Vypočítejte TPS modelu RTX A5000-8Q na místních AI modelech

NVIDIA 8 GB GDDR6 768 GB/s April 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

337 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 66.2 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

325 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a RTX A5000-8Q?

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.

337 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
325 tok/s

276–390

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

276–390

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

195–520 · nízká důvěra

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

195–520 · nízká důvěra

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

195–520 · nízká důvěra

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

195–520 · nízká důvěra

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

181–482 · nízká důvěra

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

177–473 · nízká důvěra

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

177–473 · nízká důvěra

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

177–473 · nízká důvěra

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

177–473 · nízká důvěra

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

163–434 · nízká důvěra

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

163–434 · nízká důvěra

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

163–434 · nízká důvěra

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

163–434 · nízká důvěra

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

225–317

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

156–417 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · nízká důvěra

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

150–400 · 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 A5000-8Q 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
768 GB/s
Typ paměti
GDDR6
Šířka sběrnice paměti
384 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
12 April 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
1.17 GHz
Zvýšená frekvence
1.7 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
8,192
Jednotky pro mapování textur
256
Renderovací výstupní jednotky
96
Streaming multiprocessory
64
Tensor jádra
256
Jádra ray tracing
64
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)
27.8 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
27.8 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
433.9 GFLOPS
Rychlost pixelů
163 GPixel/s
Rychlost textury
434 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)
230 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 A5000-8Q

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

8 GB

Šířka pásma

768 GB/s

Největší model

Baichuan 1-13B

RTX A5000-8Q nese pouze 8 GB z GDDR6. 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 768 GB/s napříč autobusu 384 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 Baichuan 1-13B, 13.3B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 66.2 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

RTX A5000-8Q 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 April 2021, hrubě 5.3037822331416 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

27.8 TFLOPS

FP64

433.9 GFLOPS

Tensor jádra

256

Na papíře RTX A5000-8Q dosahuje 27.8 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 27.8 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 433.9 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 256 Tensor jádra napříč 64 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 1.17 GHz k zvýšení 1.7 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 A5000-8Q 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 8,192 Stínovací jednotky, 256 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

230 W

RTX A5000-8Q je ohodnocen na 230 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 A5000-8Q

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

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 67.5 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 67.5 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 67.5 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 67.0 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 67.5 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 67.5 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 67.5 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 67.5 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 66.5 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 66.2 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a RTX A5000-8Q

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 325 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 325 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 301 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 296 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 296 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 296 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu RTX A5000-8Q

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 337 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

    Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 8 GB často je to to, co dostane velký model na hranu.

  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

    Vezměte rozsah jako odpověď

    Rychlosti přicházejí s chybovými pruhy z nějakého důvodu. Nejlepší případ zde je 325 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

    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.

  6. 06

    Ověření proti jinému hardwaru

    Každá stránka modelu opakuje tento výpočet pro celý katalog. Stojí za to se podívat před rozhodnutím: ukazuje, co dalšího běží na stejném modelu, vedle RTX A5000-8Q.

Odpovědi

RTX A5000-8Q — běžné otázky

01

RTX A5000-8Q— 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 66.2 tokens za sekundu a potřebuje asi 7.2 GB VRAM karty.

02

RTX A5000-8Q— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 325 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.

03

RTX A5000-8Q— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží MetaMath 7B (LLaMa finetune) na Q4_K_M, používající přibližně 6.5 GB paměti a generování kolem 107 tokenů za sekundu

04

RTX A5000-8Q— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží Gemma 4 12B na Q3_K_M, používající přibližně 6.5 GB paměti a generování kolem 73.5 tokenů za sekundu

05

RTX A5000-8Q— kolik má paměti?

Tato karta má 8 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 7.2 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

06

RTX A5000-8Q— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 768 GB/s napříč autobusu 384 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

07

RTX A5000-8Q— 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.

08

RTX A5000-8Q— Kdo to vyrábí?

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

09

RTX A5000-8Q— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v April 2021.

10

RTX A5000-8Q— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 230 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.

11

RTX A5000-8Q— 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.

12

RTX A5000-8Q— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 27.8 TFLOPS při poloviční přesnosti a 27.8 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.

13

RTX A5000-8Q— kolik má tensorových jader?

Má 256 Tensor jádra napříč 64 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

14

RTX A5000-8Q— 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.

15

RTX A5000-8Q— 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.

16

RTX A5000-8Q— 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 337 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

17

RTX A5000-8Q— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 8 GB je možné a obvykle falešná úspora: část systémové paměti je dostatečně pomalá, aby dominovala výsledku.

18

Byly by dvě RTX A5000-8Q Karty budou dvakrát rychlejší?

Ne. Druhá karta zdvojnásobí VRAM na 16 GB které vám umožňují držet modely, které by samostatně neudržely, ale generace se takto nedělí. Tyto údaje popisují jednu kartu.

19

RTX A5000-8Q— které AI modely může spustit?

337 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.

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