Vypočítejte TPS modelu Data Center GPU Max 1100 na místních AI modelech

Intel 48 GB HBM2e 1,230 GB/s January 2023

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

607 modely, které může spustit

721 modely v našem katalogu dohromady

Největší model, který podporuje

Qwen3-Coder-Next

80B · IQ4_XS · 57.7 tok/s

Nejrychlejší model

Gemma 3 QAT 1B

339 tok/s · 1B

Které AI modely mohou běžet na a Data Center GPU Max 1100?

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

607 modely odpovídají

Vypočítávání

						Kvantisace	Pohodlné
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k tokeny	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
339 tok/s 203–542 · nízká důvěra	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
314 tok/s 188–502 · nízká důvěra	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
308 tok/s 185–493 · nízká důvěra	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
308 tok/s 185–493 · nízká důvěra	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
308 tok/s 185–493 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
308 tok/s 185–493 · nízká důvěra	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 169–451 · nízká důvěra	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 169–451 · nízká důvěra	LFM2-1.2B ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 169–451 · nízká důvěra	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 169–451 · nízká důvěra	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
282 tok/s 169–451 · nízká důvěra	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
275 tok/s 165–440 · nízká důvěra	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k tokeny	Q8_0	Pohodlný
271 tok/s 163–434 · nízká důvěra	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k tokeny ?	Q8_0	Pohodlný
260 tok/s 156–417 · nízká důvěra	Otter ≈	1.3B	May 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

Data Center GPU Max 1100 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: 48 GB
Šířka pásma VRAM: 1,230 GB/s
Typ paměti: HBM2e
Šířka sběrnice paměti: 8,192 bit
Frekvence paměti: 600 MHz

Čip

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

Grafický procesor: Ponte Vecchio
Architektura: Generation 12.5
Generace: Data Center GPU(Ponte Vecchio)
Foundry: Intel
Velikost procesu: 10 nm
Tranzistory: 100 billion
Hustota tranzistorů: 78,100 K/mm²
Velikost čipu: 1,280 mm²
Uvolněno: 10 January 2023

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 GHz
Zvýšená frekvence: 1.55 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: 7,168
Jednotky pro mapování textur: 448
Jádra ray tracing: 56
L1 cache: 64 KB
L2 cache: 204 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): 22.2 TFLOPS
Jednoduchá přesnost (FP32): 22.2 TFLOPS
Dvojitá přesnost (FP64): 22.2 TFLOPS
Rychlost textury: 694 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): 300 W
Navrhovaný zdroj napájení: 700 W
Napájecí konektory: 1x 12-pin
Rozhraní sběrnice: PCIe 5.0 x16
Šířka slotu: Dual-slot
Rozměry: 267 mm

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: 12.1
OpenGL: 4.6
OpenCL: 3.0
Shader model: 6.6

Seznamy

Kde koupit GPU Data Center GPU Max 1100

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

48 GB

Šířka pásma

1,230 GB/s

Největší model

Qwen3-Coder-Next

Data Center GPU Max 1100 nese 48 GB z HBM2e. Tohle pokrývá středně velké modely, které většina lidí skutečně používá. Jakmile runtime a ovladač rezervují svůj pracovní prostor, zhruba tolik zůstane: 43.2 GB.

Šířka pásma paměti dosahuje 1,230 GB/s napříč autobusu 8,192 bitů. Generování tokenu znamená přečtení každé váhy jednou, takže tato hodnota určuje tempo více než jakékoli jiné číslo zde, a na této úrovni text přichází rychleji, než většina lidí čte.

Šířka pásma je frekvence krát šířka sběrnice, a tato karta taktí svou paměť na 600 MHz. Obě poloviny jsou důležité a ani jedna není viditelná v herním benchmarku.

Největší věc, kterou drží, je Qwen3-Coder-Next, 80B, komprimováno na IQ4_XS a generováním kolem 57.7 tokenů za sekundu

Čip a jak byl vyroben

Data Center GPU Max 1100 je postaven na grafickém procesoru Ponte Vecchio, používající architekturu Generation 12.5 z Intel, jako součást generování Data Center GPU(Ponte Vecchio).

Čip je vyráběn společností Intel, na procesu 10 nm, s kostkou o rozměrech 1,280 mm², držení 100 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 January 2023, hrubě 3.6758537156814 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

22.2 TFLOPS

FP64

22.2 TFLOPS

Na papíře Data Center GPU Max 1100 dosahuje 22.2 TFLOPS při poloviční přesnosti, a 22.2 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 22.2 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 GHz k zvýšení 1.55 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

Data Center GPU Max 1100 má L1 cache 64 KB, podporováno L2 cache 204 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 7,168 Stínovací jednotky, 448 Jednotky pro mapování textur. 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

300 W

Data Center GPU Max 1100 je ohodnocen na 300 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 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 12-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 5.0 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 Data Center GPU Max 1100

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

01 Qwen3-Coder-Next 80B · IQ4_XS · Feb 2026 57.7 tok/s
02 Qwen3-Next-80B-A3B 80B · IQ4_XS · Sep 2025 57.7 tok/s
03 Kimi Dev 72b 72B · IQ4_XS · Jun 2025 11.6 tok/s
04 OpenThaiGPT 1.6 / OTG-1.6 (72B) 72B · IQ4_XS · Apr 2025 11.6 tok/s
05 InternVL2_5-78B 78.4B · Q3_K_M · Dec 2024 11.7 tok/s
06 Qwen2.5-72B 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 10.8 tok/s
07 Qwen2.5 Instruct (72B) 72.7B · Q4_K_M · Sep 2024 10.8 tok/s
08 InternVL2-Llama3-76B 76B · IQ4_XS · Jul 2024 10.9 tok/s
09 Qwen2-72B 72.7B · Q4_K_M · Jun 2024 10.8 tok/s
10 IDEFICS-80B 80B · Q3_K_M · Aug 2023 11.4 tok/s

Nejrychlejší AI modely na a Data Center GPU Max 1100

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 339 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 314 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s

Krok za krokem

Jak vypočítat tokeny za sekundu AI modelu Data Center GPU Max 1100

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

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 607 modely, které tato karta může spustit. Hledejte podle názvu nebo podle velikosti — zadání 27b odpovídá počtu parametrů, i když se v názvu nikdy neuvádí.
02

Nastavte délku kontextu, kterou skutečně použijete

Nastavte kontext na svou skutečnou pracovní délku. Krátké otázky téměř nic nestojí, ale dlouhý dokument může spotřebovat velký podíl. 48 GB to je často rozdíl mezi modelem, který se vejde, a tím, který se nevejde.
03

Vyberte, jak daleko chcete komprimovat.

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.
04

Přečtěte si rychlost a rozsah

Rychlosti přicházejí s chybovými pruhy z nějakého důvodu. Nejlepší případ zde je 339 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Stejná karta a model se liší o třicet až padesát procent mezi inference runtimy.
05

Zkontrolujte sloupec paměti před potvrzením

Tight fit běží, ale nedává žádný prostor pro zvýšení kontextu později; comfortable má rezervu. Sloupec paměti ukazuje, co každý model potřebuje proti dostupnému 48 GB.
06

Otevřete model pro porovnání karet

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 Data Center GPU Max 1100.

Odpovědi

Data Center GPU Max 1100 — běžné otázky

Data Center GPU Max 1100— jaké rozhraní sběrnice používá?

Používá PCIe 5.0 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.

Data Center GPU Max 1100— Je to dobré pro běh místních AI modelů?

Jeho VRAM je dostatečně velká pro modely, které většina desktopového hardwaru nemůže dosáhnout, a jeho šířka pásma je dostatečně vysoká, aby generovala text rychleji, než většina lidí čte. Celkově běží 607 modelů, které sledujeme. Zda je to dostatečné, závisí zcela na tom, který model chcete — tabulka výše na to přímo odpovídá.

Data Center GPU Max 1100— může spustit model, který se nevejde do jeho VRAM?

Může být rozdělen, přičemž přetečení je uchováváno v systémové MEMORY za hranicemi karty. 48 GB táhne to celé dolů a žádná z postav na této stránce to nepředpokládá.

Byly by dvě Data Center GPU Max 1100 Karty budou dvakrát rychlejší?

Kapacita se přidává, propustnost nikoli. Dva z nich vám dají 96 GB pracovat s spíše než dvojnásobek tokenů za sekundu — každá hodnota zde je pro jeden KARTU.

Data Center GPU Max 1100— které AI modely může spustit?

607 z 721 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.

Data Center GPU Max 1100— jaký je největší AI model, který může spustit?

Největší model v našem katalogu, který se vejde, je Qwen3-Coder-Next na 80B parametry, komprimované na IQ4_XS. Generuje přibližně 57.7 tokens za sekundu a potřebuje asi 38.8 GB VRAM karty.

Data Center GPU Max 1100— kolik tokenů za sekundu produkuje?

Závisí to na modelu. Nejrychlejší model, který zde sledujeme, je Gemma 3 QAT 1B přibližně 339 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.

Data Center GPU Max 1100— může to běžet 7B modely?

Ano. Například běží Gemma 4 E4B na Q8_0, používající přibližně 9.8 GB paměti a generování kolem 75.3 tokenů za sekundu

Data Center GPU Max 1100— může to běžet 13B modely?

Ano. Například běží DeepSeekMoE-16B na Q8_0, používající přibližně 17.5 GB paměti a generování kolem 118 tokenů za sekundu

Data Center GPU Max 1100— může to běžet 30B modely?

Ano. Například běží ERNIE-4.5-VL-28B-A3B na Q8_0, používající přibližně 29.2 GB paměti a generování kolem 67.2 tokenů za sekundu

Data Center GPU Max 1100— může to běžet 70B modely?

Ano. Například běží Qwen3-Coder-Next na IQ4_XS, používající přibližně 38.8 GB paměti a generování kolem 57.7 tokenů za sekundu

Data Center GPU Max 1100— kolik má paměti?

Tato karta má 48 GB z HBM2e. Třetina je rezervována pro inference runtime a ovladač, což zbývá přibližně 43.2 GB dostupný pro model a jeho konverzaci.

Data Center GPU Max 1100— jaká je její šířka pásma VRAM?

Šířka pásma paměti dosahuje 1,230 GB/s napříč autobusu 8,192 bitů. Toto je jediný nejlepší prediktor toho, jak rychle generuje text, protože vyprodukování každého tokenu znamená přečíst celý model z VRAM jednou.

Data Center GPU Max 1100— Jaký typ paměti používá?

Používá HBM2e častěji než 600 MHz. 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.

Data Center GPU Max 1100— Kdo to vyrábí?

Toto je produkt z Intel, s čipem vyrobeným od Intel, na procesu 10 nm.

Data Center GPU Max 1100— Kdy byl vydán?

Bylo to vydáno v January 2023.

Data Center GPU Max 1100— kolik energie to spotřebovává?

Hodnocená výkonová karta je 300 W, a navrhovaný systémový zdroj energie je 700 W. Generování textu vyžaduje vysokou zátěž v intervalech a mezi požadavky nepracuje, takže průměrná spotřeba během pracovního sezení je obvykle výrazně pod hodnoceným číslem.

Data Center GPU Max 1100— kolik má cache?

L1 cache je 64 KB, a L2 cache je 204 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.

Data Center GPU Max 1100— jaké jsou její TFLOPS?

Je hodnocena na 22.2 TFLOPS při poloviční přesnosti a 22.2 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.

Data Center GPU Max 1100— 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.

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