Vypočítejte TPS modelu TITAN Xp 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
ERNIE-4.5-21B-A3B
21B · Q3_K_M · 141 tok/s
Nejrychlejší model
Gemma 3 QAT 1B
197 tok/s · 1B
Které AI modely mohou běžet na a TITAN Xp?
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.
396 modely odpovídají
Vypočítávání| Kvantisace | Pohodlné | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
197
tok/s
69–394 · nízká důvěra |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
197
tok/s
69–394 · nízká důvěra |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
197
tok/s
69–394 · nízká důvěra |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
197
tok/s
69–394 · nízká důvěra |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
197
tok/s
69–394 · nízká důvěra |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
197
tok/s
69–394 · nízká důvěra |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
183
tok/s
64–365 · nízká důvěra |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
179
tok/s
63–358 · nízká důvěra |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
179
tok/s
63–358 · nízká důvěra |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
179
tok/s
63–358 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
179
tok/s
63–358 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
164
tok/s
58–329 · nízká důvěra |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
164
tok/s
58–329 · nízká důvěra |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
164
tok/s
58–329 · nízká důvěra |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
164
tok/s
58–329 · nízká důvěra |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
160
tok/s
56–321 · nízká důvěra |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
158
tok/s
55–316 · nízká důvěra |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 10.0 GB | 4k tokeny | Q4_K_M | Těsný |
|
158
tok/s
55–316 · nízká důvěra |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
152
tok/s
53–303 · nízká důvěra |
Otter ≈ | 1.3B | May 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
TITAN Xp 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
- 12 GB
- Šířka pásma VRAM
- 548 GB/s
- Typ paměti
- GDDR5X
- Šířka sběrnice paměti
- 384 bit
- Frekvence paměti
- 1.43 GHz
Čip
Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.
- Grafický procesor
- GP102
- Architektura
- Pascal
- Generace
- GeForce 10
- Foundry
- TSMC
- Velikost procesu
- 16 nm
- Tranzistory
- 11.8 billion
- Hustota tranzistorů
- 25,100 K/mm²
- Velikost čipu
- 471 mm²
- Balíček
- BGA-2397
- Uvolněno
- 6 April 2017
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
- 1.41 GHz
- Zvýšená frekvence
- 1.58 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
- 3,840
- Jednotky pro mapování textur
- 240
- Renderovací výstupní jednotky
- 96
- Streaming multiprocessory
- 30
- L1 cache
- 48 KB
- L2 cache
- 3 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)
- 189.8 GFLOPS
- Jednoduchá přesnost (FP32)
- 12.2 TFLOPS
- Dvojitá přesnost (FP64)
- 379.7 GFLOPS
- Rychlost pixelů
- 152 GPixel/s
- Rychlost textury
- 380 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)
- 250 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 × 40 mm
- Zobrazit výstupy
- 1x HDMI 2.0, 3x DisplayPort 1.4a
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
- 6.1
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader model
- 6.8
Seznamy
Kde koupit GPU TITAN Xp
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
12 GB
Šířka pásma
548 GB/s
Největší model
ERNIE-4.5-21B-A3B
TITAN Xp nese 12 GB z GDDR5X. To dosahuje pohodlně do malých a středně velkých modelů, i když ty největší zůstávají mimo dosah bez jejich rozdělení. Přetížení ovladače zanechává přibližně 10.8 GB.
Šířka pásma paměti dosahuje 548 GB/s napříč autobusu 384 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 1.43 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 ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 141 tokenů za sekundu
Čip a jak byl vyroben
TITAN Xp je postaven na grafickém procesoru GP102, používající architekturu Pascal z NVIDIA, jako součást generování GeForce 10.
Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 16 nm, s kostkou o rozměrech 471 mm², držení 11.8 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 2017, hrubě 9.3202211304662 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
189.8 GFLOPS
FP64
379.7 GFLOPS
Na papíře TITAN Xp dosahuje 189.8 GFLOPS při poloviční přesnosti, a 12.2 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 379.7 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 1.41 GHz k zvýšení 1.58 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
TITAN Xp má L1 cache 48 KB, podporováno L2 cache 3 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 3,840 Stínovací jednotky, 240 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
250 W
TITAN Xp je ohodnocen na 250 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 TITAN Xp
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 TITAN Xp
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 TITAN Xp
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 396 modely, které karta zvládá. Vyhledávací pole přijímá název nebo velikost, jako je 27b, která odpovídá počtu parametrů.
-
02
Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží
Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 12 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.
-
03
Nastavte minimální kvalitu, pokud ji potřebujete.
Kompresce je to, co umožňuje větším modelům se vejít. Kontrola kvality vyřadí jakýkoli model, který vyžaduje více toho, než jste ochotni poskytnout.
-
04
Podívejte se na rozsah, nejen na číslo
Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 197 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
-
05
Zkontrolujte volný prostor, než se rozhodnete
Tight fit běží, ale nedává žádný prostor pro zvýšení kontextu později; comfortable má rezervu. Sloupec paměti ukazuje, co každý model potřebuje proti dostupnému 12 GB.
-
06
Zkontrolujte stejný model z druhé strany
Následující model na jeho vlastní stránce zobrazuje veškerý hardware, který ho může spustit, takže můžete vidět, jak se porovnává proti TITAN Xp.
Odpovědi
TITAN Xp — běžné otázky
TITAN Xp— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?
Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 12 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.
Byly by dvě TITAN Xp Karty budou dvakrát rychlejší?
Ne. Druhá karta zdvojnásobí VRAM na 24 GB které vám umožňují držet modely, které by samostatně neudržely, ale generace se takto nedělí. Tyto údaje popisují jednu kartu.
TITAN Xp— které AI modely může spustit?
396 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.
TITAN Xp— jaký je největší AI model, který může spustit?
Největší model v našem katalogu, který se vejde, je ERNIE-4.5-21B-A3B na 21B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 141 tokens za sekundu a potřebuje asi 10.1 GB VRAM karty.
TITAN Xp— kolik tokenů za sekundu produkuje?
Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 197 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.
TITAN Xp— může to běžet 7B modely?
Ano. Například běží DeepSeek Coder 6.7B na Q6_K, používající přibližně 9.9 GB paměti a generování kolem 42.8 tokenů za sekundu
TITAN Xp— může to běžet 13B modely?
Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q4_K_M, používající přibližně 10.0 GB paměti a generování kolem 158 tokenů za sekundu
TITAN Xp— kolik má paměti?
Tato karta má 12 GB z GDDR5X. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 10.8 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.
TITAN Xp— jaká je její šířka pásma VRAM?
Šířka pásma paměti dosahuje 548 GB/s napříč autobusu 384 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.
TITAN Xp— Jaký typ paměti používá?
Používá GDDR5X častěji než 1.43 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.
TITAN Xp— Kdo to vyrábí?
Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 16 nm.
TITAN Xp— Kdy byl vydán?
Bylo to vydáno v April 2017.
TITAN Xp— kolik energie to spotřebovává?
Hodnocená výkonová karta je 250 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.
TITAN Xp— kolik má cache?
L1 cache je 48 KB, a L2 cache je 3 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.
TITAN Xp— jaké jsou její TFLOPS?
Je hodnocena na 189.8 GFLOPS při poloviční přesnosti a 12.2 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.
TITAN Xp— Podporuje to CUDA?
Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 6.1, 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.
TITAN Xp— 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.
TITAN Xp— 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 396 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.
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.