Vypočítejte TPS modelu RTX A1000 Mobile 6 GB na místních AI modelech

NVIDIA 6 GB GDDR6 132 GB/s March 2022

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

266 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Qwen-VL

9.6B · Q3_K_M · 15.7 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

55.9 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a RTX A1000 Mobile 6 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.

266 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
55.9 tok/s

48–67

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

48–67

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

34–89 · nízká důvěra

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

34–89 · nízká důvěra

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

34–89 · nízká důvěra

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

34–89 · nízká důvěra

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

31–83 · nízká důvěra

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

30–81 · nízká důvěra

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

30–81 · nízká důvěra

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

30–81 · nízká důvěra

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

30–81 · nízká důvěra

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

28–75 · nízká důvěra

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

28–75 · nízká důvěra

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

28–75 · nízká důvěra

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

28–75 · nízká důvěra

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

39–55

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 113k tokeny Q8_0 Pohodlný
44.8 tok/s

27–72 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · nízká důvěra

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

26–69 · 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 A1000 Mobile 6 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
6 GB
Šířka pásma VRAM
132 GB/s
Typ paměti
GDDR6
Šířka sběrnice paměti
96 bit
Frekvence paměti
1.38 GHz

Čip

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

Grafický procesor
GA107
Architektura
Ampere
Generace
Ampere-MW(Ax000)
Foundry
Samsung
Velikost procesu
8 nm
Tranzistory
8.7 billion
Hustota tranzistorů
43,500 K/mm²
Velikost čipu
200 mm²
Balíček
FCBGA-1358
Uvolněno
30 March 2022

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
652 MHz
Zvýšená frekvence
1.14 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
2,560
Jednotky pro mapování textur
80
Renderovací výstupní jednotky
32
Streaming multiprocessory
20
Tensor jádra
80
Jádra ray tracing
20
L1 cache
128 KB
L2 cache
2 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)
5.8 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
5.8 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
91.2 GFLOPS
Rychlost pixelů
36 GPixel/s
Rychlost textury
91 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)
60 W
Napájecí konektory
None
Rozhraní sběrnice
PCIe 4.0 x8
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
8.6
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader model
6.8

Seznamy

Kde koupit GPU RTX A1000 Mobile 6 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

6 GB

Šířka pásma

132 GB/s

Největší model

Qwen-VL

RTX A1000 Mobile 6 GB nese pouze 6 GB z GDDR6. To omezuje na menší konec katalogu, a model musí být zcela uvnitř, než něco vygeneruje. Runtime ve skutečnosti získá přibližně 5.4 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 132 GB/s napříč autobusu 96 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.

To pramení z paměťového taktu 1.38 GHz. Šíření sběrnice a zvyšování frekvence jsou dvě páky, které výrobce má, a proto může karta s nevýznamnými jádry stále generovat rychle.

Praktický strop je Qwen-VL, 9.6B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 15.7 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

RTX A1000 Mobile 6 GB je postaven na grafickém procesoru GA107, používající architekturu Ampere z NVIDIA, jako součást generování Ampere-MW(Ax000).

Čip je vyráběn společností Samsung, na procesu 8 nm, s kostkou o rozměrech 200 mm², držení 8.7 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 March 2022, hrubě 4.3394173387448 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

5.8 TFLOPS

FP64

91.2 GFLOPS

Tensor jádra

80

Na papíře RTX A1000 Mobile 6 GB dosahuje 5.8 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 5.8 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 91.2 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 80 Tensor jádra napříč 20 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 652 MHz k zvýšení 1.14 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 A1000 Mobile 6 GB má L1 cache 128 KB, podporováno L2 cache 2 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 2,560 Stínovací jednotky, 80 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

60 W

RTX A1000 Mobile 6 GB je ohodnocen na 60 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. 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 x8. 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 A1000 Mobile 6 GB

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

  1. 01 Qwen3.5-9B 9B · Q3_K_M · Feb 2026 16.8 tok/s
  2. 02 NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 9B · Q3_K_M · Aug 2025 16.8 tok/s
  3. 03 Ovis2.5 9B 9B · Q3_K_M · Aug 2025 16.8 tok/s
  4. 04 GLM-4.1V-Thinking 9B · Q3_K_M · Aug 2025 16.8 tok/s
  5. 05 MamayLM 9B · Q3_K_M · Apr 2025 16.8 tok/s
  6. 06 GLM-4-9B-0414 9B · Q3_K_M · Apr 2025 16.8 tok/s
  7. 07 SimPO 9B · Q3_K_M · Nov 2024 16.8 tok/s
  8. 08 GLM-4V-9B 9B · Q3_K_M · Jun 2024 16.8 tok/s
  9. 09 Persimmon-8B 9.3B · Q3_K_M · Sep 2023 16.2 tok/s
  10. 10 Qwen-VL 9.6B · Q3_K_M · Aug 2023 15.7 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a RTX A1000 Mobile 6 GB

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 55.9 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 55.9 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 51.8 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.8 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.8 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.8 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu RTX A1000 Mobile 6 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.

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

  2. 02

    Přizpůsobte kontext své práci

    Přetáhněte posuvník na délku konverzace, na které plánujete pracovat. Cache se zvětšuje s konverzací, a proti kartě, která drží 6 GB takže nastavení stojí za to udělat správně.

  3. 03

    Nastavte minimální kvalitu, pokud ji potřebujete.

    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.

  4. 04

    Přečtěte si rychlost a rozsah

    Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 55.9 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 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 6 GB.

  6. 06

    Otevřete model pro porovnání karet

    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 A1000 Mobile 6 GB.

Odpovědi

RTX A1000 Mobile 6 GB — běžné otázky

01

RTX A1000 Mobile 6 GB— 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.

02

RTX A1000 Mobile 6 GB— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 4.0 x8. 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.

03

RTX A1000 Mobile 6 GB— 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 266 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

04

RTX A1000 Mobile 6 GB— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 6 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

05

Byly by dvě RTX A1000 Mobile 6 GB Karty budou dvakrát rychlejší?

Ne. Druhá karta zdvojnásobí VRAM na 12 GB které vám umožňují držet modely, které by samostatně neudržely, ale generace se takto nedělí. Tyto údaje popisují jednu kartu.

06

RTX A1000 Mobile 6 GB— které AI modely může spustit?

266 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.

07

RTX A1000 Mobile 6 GB— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Qwen-VL na 9.6B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 15.7 tokens za sekundu a potřebuje asi 5.4 GB VRAM karty.

08

RTX A1000 Mobile 6 GB— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 55.9 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.

09

RTX A1000 Mobile 6 GB— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží MetaMath 7B (Mistral finetune) na IQ4_XS, používající přibližně 5.1 GB paměti a generování kolem 19.6 tokenů za sekundu

10

RTX A1000 Mobile 6 GB— kolik má paměti?

Tato karta má 6 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 5.4 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

11

RTX A1000 Mobile 6 GB— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 132 GB/s napříč autobusu 96 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

12

RTX A1000 Mobile 6 GB— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 častěji než 1.38 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.

13

RTX A1000 Mobile 6 GB— Kdo to vyrábí?

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

14

RTX A1000 Mobile 6 GB— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v March 2022.

15

RTX A1000 Mobile 6 GB— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 60 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

16

RTX A1000 Mobile 6 GB— kolik má cache?

L1 cache je 128 KB, a L2 cache je 2 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.

17

RTX A1000 Mobile 6 GB— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 5.8 TFLOPS při poloviční přesnosti a 5.8 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.

18

RTX A1000 Mobile 6 GB— kolik má tensorových jader?

Má 80 Tensor jádra napříč 20 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

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