P100 SXM2— Jaký typ paměti používá?
Používá HBM2 častěji než 715 MHz. 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.
Tesla P100 SXM2— Kdo to vyrábí?
Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 16 nm.
Tesla P100 SXM2— Kdy byl vydán?
Bylo to vydáno v April 2016.
Tesla P100 SXM2— 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.
Tesla P100 SXM2— kolik má cache?
L1 cache je 24 KB, a L2 cache je 4 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.
Tesla P100 SXM2— jaké jsou její TFLOPS?
Je hodnocena na 21.2 TFLOPS při poloviční přesnosti a 10.6 TFLOPS na jediné přesnosti. Toto jsou maximální aritmetické stropy spíše než dosažitelné rychlosti, a generování textu dosahuje pouze malé části z nich, protože je omezeno šířkou pásma VRAM.
Tesla P100 SXM2— Podporuje to CUDA?
Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 6.0, 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.
Tesla P100 SXM2— 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.
Tesla P100 SXM2— Je to dobré pro běh místních AI modelů?
Jeho paměť pokrývá malé a středně velké modely, přesto jsou největší mimo dosah a jeho šířka pásma poskytuje použitelné, i když nespektakulární, rychlosti generování. Celkově běží 432 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.
Tesla P100 SXM2— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?
Offloading mimo karty 16 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.
Byly by dvě Tesla P100 SXM2 Karty budou dvakrát rychlejší?
Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 32 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.
Tesla P100 SXM2— které AI modely může spustit?
432 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.
Tesla P100 SXM2— jaký je největší AI model, který může spustit?
Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B na 31.6B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 125 tokens za sekundu a potřebuje asi 14.4 GB VRAM karty.
Tesla P100 SXM2— kolik tokenů za sekundu produkuje?
Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 264 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.
Tesla P100 SXM2— může to běžet 7B modely?
Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 39.3 tokenů za sekundu
Tesla P100 SXM2— může to běžet 13B modely?
Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q6_K, používající přibližně 13.7 GB paměti a generování kolem 133 tokenů za sekundu
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.