Vypočítejte TPS modelu CMP 90HX na místních AI modelech

NVIDIA 10 GB GDDR6X 760 GB/s July 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

381 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Ling-lite-1.5 ("Bailing")

16.8B · Q3_K_M · 51.7 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

322 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a CMP 90HX?

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.

381 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
322 tok/s

274–386

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

274–386

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

193–515 · nízká důvěra

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

193–515 · nízká důvěra

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

193–515 · nízká důvěra

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

193–515 · nízká důvěra

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

181–483 · nízká důvěra

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 8.1 GB 4k tokeny Q3_K_M Těsný
298 tok/s

179–477 · nízká důvěra

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

176–468 · nízká důvěra

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

176–468 · nízká důvěra

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

176–468 · nízká důvěra

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

176–468 · nízká důvěra

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

161–429 · nízká důvěra

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

161–429 · nízká důvěra

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

161–429 · nízká důvěra

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

161–429 · nízká důvěra

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

223–314

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokeny Q8_0 Pohodlný
258 tok/s

155–413 · nízká důvěra

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

149–396 · nízká důvěra

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

149–396 · nízká důvěra

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

149–396 · nízká důvěra

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

149–396 · nízká důvěra

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

149–396 · nízká důvěra

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

149–396 · nízká důvěra

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

149–396 · 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 90HX 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
10 GB
Šířka pásma VRAM
760 GB/s
Typ paměti
GDDR6X
Šířka sběrnice paměti
320 bit
Frekvence paměti
1.19 GHz

Čip

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

Grafický procesor
GA102
Architektura
Ampere
Generace
Mining GPUs
Foundry
Samsung
Velikost procesu
8 nm
Tranzistory
28.3 billion
Hustota tranzistorů
45,100 K/mm²
Velikost čipu
628 mm²
Balíček
BGA-3328
Uvolněno
28 July 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
1.5 GHz
Zvýšená frekvence
1.71 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
6,400
Jednotky pro mapování textur
200
Renderovací výstupní jednotky
80
Streaming multiprocessory
50
Tensor jádra
200
Jádra ray tracing
50
L1 cache
128 KB
L2 cache
5 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)
21.9 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
21.9 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
342 GFLOPS
Rychlost pixelů
137 GPixel/s
Rychlost textury
342 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)
320 W
Navrhovaný zdroj napájení
700 W
Napájecí konektory
2x 8-pin
Rozhraní sběrnice
PCIe 1.0 x4
Šířka slotu
Dual-slot
Rozměry
285 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 CMP 90HX

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

10 GB

Šířka pásma

760 GB/s

Největší model

Ling-lite-1.5 ("Bailing")

CMP 90HX nese pouze 10 GB z GDDR6X. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 9 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 760 GB/s napříč autobusu 320 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 1.19 GHz. Šíření sběrnice a zvyšování frekvence jsou dvě páky, které výrobce má, a proto může karta s nevýznamnými jádry stále generovat rychle.

V praxi tato kombinace dosahuje maxima na Ling-lite-1.5 ("Bailing"), 16.8B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 51.7 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

CMP 90HX je postaven na grafickém procesoru GA102, používající architekturu Ampere z NVIDIA, jako součást generování Mining GPUs.

Čip je vyráběn společností Samsung, na procesu 8 nm, s kostkou o rozměrech 628 mm², držení 28.3 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 July 2021, hrubě 5.0105819571142 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

21.9 TFLOPS

FP64

342 GFLOPS

Tensor jádra

200

Na papíře CMP 90HX dosahuje 21.9 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 21.9 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 342 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 200 Tensor jádra napříč 50 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 1.5 GHz k zvýšení 1.71 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 90HX má L1 cache 128 KB, podporováno L2 cache 5 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 6,400 Stínovací jednotky, 200 Jednotky pro mapování textur, a 80 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

320 W

CMP 90HX je ohodnocen na 320 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 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 285 mm dlouhý, 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 90HX

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

  1. 01 Ring-mini-linear-2.0 16.4B · Q3_K_M · Oct 2025 53.0 tok/s
  2. 02 Ling-mini-base-2.0-20T 16B · Q3_K_M · Sep 2025 54.3 tok/s
  3. 03 Ling-lite-1.5 ("Bailing") 16.8B · Q3_K_M · Mar 2025 51.7 tok/s
  4. 04 Nanbeige2-16B-Chat 15.8B · Q3_K_M · May 2024 55.0 tok/s
  5. 05 DeepSeekMoE-16B 16B · Q3_K_M · Jan 2024 302 tok/s
  6. 06 Nanbeige-16B 16B · Q3_K_M · Nov 2023 54.3 tok/s
  7. 07 CodeT5+ 16B · Q3_K_M · May 2023 54.3 tok/s
  8. 08 CodeGen2 16B · Q3_K_M · May 2023 54.3 tok/s
  9. 09 MOSS-Moon-003 16B · Q3_K_M · Apr 2023 54.3 tok/s
  10. 10 CodeGen-Mono 16.1B 16.1B · Q3_K_M · Feb 2023 54.0 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a CMP 90HX

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 322 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 322 tok/s
  7. 07 DeepSeekMoE-16B 16B · Q3_K_M · 8.1 GB 302 tok/s
  8. 08 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 298 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 293 tok/s
  10. 10 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 293 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu CMP 90HX

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

    Najděte model v tabulce

    Tabulka uvádí 381 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. 10 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.

  3. 03

    Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

    Ve výchozím nastavení tabulka vybírá nejméně komprimovanou verzi, která se vejde. Nastavení podlahy odstraňuje modely, které splňují kritéria pouze díky silné kompresi.

  4. 04

    Přečtěte si rychlost a rozsah

    Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 322 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Přečtěte si soud o fitu naposled.

    Sloupec vhodnosti odděluje modely, které se právě vejdou, od těch, které mají prostor navíc — stojí za to zkontrolovat před výběrem jednoho, proti dostupným 10 GB.

  6. 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 90HX.

Odpovědi

CMP 90HX — běžné otázky

01

CMP 90HX— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 320 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

02

CMP 90HX— kolik má cache?

L1 cache je 128 KB, a L2 cache je 5 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.

03

CMP 90HX— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 21.9 TFLOPS při poloviční přesnosti a 21.9 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.

04

CMP 90HX— kolik má tensorových jader?

Má 200 Tensor jádra napříč 50 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

05

CMP 90HX— 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.

06

CMP 90HX— 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.

07

CMP 90HX— 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 381 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

08

CMP 90HX— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 10 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

09

Byly by dvě CMP 90HX Karty budou dvakrát rychlejší?

Ne. Druhá karta zdvojnásobí VRAM na 20 GB kombinované paměti, přibližně ve stejné generační rychlosti jako jeden.

10

CMP 90HX— které AI modely může spustit?

381 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.

11

CMP 90HX— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Ling-lite-1.5 ("Bailing") na 16.8B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 51.7 tokens za sekundu a potřebuje asi 8.9 GB VRAM karty.

12

CMP 90HX— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 322 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.

13

CMP 90HX— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží DeepSeek Coder 6.7B na Q4_K_M, používající přibližně 8.3 GB paměti a generování kolem 111 tokenů za sekundu

14

CMP 90HX— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q3_K_M, používající přibližně 8.1 GB paměti a generování kolem 302 tokenů za sekundu

15

CMP 90HX— kolik má paměti?

Tato karta má 10 GB z GDDR6X. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 9 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

16

CMP 90HX— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 760 GB/s napříč autobusu 320 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

17

CMP 90HX— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6X častěji než 1.19 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.

18

CMP 90HX— Kdo to vyrábí?

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

19

CMP 90HX— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v July 2021.

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