Vypočítejte TPS modelu CMP 170HX 8 GB 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
721 modely v našem katalogu dohromady
Největší model, který podporuje
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 128 tok/s
Nejrychlejší model
Gemma 3 QAT 1B
631 tok/s · 1B
Které AI modely mohou běžet na a CMP 170HX 8 GB?
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.
351 modely odpovídají
Vypočítávání| Kvantisace | Pohodlné | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
631
tok/s
536–757 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
631
tok/s
536–757 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
631
tok/s
379–1,010 · nízká důvěra |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
631
tok/s
379–1,010 · nízká důvěra |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
631
tok/s
379–1,010 · nízká důvěra |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
631
tok/s
379–1,010 · nízká důvěra |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
584
tok/s
351–935 · nízká důvěra |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
574
tok/s
344–918 · nízká důvěra |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
574
tok/s
344–918 · nízká důvěra |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
574
tok/s
344–918 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
574
tok/s
344–918 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
526
tok/s
316–841 · nízká důvěra |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
526
tok/s
316–841 · nízká důvěra |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
526
tok/s
316–841 · nízká důvěra |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
526
tok/s
316–841 · nízká důvěra |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
526
tok/s
316–841 · nízká důvěra |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
513
tok/s
436–616 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
506
tok/s
304–809 · nízká důvěra |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · nízká důvěra |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · nízká důvěra |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · nízká důvěra |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · nízká důvěra |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · nízká důvěra |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · nízká důvěra |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
485
tok/s
291–777 · 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
CMP 170HX 8 GB 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
- 8 GB
- Šířka pásma VRAM
- 1,490 GB/s
- Typ paměti
- HBM2e
- Šířka sběrnice paměti
- 4,096 bit
- Frekvence paměti
- 1.46 GHz
Čip
Který procesor je na desce a jak byl vyroben. Menší výrobní technologie obvykle znamená vyšší výkon při stejné spotřebě energie.
- Grafický procesor
- GA100
- Architektura
- Ampere
- Generace
- Mining GPUs
- Foundry
- TSMC
- Velikost procesu
- 7 nm
- Tranzistory
- 54.2 billion
- Hustota tranzistorů
- 65,600 K/mm²
- Velikost čipu
- 826 mm²
- Balíček
- BGA-2743
- Uvolněno
- 1 September 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
- 1.14 GHz
- Zvýšená frekvence
- 1.41 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
- 4,480
- Jednotky pro mapování textur
- 280
- Renderovací výstupní jednotky
- 128
- Streaming multiprocessory
- 70
- Tensor jádra
- 280
- L1 cache
- 192 KB
- L2 cache
- 8 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)
- 50.5 TFLOPS
- Jednoduchá přesnost (FP32)
- 12.6 TFLOPS
- Dvojitá přesnost (FP64)
- 6.3 TFLOPS
- Rychlost pixelů
- 181 GPixel/s
- Rychlost textury
- 395 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
- 2x 8-pin
- Rozhraní sběrnice
- PCIe 1.0 x4
- Šířka slotu
- IGP
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
- 8.0
- OpenCL
- 3.0
Seznamy
Kde koupit GPU CMP 170HX 8 GB
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
8 GB
Šířka pásma
1,490 GB/s
Největší model
Baichuan 1-13B
CMP 170HX 8 GB nese pouze 8 GB z HBM2e. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 7.2 GB.
Šířka pásma paměti dosahuje 1,490 GB/s napříč autobusu 4,096 bitů. Generování tokenu znamená přečtení každé váhy jednou, takže tato hodnota určuje tempo více než jakékoli jiné číslo zde, a na této úrovni text přichází rychleji, než většina lidí čte.
Číslo je šířka sběrnice vynásobená hodinami paměti 1.46 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.
Sestaveno, největší model, který se vejde, je Baichuan 1-13B, 13.3B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 128 tokenů za sekundu
Čip a jak byl vyroben
CMP 170HX 8 GB je postaven na grafickém procesoru GA100, používající architekturu Ampere z NVIDIA, jako součást generování Mining GPUs.
Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 7 nm, s kostkou o rozměrech 826 mm², držení 54.2 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 September 2021, hrubě 5.034759547275 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
50.5 TFLOPS
FP64
6.3 TFLOPS
Tensor jádra
280
Na papíře CMP 170HX 8 GB dosahuje 50.5 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 12.6 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 6.3 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.
Karta nese 280 Tensor jádra napříč 70 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 1.14 GHz k zvýšení 1.41 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
CMP 170HX 8 GB má L1 cache 192 KB, podporováno L2 cache 8 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 4,480 Stínovací jednotky, 280 Jednotky pro mapování textur, a 128 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
CMP 170HX 8 GB 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 igp, a potřebuje 2x 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 1.0 x4. 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 CMP 170HX 8 GB
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 CMP 170HX 8 GB
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 CMP 170HX 8 GB
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 351 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
Nastavte kontext na svou skutečnou pracovní délku. Krátké otázky téměř nic nestojí, ale dlouhý dokument může spotřebovat velký podíl. 8 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
Rychlosti přicházejí s chybovými pruhy z nějakého důvodu. Nejlepší případ zde je 631 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 8 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 CMP 170HX 8 GB.
Odpovědi
CMP 170HX 8 GB — běžné otázky
CMP 170HX 8 GB— Jaký typ paměti používá?
Používá HBM2e častěji než 1.46 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.
CMP 170HX 8 GB— Kdo to vyrábí?
Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 7 nm.
CMP 170HX 8 GB— Kdy byl vydán?
Bylo to vydáno v September 2021.
CMP 170HX 8 GB— 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.
CMP 170HX 8 GB— kolik má cache?
L1 cache je 192 KB, a L2 cache je 8 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.
CMP 170HX 8 GB— jaké jsou její TFLOPS?
Je hodnocena na 50.5 TFLOPS při poloviční přesnosti a 12.6 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.
CMP 170HX 8 GB— kolik má tensorových jader?
Má 280 Tensor jádra napříč 70 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.
CMP 170HX 8 GB— Podporuje to CUDA?
Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 8.0. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.
CMP 170HX 8 GB— jaké rozhraní sběrnice používá?
Používá PCIe 1.0 x4. 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.
CMP 170HX 8 GB— Je to dobré pro běh místních AI modelů?
Jeho paměť ho omezuje na menší modely a jeho šířka pásma je dostatečně vysoká, aby generoval text rychleji, než většina lidí čte. Celkově běží 351 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.
CMP 170HX 8 GB— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?
Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 8 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 CMP 170HX 8 GB Karty budou dvakrát rychlejší?
Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 16 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.
CMP 170HX 8 GB— které AI modely může spustit?
351 z 721 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.
CMP 170HX 8 GB— jaký je největší AI model, který může spustit?
Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Baichuan 1-13B na 13.3B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 128 tokens za sekundu a potřebuje asi 7.2 GB VRAM karty.
CMP 170HX 8 GB— kolik tokenů za sekundu produkuje?
Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 631 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.
CMP 170HX 8 GB— může to běžet 7B modely?
Ano. Například běží Gemma 4 E4B na Q5_K_M, používající přibližně 7.0 GB paměti a generování kolem 250 tokenů za sekundu
CMP 170HX 8 GB— může to běžet 13B modely?
Ano. Například běží Gemma 4 12B na Q3_K_M, používající přibližně 6.5 GB paměti a generování kolem 143 tokenů za sekundu
CMP 170HX 8 GB— kolik má paměti?
Tato karta má 8 GB z HBM2e. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 7.2 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.
CMP 170HX 8 GB— jaká je její šířka pásma VRAM?
Šířka pásma paměti dosahuje 1,490 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.
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.