Vypočítejte TPS modelu RTX A5500 Mobile na místních AI modelech

NVIDIA 16 GB GDDR6 512 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

432 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 103 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

217 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a RTX A5500 Mobile?

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.

432 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
217 tok/s

184–260

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

184–260

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

130–347 · nízká důvěra

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

130–347 · nízká důvěra

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

130–347 · nízká důvěra

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

130–347 · nízká důvěra

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

120–321 · nízká důvěra

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

118–315 · nízká důvěra

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

118–315 · nízká důvěra

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

118–315 · nízká důvěra

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

118–315 · nízká důvěra

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

108–289 · nízká důvěra

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

108–289 · nízká důvěra

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

108–289 · nízká důvěra

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

108–289 · nízká důvěra

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

150–212

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

104–278 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · nízká důvěra

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

100–267 · 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 A5500 Mobile 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
16 GB
Šířka pásma VRAM
512 GB/s
Typ paměti
GDDR6
Šířka sběrnice paměti
256 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
GA103
Architektura
Ampere
Generace
Ampere-MW(Ax000)
Foundry
Samsung
Velikost procesu
8 nm
Tranzistory
22 billion
Hustota tranzistorů
44,400 K/mm²
Velikost čipu
496 mm²
Balíček
BGA-2708
Uvolněno
22 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
975 MHz
Zvýšená frekvence
1.5 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
7,424
Jednotky pro mapování textur
232
Renderovací výstupní jednotky
96
Streaming multiprocessory
58
Tensor jádra
232
Jádra ray tracing
58
L1 cache
128 KB
L2 cache
4 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)
22.3 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
22.3 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
348 GFLOPS
Rychlost pixelů
144 GPixel/s
Rychlost textury
348 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)
165 W
Napájecí konektory
None
Rozhraní sběrnice
PCIe 4.0 x16

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 A5500 Mobile

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

Paměť: specifikace, která rozhoduje o všem

Paměť

16 GB

Šířka pásma

512 GB/s

Největší model

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

RTX A5500 Mobile nese 16 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 14.4 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 512 GB/s napříč autobusu 256 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 2 GHz. Je to důvod, proč počty jader tak špatně předpovídají rychlost generace.

Největší věc, kterou drží, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 103 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

RTX A5500 Mobile je postaven na grafickém procesoru GA103, používající architekturu Ampere z NVIDIA, jako součást generování Ampere-MW(Ax000).

Čip je vyráběn společností Samsung, na procesu 8 nm, s kostkou o rozměrech 496 mm², držení 22 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 4.3613242162501 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

22.3 TFLOPS

FP64

348 GFLOPS

Tensor jádra

232

Na papíře RTX A5500 Mobile dosahuje 22.3 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 22.3 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 348 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 232 Tensor jádra napříč 58 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 975 MHz k zvýšení 1.5 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 A5500 Mobile má L1 cache 128 KB, podporováno L2 cache 4 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 7,424 Stínovací jednotky, 232 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

165 W

RTX A5500 Mobile je ohodnocen na 165 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.

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 A5500 Mobile

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

  1. 01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 108 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 21.7 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 21.7 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 103 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 108 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 21.7 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 21.7 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 116 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 108 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 21.7 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a RTX A5500 Mobile

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 217 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 201 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 197 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 197 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 197 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu RTX A5500 Mobile

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 432 modely, které tato karta spouští. Hledání zúží seznam podle názvu nebo podle velikosti.

  2. 02

    Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

    Delší konverzace vyžadují paměť nad rámec váhy. 16 GB to je často rozdíl mezi modelem, který se vejde, a tím, který se nevejde.

  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

    Podívejte se na rozsah, nejen na číslo

    Rychlosti přicházejí s chybovými pruhy z nějakého důvodu. Nejlepší případ zde je 217 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

    Těsné znamená, že to dnes funguje; pohodlné znamená, že to stále funguje, když se konverzace rozrůstá. Porovnejte, co každý model potřebuje, s dostupným. 16 GB.

  6. 06

    Zkontrolujte stejný model z druhé strany

    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 A5500 Mobile.

Odpovědi

RTX A5500 Mobile — běžné otázky

01

RTX A5500 Mobile— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v March 2022.

02

RTX A5500 Mobile— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 165 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

03

RTX A5500 Mobile— kolik má cache?

L1 cache je 128 KB, a L2 cache je 4 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.

04

RTX A5500 Mobile— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 22.3 TFLOPS při poloviční přesnosti a 22.3 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.

05

RTX A5500 Mobile— kolik má tensorových jader?

Má 232 Tensor jádra napříč 58 Streaming multiprocessory. Zrychlují maticovou aritmetiku, ze které je postavený TRANSFORMER, což hlavně urychluje zpracování dlouhého POŽADAVKU spíše než produkci odpovědi.

06

RTX A5500 Mobile— 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.

07

RTX A5500 Mobile— 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.

08

RTX A5500 Mobile— 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 432 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

09

RTX A5500 Mobile— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 16 GB sedí v systémové paměti a běží zlomek rychlosti, takže většinou offloadovaný model se zřídka vyplatí používat. Každé číslo zde předpokládá, že je plně umístěno na kartě.

10

Byly by dvě RTX A5500 Mobile Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 32 GB kombinované paměti, přibližně ve stejné generační rychlosti jako jeden.

11

RTX A5500 Mobile— které AI modely může spustit?

432 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.

12

RTX A5500 Mobile— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Nemotron 3-Nano-30B-A3B na 31.6B parametry, komprimované na Q3_K_M. Generuje přibližně 103 tokens za sekundu a potřebuje asi 14.4 GB VRAM karty.

13

RTX A5500 Mobile— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 217 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.

14

RTX A5500 Mobile— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Multi-Token Prediction 7B na Q8_0, používající přibližně 7.9 GB paměti a generování kolem 32.4 tokenů za sekundu

15

RTX A5500 Mobile— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q6_K, používající přibližně 13.7 GB paměti a generování kolem 109 tokenů za sekundu

16

RTX A5500 Mobile— může to běžet 30B modely?

Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q3_K_M, používající přibližně 12.9 GB paměti a generování kolem 116 tokenů za sekundu

17

RTX A5500 Mobile— kolik má paměti?

Tato karta má 16 GB z GDDR6. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 14.4 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

18

RTX A5500 Mobile— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 512 GB/s napříč autobusu 256 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

19

RTX A5500 Mobile— 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.

20

RTX A5500 Mobile— Kdo to vyrábí?

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

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