Vypočítejte TPS modelu T1000 na místních AI modelech

NVIDIA 4 GB GDDR6 160 GB/s May 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

97 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 32.1 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

67.8 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a T1000?

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

97 modely odpovídají

Vypočítávání

						Kvantisace	Pohodlné
67.8 tok/s 58–81	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
67.8 tok/s 58–81	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
67.8 tok/s 41–108 · nízká důvěra	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
67.8 tok/s 41–108 · nízká důvěra	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
67.8 tok/s 41–108 · nízká důvěra	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
67.8 tok/s 41–108 · nízká důvěra	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
62.8 tok/s 38–100 · nízká důvěra	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
61.6 tok/s 37–99 · nízká důvěra	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
61.6 tok/s 37–99 · nízká důvěra	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
61.6 tok/s 37–99 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
61.6 tok/s 37–99 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
56.5 tok/s 34–90 · nízká důvěra	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
56.5 tok/s 34–90 · nízká důvěra	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
56.5 tok/s 34–90 · nízká důvěra	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
56.5 tok/s 34–90 · nízká důvěra	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
55.1 tok/s 47–66	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	54k tokeny	Q8_0	Pohodlný
54.3 tok/s 33–87 · nízká důvěra	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · nízká důvěra	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
52.1 tok/s 31–83 · 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

T1000 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: 4 GB
Šířka pásma VRAM: 160 GB/s
Typ paměti: GDDR6
Šířka sběrnice paměti: 128 bit
Frekvence paměti: 1.25 GHz

Čip

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

Grafický procesor: TU117
Architektura: Turing
Generace: Quadro Turing(Tx000)
Foundry: TSMC
Velikost procesu: 12 nm
Tranzistory: 4.7 billion
Hustota tranzistorů: 23,500 K/mm²
Velikost čipu: 200 mm²
Balíček: BGA-960
Uvolněno: 6 May 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: 1.07 GHz
Zvýšená frekvence: 1.4 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: 896
Jednotky pro mapování textur: 56
Renderovací výstupní jednotky: 32
Streaming multiprocessory: 14
L1 cache: 64 KB
L2 cache: 1 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): 5 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32): 2.5 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64): 78.1 GFLOPS
Rychlost pixelů: 45 GPixel/s
Rychlost textury: 78 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): 50 W
Navrhovaný zdroj napájení: 250 W
Napájecí konektory: None
Rozhraní sběrnice: PCIe 3.0 x16
Šířka slotu: Single-slot
Rozměry: 156 mm
Zobrazit výstupy: 4x mini-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: 7.5
DirectX: 12.1
OpenGL: 4.6
Vulkan: 1.4
OpenCL: 3.0
Shader model: 6.8

Seznamy

Kde koupit GPU T1000

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

4 GB

Šířka pásma

160 GB/s

Největší model

DeciLM 6B

T1000 nese pouze 4 GB z GDDR6. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 3.6 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 160 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 1.25 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

V praxi tato kombinace dosahuje maxima na DeciLM 6B, 5.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 32.1 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

T1000 je postaven na grafickém procesoru TU117, používající architekturu Turing z NVIDIA, jako součást generování Quadro Turing(Tx000).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 12 nm, s kostkou o rozměrech 200 mm², držení 4.7 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 May 2021, hrubě 5.2381798271207 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

5 TFLOPS

FP64

78.1 GFLOPS

Na papíře T1000 dosahuje 5 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 2.5 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 78.1 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.

Hodiny běží od základu 1.07 GHz k zvýšení 1.4 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

T1000 má L1 cache 64 KB, podporováno L2 cache 1 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 896 Stínovací jednotky, 56 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

50 W

T1000 je ohodnocen na 50 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 156 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 3.0 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 T1000

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

01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 30.3 tok/s
02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 33.3 tok/s
03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 39.1 tok/s
04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 45.7 tok/s
05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 39.1 tok/s
06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 39.1 tok/s
07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 32.7 tok/s
08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 37.3 tok/s
09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 37.3 tok/s
10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 32.1 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a T1000

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 67.8 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 67.8 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 62.8 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 61.6 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu T1000

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 97 modely, které karta zvládá. Vyhledávací pole přijímá název nebo velikost, jako je 27b, která odpovídá počtu parametrů.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 4 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.
03

Připněte porovnání na jednu úroveň kvality

Ve výchozím nastavení tabulka vybírá nejméně komprimovanou verzi, která se vejde. Nastavení podlahy odstraňuje modely, které splňují kritéria pouze díky silné kompresi.
04

Vezměte rozsah jako odpověď

Každá rychlost je odhadem pro jedinou konverzaci, s rozsahem pod ní. Horní konec zde je 67.8 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

Tight fit běží, ale nedává žádný prostor pro zvýšení kontextu později; comfortable má rezervu. Sloupec paměti ukazuje, co každý model potřebuje proti dostupnému 4 GB.
06

Zkontrolujte stejný model z druhé strany

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 T1000.

Odpovědi

T1000 — běžné otázky

T1000— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je DeciLM 6B na 5.7B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 32.1 tokens za sekundu a potřebuje asi 3.5 GB VRAM karty.

T1000— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 67.8 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.

T1000— kolik má paměti?

Tato karta má 4 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 3.6 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

T1000— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 160 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.

T1000— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 častěji než 1.25 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.

T1000— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z NVIDIA, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 12 nm.

T1000— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v May 2021.

T1000— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 50 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.

T1000— kolik má cache?

L1 cache je 64 KB, a L2 cache je 1 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.

T1000— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 5 TFLOPS při poloviční přesnosti a 2.5 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.

T1000— Podporuje to CUDA?

Ano. Hláší CUDA výpočetní schopnost 7.5. Schopnost 7.0 a výše má tensorové jádra, která moderní inference software používá; pod tímto se přechází na pomalejší kódové cesty pro kvantizované modely.

T1000— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 3.0 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.

T1000— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho paměť ho omezuje na menší modely, přesto jeho šířka pásma znamená, že generace bude na větších modelech působit pomalu. Celkem běží 97 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

T1000— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 4 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

Byly by dvě T1000 Karty budou dvakrát rychlejší?

Spojení jich kupuje rezervu spíše než tempo: 8 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

T1000— které AI modely může spustit?

97 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