Vypočítejte TPS modelu GRID RTX T10-4 na místních AI modelech

NVIDIA 4 GB GDDR6 672 GB/s January 2020

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 · 135 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

285 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a GRID RTX T10-4?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

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

Minimální kvalita

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

Hledat modely

Velikost modelu

Uvolněno

Také zobrazit modely, které nemůže spustit

97 modely odpovídají

Vypočítávání

						Kvantisace	Pohodlné
285 tok/s 242–342	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 242–342	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
285 tok/s 171–455 · nízká důvěra	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 158–422 · nízká důvěra	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
259 tok/s 155–414 · nízká důvěra	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
259 tok/s 155–414 · nízká důvěra	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
259 tok/s 155–414 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
259 tok/s 155–414 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
237 tok/s 142–379 · nízká důvěra	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
237 tok/s 142–379 · nízká důvěra	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
237 tok/s 142–379 · nízká důvěra	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
237 tok/s 142–379 · nízká důvěra	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
231 tok/s 197–278	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	54k tokeny	Q8_0	Pohodlný
228 tok/s 137–365 · nízká důvěra	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · nízká důvěra	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
219 tok/s 131–350 · 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

GRID RTX T10-4 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: 672 GB/s
Typ paměti: GDDR6
Šířka sběrnice paměti: 384 bit
Frekvence paměti: 1.75 GHz

Čip

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

Grafický procesor: TU102
Architektura: Turing
Generace: GRID(Tx)
Foundry: TSMC
Velikost procesu: 12 nm
Tranzistory: 18.6 billion
Hustota tranzistorů: 24,700 K/mm²
Velikost čipu: 754 mm²
Uvolněno: 1 January 2020

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: 1.07 GHz
Zvýšená frekvence: 1.4 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: 64
Streaming multiprocessory: 56
Tensor jádra: 448
Jádra ray tracing: 56
L1 cache: 64 KB
L2 cache: 6 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): 20 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32): 10 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64): 312.5 GFLOPS
Rychlost pixelů: 89 GPixel/s
Rychlost textury: 313 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): 150 W
Navrhovaný zdroj napájení: 450 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.

schopnost výpočtu CUDA: 7.5
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader model: 6.8

Seznamy

Kde koupit GPU GRID RTX T10-4

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

4 GB

Šířka pásma

672 GB/s

Největší model

DeciLM 6B

GRID RTX T10-4 nese pouze 4 GB z GDDR6. 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 672 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 1.75 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

Praktický strop je DeciLM 6B, 5.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 135 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

GRID RTX T10-4 je postaven na grafickém procesoru TU102, používající architekturu Turing z NVIDIA, jako součást generování GRID(Tx).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 12 nm, s kostkou o rozměrech 754 mm², držení 18.6 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 January 2020, hrubě 6.5805014562584 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

20 TFLOPS

FP64

312.5 GFLOPS

Tensor jádra

448

Na papíře GRID RTX T10-4 dosahuje 20 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 10 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 312.5 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.

Karta nese 448 Tensor jádra napříč 56 Streaming multiprocessory. Tyto zrychlují maticovou aritmetiku, která je základem transformátoru, a jsou tím, co činí zpracování příkazů — čtení dlouhého dokumentu před odpovědí — dramaticky rychlejší, než by tomu jinak bylo.

Hodiny běží od základu 1.07 GHz k zvýšení 1.4 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

GRID RTX T10-4 má L1 cache 64 KB, podporováno L2 cache 6 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 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

150 W

GRID RTX T10-4 je ohodnocen na 150 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 450 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 GRID RTX T10-4

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

01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 127 tok/s
02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 140 tok/s
03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 164 tok/s
04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 192 tok/s
05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 164 tok/s
06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 164 tok/s
07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 137 tok/s
08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 156 tok/s
09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 156 tok/s
10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 135 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a GRID RTX T10-4

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

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 285 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 264 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 259 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 259 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 259 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu GRID RTX T10-4

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

Najděte model v tabulce

Tabulka uvádí 97 modely, které karta zvládá. Vyhledávací pole přijímá název nebo velikost, jako je 27b, která odpovídá počtu parametrů.
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 4 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.
03

Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

Každý model je zobrazen při nejlepší kompresi, kterou tato karta může držet. Minimální kvalita skrývá ty, které se vejdou jenom tím, že jsou stlačeny více, než byste přijali.
04

Přečtěte si rychlost a rozsah

Rychlosti přicházejí s chybovými pruhy z nějakého důvodu. Nejlepší případ zde je 285 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

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.
06

Otevřete model pro porovnání karet

Následující model na jeho vlastní stránce zobrazuje veškerý hardware, který ho může spustit, takže můžete vidět, jak se porovnává proti GRID RTX T10-4.

Odpovědi

GRID RTX T10-4 — běžné otázky

GRID RTX T10-4— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 672 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.

GRID RTX T10-4— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 častěji než 1.75 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.

GRID RTX T10-4— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 12 nm.

GRID RTX T10-4— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v January 2020.

GRID RTX T10-4— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 150 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 450 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

GRID RTX T10-4— kolik má cache?

L1 cache je 64 KB, a L2 cache je 6 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.

GRID RTX T10-4— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 20 TFLOPS při poloviční přesnosti a 10 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.

GRID RTX T10-4— kolik má tensorových jader?

Má 448 Tensor jádra napříč 56 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

GRID RTX T10-4— Podporuje to CUDA?

Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 7.5. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.

GRID RTX T10-4— 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.

GRID RTX T10-4— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť ho omezuje na menší modely a jeho šířka pásma poskytuje použitelné, i když nepřesvědčivé, rychlosti generování. Celkově to běží 97 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

GRID RTX T10-4— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 4 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.

Byly by dvě GRID RTX T10-4 Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 8 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

GRID RTX T10-4— 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.

GRID RTX T10-4— 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 135 tokens za sekundu a potřebuje asi 3.5 GB VRAM karty.

GRID RTX T10-4— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 285 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.

GRID RTX T10-4— kolik má paměti?

Tato karta má 4 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 3.6 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

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