Vypočítejte TPS modelu RTX A4500 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
679 modely v našem katalogu dohromady
Největší model, který podporuje
Qwen3-Omni-30B-A3B
35.3B · IQ4_XS · 105 tok/s
Nejrychlejší model
Gemma 3 QAT 1B
271 tok/s · 1B
Které AI modely mohou běžet na a RTX A4500?
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.
495 modely odpovídají
Vypočítávání| Kvantisace | Pohodlné | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
271
tok/s
230–325 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
271
tok/s
230–325 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
271
tok/s
163–434 · nízká důvěra |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
271
tok/s
163–434 · nízká důvěra |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
271
tok/s
163–434 · nízká důvěra |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
271
tok/s
163–434 · nízká důvěra |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
251
tok/s
151–402 · nízká důvěra |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
246
tok/s
148–394 · nízká důvěra |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
246
tok/s
148–394 · nízká důvěra |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
246
tok/s
148–394 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
246
tok/s
148–394 · nízká důvěra |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
226
tok/s
136–361 · nízká důvěra |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
226
tok/s
136–361 · nízká důvěra |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
226
tok/s
136–361 · nízká důvěra |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
226
tok/s
136–361 · nízká důvěra |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
220
tok/s
187–264 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Pohodlný |
|
217
tok/s
130–348 · nízká důvěra |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · nízká důvěra |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Pohodlný |
|
209
tok/s
125–334 · 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
RTX A4500 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
- 20 GB
- Šířka pásma VRAM
- 640 GB/s
- Typ paměti
- GDDR6
- Šířka sběrnice paměti
- 320 bit
- Frekvence paměti
- 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
- GA102
- Architektura
- Ampere
- Generace
- Workstation Ampere(Ax000)
- Foundry
- Samsung
- Velikost procesu
- 8 nm
- Tranzistory
- 28.3 billion
- Hustota tranzistorů
- 45,100 K/mm²
- Velikost čipu
- 628 mm²
- Balíček
- BGA-3328
- Uvolněno
- 23 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
- 1.05 GHz
- Zvýšená frekvence
- 1.65 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
- 7,168
- Jednotky pro mapování textur
- 224
- Renderovací výstupní jednotky
- 96
- Streaming multiprocessory
- 56
- Tensor jádra
- 224
- Jádra ray tracing
- 56
- L1 cache
- 128 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)
- 23.7 TFLOPS
- Jednoduchá přesnost (FP32)
- 23.7 TFLOPS
- Dvojitá přesnost (FP64)
- 369.6 GFLOPS
- Rychlost pixelů
- 158 GPixel/s
- Rychlost textury
- 370 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)
- 200 W
- Navrhovaný zdroj napájení
- 550 W
- Napájecí konektory
- 1x 8-pin
- Rozhraní sběrnice
- PCIe 4.0 x16
- Šířka slotu
- Dual-slot
- Rozměry
- 267 mm
- Zobrazit výstupy
- 4x DisplayPort 1.4a
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 RTX A4500
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
20 GB
Šířka pásma
640 GB/s
Největší model
Qwen3-Omni-30B-A3B
RTX A4500 nese 20 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 18 GB.
Šířka pásma paměti dosahuje 640 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.
To pramení z paměťového taktu 2 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.
Praktický strop je Qwen3-Omni-30B-A3B, 35.3B, komprimováno na IQ4_XS a generováním kolem 105 tokenů za sekundu
Čip a jak byl vyroben
RTX A4500 je postaven na grafickém procesoru GA102, používající architekturu Ampere z NVIDIA, jako součást generování Workstation Ampere(Ax000).
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 November 2021, hrubě 4.6875067335393 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
23.7 TFLOPS
FP64
369.6 GFLOPS
Tensor jádra
224
Na papíře RTX A4500 dosahuje 23.7 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 23.7 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 369.6 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 224 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 1.05 GHz k zvýšení 1.65 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
RTX A4500 má L1 cache 128 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 7,168 Stínovací jednotky, 224 Jednotky pro mapování textur, a 96 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
200 W
RTX A4500 je ohodnocen na 200 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 550 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 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 4.0 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 RTX A4500
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 RTX A4500
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 RTX A4500
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
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 495 modely, které tato karta spouští. Hledání zúží seznam podle názvu nebo podle velikosti.
-
02
Přizpůsobte kontext své práci
Přetáhněte posuvník na délku konverzace, na které plánujete pracovat. Cache se zvětšuje s konverzací, a proti kartě, která drží 20 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
Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 271 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
-
05
Zkontrolujte volný prostor, než se rozhodnete
Těsné znamená, že to dnes funguje; pohodlné znamená, že to stále funguje, když se konverzace rozrůstá. Porovnejte, co každý model potřebuje, s dostupným. 20 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 RTX A4500.
Odpovědi
RTX A4500 — běžné otázky
RTX A4500— které AI modely může spustit?
495 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.
RTX A4500— jaký je největší AI model, který může spustit?
Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Qwen3-Omni-30B-A3B na 35.3B parametry, komprimované na IQ4_XS. Generuje přibližně 105 tokens za sekundu a potřebuje asi 17.9 GB VRAM karty.
RTX A4500— kolik tokenů za sekundu produkuje?
Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 271 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.
RTX A4500— může to běžet 7B modely?
Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 40.5 tokenů za sekundu
RTX A4500— může to běžet 13B modely?
Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q8_0, používající přibližně 17.5 GB paměti a generování kolem 94.1 tokenů za sekundu
RTX A4500— může to běžet 30B modely?
Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q4_K_M, používající přibližně 16.2 GB paměti a generování kolem 124 tokenů za sekundu
RTX A4500— kolik má paměti?
Tato karta má 20 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 18 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.
RTX A4500— jaká je její šířka pásma VRAM?
Šířka pásma paměti dosahuje 640 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.
RTX A4500— Jaký typ paměti používá?
Používá GDDR6 častěji než 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.
RTX A4500— Kdo to vyrábí?
Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od Samsung, na procesu 8 nm.
RTX A4500— Kdy byl vydán?
Bylo to vydáno v November 2021.
RTX A4500— kolik energie to spotřebovává?
Hodnocená výkonová karta je 200 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 550 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.
RTX A4500— kolik má cache?
L1 cache je 128 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.
RTX A4500— jaké jsou její TFLOPS?
Je hodnocena na 23.7 TFLOPS při poloviční přesnosti a 23.7 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.
RTX A4500— kolik má tensorových jader?
Má 224 Tensor jádra napříč 56 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.
RTX A4500— 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.
RTX A4500— jaké rozhraní sběrnice používá?
Používá PCIe 4.0 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.
RTX A4500— Je to dobré pro běh místních AI modelů?
Jeho paměť pokrývá malé a středně velké modely, přesto jsou největší mimo dosah a jeho šířka pásma poskytuje použitelné, i když nespektakulární, rychlosti generování. Celkově běží 495 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.
RTX A4500— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?
Offloading mimo karty 20 GB je možné a obvykle falešná úspora: část systémové paměti je dostatečně pomalá, aby dominovala výsledku.
Byly by dvě RTX A4500 Karty budou dvakrát rychlejší?
Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 40 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.
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.