Vypočítejte TPS modelu A2 PCIe na místních AI modelech

NVIDIA 16 GB GDDR6 200 GB/s November 2021

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

432 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 40.2 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

84.8 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a A2 PCIe?

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

432 modely odpovídají

Vypočítávání

						Kvantisace	Pohodlné
84.8 tok/s 72–102	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
84.8 tok/s 72–102	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
84.8 tok/s 51–136 · nízká důvěra	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
84.8 tok/s 51–136 · nízká důvěra	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
84.8 tok/s 51–136 · nízká důvěra	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
84.8 tok/s 51–136 · nízká důvěra	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
78.5 tok/s 47–126 · nízká důvěra	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
77.0 tok/s 46–123 · nízká důvěra	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
77.0 tok/s 46–123 · nízká důvěra	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
77.0 tok/s 46–123 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
77.0 tok/s 46–123 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
70.6 tok/s 42–113 · nízká důvěra	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
70.6 tok/s 42–113 · nízká důvěra	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
70.6 tok/s 42–113 · nízká důvěra	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
70.6 tok/s 42–113 · nízká důvěra	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
68.9 tok/s 59–83	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Pohodlný
67.9 tok/s 41–109 · nízká důvěra	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · nízká důvěra	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
65.2 tok/s 39–104 · 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

A2 PCIe 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: 200 GB/s
Typ paměti: GDDR6
Šířka sběrnice paměti: 128 bit
Frekvence paměti: 1.56 GHz

Čip

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

Grafický procesor: GA107
Architektura: Ampere
Generace: Server Ampere(Axx)
Foundry: Samsung
Velikost procesu: 8 nm
Tranzistory: 8.7 billion
Hustota tranzistorů: 43,500 K/mm²
Velikost čipu: 200 mm²
Balíček: FCBGA-1358
Uvolněno: 10 November 2021

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: 1.44 GHz
Zvýšená frekvence: 1.77 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: 1,280
Jednotky pro mapování textur: 40
Renderovací výstupní jednotky: 32
Streaming multiprocessory: 10
Tensor jádra: 40
Jádra ray tracing: 10
L1 cache: 128 KB
L2 cache: 2 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): 4.5 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32): 4.5 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64): 141.6 GFLOPS
Rychlost pixelů: 57 GPixel/s
Rychlost textury: 71 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): 60 W
Navrhovaný zdroj napájení: 250 W
Napájecí konektory: None
Rozhraní sběrnice: PCIe 4.0 x8
Šířka slotu: Single-slot
Rozměry: 168 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: 8.6
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader model: 6.8

Seznamy

Kde koupit GPU A2 PCIe

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

Kapacita a šířka pásma

Paměť

16 GB

Šířka pásma

200 GB/s

Největší model

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

A2 PCIe nese 16 GB z GDDR6. 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 200 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.

Šířka pásma je frekvence krát šířka sběrnice, a tato karta taktí svou paměť na 1.56 GHz. Šíření sběrnice a zvyšování frekvence jsou dvě páky, které výrobce má, a proto může karta s nevýznamnými jádry stále generovat rychle.

Sestaveno, největší model, který se vejde, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 40.2 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

A2 PCIe je postaven na grafickém procesoru GA107, používající architekturu Ampere z NVIDIA, jako součást generování Server Ampere(Axx).

Čip je vyráběn společností Samsung, na procesu 8 nm, s kostkou o rozměrech 200 mm², držení 8.7 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 November 2021, hrubě 4.7231283627587 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

4.5 TFLOPS

FP64

141.6 GFLOPS

Tensor jádra

Na papíře A2 PCIe dosahuje 4.5 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 4.5 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 141.6 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 40 Tensor jádra napříč 10 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 1.44 GHz k zvýšení 1.77 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

A2 PCIe má L1 cache 128 KB, podporováno L2 cache 2 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 1,280 Stínovací jednotky, 40 Jednotky pro mapování textur, a 32 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

60 W

A2 PCIe je ohodnocen na 60 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 250 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 single-slot, měření 168 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.

Spojuje se přes PCIe 4.0 x8. 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 A2 PCIe

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

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 42.4 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 8.5 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 8.5 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 40.2 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 42.4 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 8.5 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 8.5 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 45.4 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 42.4 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 8.5 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a A2 PCIe

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 84.8 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.8 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.8 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.8 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.8 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 84.8 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 78.5 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 77.0 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 77.0 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 77.0 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu A2 PCIe

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

Hledejte model, který chcete

Tabulka uvádí 432 modely, které tato karta může spustit. Hledejte podle názvu nebo podle velikosti — zadání 27b odpovídá počtu parametrů, i když se v názvu nikdy neuvádí.
02

Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 16 GB to je často rozdíl mezi modelem, který se vejde, a tím, který se nevejde.
03

Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

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 84.8 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
05

Přečtěte si soud o fitu naposled.

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

Otevřete model pro porovnání karet

Každé jméno modelu v tabulce odkazuje na svou vlastní stránku, která provádí stejné výpočty na každé kartě, kterou máme. Tam vidíte, zda je správný nákup A2 PCIe.

Odpovědi

A2 PCIe — běžné otázky

A2 PCIe— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q6_K, používající přibližně 13.7 GB paměti a generování kolem 42.8 tokenů za sekundu

A2 PCIe— 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 45.4 tokenů za sekundu

A2 PCIe— kolik má paměti?

Tato karta má 16 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 14.4 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

A2 PCIe— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 200 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.

A2 PCIe— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 častěji než 1.56 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.

A2 PCIe— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od Samsung, na procesu 8 nm.

A2 PCIe— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v November 2021.

A2 PCIe— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 60 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 250 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

A2 PCIe— kolik má cache?

L1 cache je 128 KB, a L2 cache je 2 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.

A2 PCIe— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 4.5 TFLOPS při poloviční přesnosti a 4.5 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.

A2 PCIe— kolik má tensorových jader?

Má 40 Tensor jádra napříč 10 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

A2 PCIe— Podporuje to CUDA?

Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 8.6. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.

A2 PCIe— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 4.0 x8. 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.

A2 PCIe— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť pokrývá malé a středně velké modely, přičemž největší jsou mimo dosah, avšak jeho šířka pásma znamená, že generace bude na větších modelech působit pomalu. Celkově běží 432 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

A2 PCIe— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 16 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

Byly by dvě A2 PCIe 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.

A2 PCIe— 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.

A2 PCIe— 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 40.2 tokens za sekundu a potřebuje asi 14.4 GB VRAM karty.

A2 PCIe— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 84.8 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.

A2 PCIe— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 12.7 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.

Všechny GPU