Vypočítejte TPS modelu Atari VCS 400 GPU na místních AI modelech

AMD 4 GB DDR4 38 GB/s December 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 · 6.0 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

12.7 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Atari VCS 400 GPU?

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
12.7 tok/s

8–20 · nízká důvěra

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

8–20 · nízká důvěra

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

8–20 · nízká důvěra

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

8–20 · nízká důvěra

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

8–20 · nízká důvěra

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

8–20 · nízká důvěra

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

7–19 · nízká důvěra

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

7–18 · nízká důvěra

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

7–18 · nízká důvěra

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

7–18 · nízká důvěra

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

7–18 · nízká důvěra

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

6–17 · nízká důvěra

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

6–17 · nízká důvěra

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

6–17 · nízká důvěra

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

6–17 · nízká důvěra

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

6–17 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · nízká důvěra

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

6–16 · 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

Atari VCS 400 GPU 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
38 GB/s
Typ paměti
DDR4
Šířka sběrnice paměti
128 bit
Frekvence paměti
1.2 GHz

Čip

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

Grafický procesor
Banded Kestrel
Architektura
GCN 5.0
Generace
Console GPU(Atari)
Foundry
GlobalFoundries
Velikost procesu
14 nm
Velikost čipu
149 mm²
Balíček
FCBGA-1140
Uvolněno
14 December 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
300 MHz
Zvýšená frekvence
1.2 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
192
Jednotky pro mapování textur
12
Renderovací výstupní jednotky
4

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)
922.4 GFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
461.2 GFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
28.8 GFLOPS
Rychlost pixelů
5 GPixel/s
Rychlost textury
14 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)
15 W
Rozměry
295 mm × 48 mm
Zobrazit výstupy
1x HDMI 2.0

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
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
2.1
Shader model
6.0

Seznamy

Kde koupit GPU Atari VCS 400 GPU

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

38 GB/s

Největší model

DeciLM 6B

Atari VCS 400 GPU nese pouze 4 GB z DDR4. 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 38 GB/s napříč autobusu 128 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.

Číslo je šířka sběrnice vynásobená hodinami paměti 1.2 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

V praxi tato kombinace dosahuje maxima na DeciLM 6B, 5.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 6.0 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Atari VCS 400 GPU je postaven na grafickém procesoru Banded Kestrel, používající architekturu GCN 5.0 z AMD, jako součást generování Console GPU(Atari).

Čip je vyráběn společností GlobalFoundries, na procesu 14 nm, s kostkou o rozměrech 149 mm². 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 December 2020, hrubě 5.6316299265003 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

922.4 GFLOPS

FP64

28.8 GFLOPS

Na papíře Atari VCS 400 GPU dosahuje 922.4 GFLOPS při poloviční přesnosti, a 461.2 GFLOPS 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 28.8 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 300 MHz k zvýšení 1.2 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

Existují 192 Stínovací jednotky, 12 Jednotky pro mapování textur, a 4 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

15 W

Atari VCS 400 GPU je ohodnocen na 15 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.

měření 295 mm dlouhý. Stojí za to zkontrolovat případ a napájecí zdroj již v stroji, protože největší KARTY potřebují podstatně více obojího než typická desktopová konfigurace poskytuje.

Extrémy

Největší AI modely, které běží na GPU Atari VCS 400 GPU

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 5.7 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 6.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 7.3 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 8.6 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 7.3 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 7.3 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 6.1 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 7.0 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 7.0 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 6.0 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Atari VCS 400 GPU

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 12.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 12.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 12.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 12.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 12.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 12.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 11.8 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 11.5 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 11.5 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 11.5 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Atari VCS 400 GPU

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 97 modely, které tato karta může spustit. Hledejte podle názvu nebo podle velikosti — zadání 27b odpovídá počtu parametrů, i když se v názvu nikdy neuvádí.

  2. 02

    Přizpůsobte kontext své práci

    Nastavte kontext na svou skutečnou pracovní délku. Krátké otázky téměř nic nestojí, ale dlouhý dokument může spotřebovat velký podíl. 4 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.

  3. 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.

  4. 04

    Podívejte se na rozsah, nejen na číslo

    Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 12.7 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Zkontrolujte 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 4 GB.

  6. 06

    Ověření proti jinému hardwaru

    Následující model na jeho vlastní stránce zobrazuje veškerý hardware, který ho může spustit, takže můžete vidět, jak se porovnává proti Atari VCS 400 GPU.

Odpovědi

Atari VCS 400 GPU — běžné otázky

01

Atari VCS 400 GPU— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 922.4 GFLOPS při poloviční přesnosti a 461.2 GFLOPS 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.

02

Atari VCS 400 GPU— 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.

03

Atari VCS 400 GPU— 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.

04

Atari VCS 400 GPU— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Offloading mimo karty 4 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

05

Byly by dvě Atari VCS 400 GPU Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 8 GB které vám umožňují držet modely, které by samostatně neudržely, ale generace se takto nedělí. Tyto údaje popisují jednu kartu.

06

Atari VCS 400 GPU— 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.

07

Atari VCS 400 GPU— 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 6.0 tokens za sekundu a potřebuje asi 3.5 GB VRAM karty.

08

Atari VCS 400 GPU— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 12.7 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.

09

Atari VCS 400 GPU— kolik má paměti?

Tato karta má 4 GB z DDR4. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 3.6 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

10

Atari VCS 400 GPU— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 38 GB/s napříč autobusu 128 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

11

Atari VCS 400 GPU— Jaký typ paměti používá?

Používá DDR4 častěji než 1.2 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.

12

Atari VCS 400 GPU— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z AMD, s čipem vyrobeným od GlobalFoundries, na procesu 14 nm.

13

Atari VCS 400 GPU— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v December 2020.

14

Atari VCS 400 GPU— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 15 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