Vypočítejte TPS modelu Arc A370M na místních AI modelech

Intel 4 GB GDDR6 112 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

97 modely, které může spustit

679 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 14.6 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

30.8 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Arc A370M?

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.

97 modely odpovídají

Vypočítávání
Kvantisace Pohodlné
30.8 tok/s

19–49 · nízká důvěra

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

19–49 · nízká důvěra

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

19–49 · nízká důvěra

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

19–49 · nízká důvěra

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

19–49 · nízká důvěra

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

19–49 · nízká důvěra

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

17–46 · nízká důvěra

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

17–45 · nízká důvěra

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

17–45 · nízká důvěra

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

17–45 · nízká důvěra

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

17–45 · nízká důvěra

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

15–41 · nízká důvěra

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

15–41 · nízká důvěra

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

15–41 · nízká důvěra

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

15–41 · nízká důvěra

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

15–40 · nízká důvěra

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokeny Q8_0 Pohodlný
24.7 tok/s

15–40 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · nízká důvěra

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

14–38 · 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

Arc A370M 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
112 GB/s
Typ paměti
GDDR6
Šířka sběrnice paměti
64 bit
Frekvence paměti
1.75 GHz

Čip

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

Grafický procesor
DG2-128
Architektura
Xe-HPG
Generace
Alchemist(Arc 3 Mobile)
Foundry
TSMC
Velikost procesu
6 nm
Tranzistory
7.2 billion
Hustota tranzistorů
45,900 K/mm²
Velikost čipu
157 mm²
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
1.55 GHz
Zvýšená frekvence
2.05 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
1,024
Jednotky pro mapování textur
64
Renderovací výstupní jednotky
32
Jádra ray tracing
8
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)
8.4 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32)
4.2 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64)
1 TFLOPS
Rychlost pixelů
66 GPixel/s
Rychlost textury
131 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)
35 W
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.

DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader model
6.6

Seznamy

Kde koupit GPU Arc A370M

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

4 GB

Šířka pásma

112 GB/s

Největší model

DeciLM 6B

Arc A370M 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 112 GB/s napříč autobusu 64 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 1.75 GHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

Největší věc, kterou drží, je DeciLM 6B, 5.7B, komprimováno na Q3_K_M a generováním kolem 14.6 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Arc A370M je postaven na grafickém procesoru DG2-128, používající architekturu Xe-HPG z Intel, jako součást generování Alchemist(Arc 3 Mobile).

Čip je vyráběn společností TSMC, na procesu 6 nm, s kostkou o rozměrech 157 mm², držení 7.2 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 4.3393480690132 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

8.4 TFLOPS

FP64

1 TFLOPS

Na papíře Arc A370M dosahuje 8.4 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 4.2 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 1 TFLOPS. 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 1.55 GHz k zvýšení 2.05 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

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 1,024 Stínovací jednotky, 64 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

35 W

Arc A370M je ohodnocen na 35 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 Arc A370M

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

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 13.8 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 15.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 17.8 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 20.8 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 17.8 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 17.8 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 14.9 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 17.0 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 17.0 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 14.6 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Arc A370M

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 30.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 30.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 28.6 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 28.0 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 28.0 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 28.0 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Arc A370M

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 97 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 4 GB to je často rozdíl mezi modelem, který se vejde, a tím, který se nevejde.

  3. 03

    Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

    Kompresce je to, co umožňuje větším modelům se vejít. Kontrola kvality vyřadí jakýkoli model, který vyžaduje více toho, než jste ochotni poskytnout.

  4. 04

    Přečtěte si rychlost a rozsah

    Čísla jsou vypočítaná, ne měřená. Nejrychlejší výsledek na této kartě je 30.8 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.

  5. 05

    Přečtěte si soud o fitu naposled.

    Těsné znamená, že to dnes funguje; pohodlné znamená, že to stále funguje, když se konverzace rozrůstá. Porovnejte, co každý model potřebuje, s dostupným. 4 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 Arc A370M.

Odpovědi

Arc A370M — běžné otázky

01

Arc A370M— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 112 GB/s napříč autobusu 64 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

02

Arc A370M— Jaký typ paměti používá?

Používá GDDR6 častěji než 1.75 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.

03

Arc A370M— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z Intel, s čipem vyrobeným od TSMC, na procesu 6 nm.

04

Arc A370M— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v March 2022.

05

Arc A370M— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 35 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

06

Arc A370M— kolik má cache?

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.

07

Arc A370M— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 8.4 TFLOPS při poloviční přesnosti a 4.2 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.

08

Arc A370M— Podporuje to CUDA?

Ne. CUDA je pouze od NVIDIA, a tohle je karta od Intel. Spouští jazykové modely prostřednictvím ROCm, Vulkan nebo Metal v závislosti na softwaru, které jsou méně zralé než cesta CUDA — naše odhady na to uplatňují penalizaci.

09

Arc A370M— 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.

10

Arc A370M— 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.

11

Arc A370M— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Pouze částečně. Vrstvy nad kartou GPU 4 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.

12

Byly by dvě Arc A370M Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 8 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

13

Arc A370M— 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.

14

Arc A370M— 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 14.6 tokens za sekundu a potřebuje asi 3.5 GB VRAM karty.

15

Arc A370M— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 30.8 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.

16

Arc A370M— 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.

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