Berechne die TPS des FirePro W9100 auf lokalen KI-Modellen
Jedes Modell in unserem Katalog wurde anhand dieser Karte für das Kontextlängen und die Mindestqualität, die Sie wählen, bewertet. Die Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite dieser Karte und der Größe jedes Modells nach der Kompression..
Berechnet für diese Karte
679 Modelle in unserem Katalog insgesamt
Das größte Modell, das es hält
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 50.2 tok/s
Schnellstes Modell
Gemma 3 QAT 1B
106 tok/s · 1B
Welche KI-Modelle können auf einem FirePro W9100?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Mehr Kontext bedeutet mehr Speicher für den Gesprächs-Cache. Die Geschwindigkeit ist für ein frisches Gespräch und ändert sich nicht mit dieser Einstellung..
Blendet Modelle aus, die nur passen würden, wenn sie unter diesen Punkt komprimiert werden..
432 Modelle passen
Berechnung| Quantisierung | Passend | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
106
tok/s
63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
|
106
tok/s
63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k Token | Q8_0 | Komfortabel |
|
106
tok/s
63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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106
tok/s
63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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106
tok/s
63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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106
tok/s
63–169 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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97.9
tok/s
59–157 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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96.1
tok/s
58–154 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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96.1
tok/s
58–154 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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96.1
tok/s
58–154 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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96.1
tok/s
58–154 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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88.1
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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88.1
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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88.1
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
88.1
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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86.0
tok/s
52–138 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k Token | Q8_0 | Komfortabel |
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84.7
tok/s
51–136 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
|
81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
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81.3
tok/s
49–130 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k Token ? | Q8_0 | Komfortabel |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
FirePro W9100 Volle Spezifikation
Alles auf Datei für dieses Board, geordnet danach, wie sehr es das Ausführen eines Sprachmodells beeinflusst, anstatt wie es in einem Datenblatt aufgeführt wäre. MEMORY kommt zuerst, weil es das Ergebnis bestimmt; der Rest ist CONTEXT..
Speicher
Die beiden Spezifikationen, die entscheiden, was diese CARD ausführen kann und wie schnell. Die Kapazität legt fest, welche Modelle passen; die Bandbreite bestimmt, wie viele Tokens pro Sekunde sie produzieren, sobald sie passen.
- Speicherkapazität
- 16 GB
- Speicherbandbreite
- 320 GB/s
- Speichertype
- GDDR5
- Speicherdatenbreite
- 512 bit
- Speichertakt
- 1.25 GHz
Der Chip
Welcher Prozessor sich auf der Platine befindet und wie er hergestellt wurde. Eine kleinere Prozessgröße bedeutet allgemein mehr Leistung bei gleicher Energie.
- Grafikprozessor
- Hawaii
- Architektur
- GCN 2.0
- Generierung
- FirePro GCN(Wx100)
- Gießerei
- TSMC
- Prozessgröße
- 28 nm
- Transistoren
- 6.2 billion
- Transistordichte
- 14,200 K/mm²
- Die Größe
- 438 mm²
- Veröffentlicht
- 26 March 2014
Taktfrequenzen
Wie schnell der Prozessor läuft. Hier weit weniger wert als bei einem Gaming-Benchmark: Die Textgenerierung ist durch die Speicherbandbreite begrenzt, sodass eine höhere Taktfrequenz das Ergebnis kaum verbessert.
- Basis-Takt
- 930 MHz
- Boost-Takt
- 930 MHz
Verarbeitungseinheiten
Was der Chip enthält. Diese treiben die Grafikleistung und sind hauptsächlich für die Verarbeitung eines langen Prompts wichtig, statt für die Produktion der Antwort.
- Shader-Einheiten
- 2,816
- Texturzuordnungseinheiten
- 176
- Render-Ausgabeeinheiten
- 64
- L1-Cache
- 16 KB
- L2-Cache
- 1 MB
Theoretische Leistung
Die veröffentlichten Spitzenarithmetikraten für die Karte. Dies sind Obergrenzen, die keine echte Arbeitslast erreicht, und das Generieren von Text erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon, da es durch den Speicher und nicht durch die Arithmetik limitiert ist.
- Einfache Genauigkeit (FP32)
- 5.2 TFLOPS
- Doppelte Genauigkeit (FP64)
- 2.6 TFLOPS
- Pixelrate
- 60 GPixel/s
- Texturrate
- 164 GTexel/s
Die Platine
Was erforderlich ist, um die KArte physisch zu installieren und mit Strom zu versorgen — die praktischen Einschränkungen, die entscheiden, ob sie in die Maschine passt, die Sie bereits besitzen.
- Leistungsaufnahme (TDP)
- 275 W
- Vorgeschlagene Stromversorgung
- 600 W
- Stromanschlüsse
- 1x 6-pin + 1x 8-pin
- Bus-Schnittstelle
- PCIe 3.0 x16
- Slot-Breite
- Dual-slot
- Dimensionen
- 275 mm
- Anzeigeausgaben
- 6x mini-DisplayPort 1.2, 1x S-Video
Software-Unterstützung
Welche Grafik- und Rechen-Schnittstellen die Karte unterstützt. CUDA-Rechenfähigkeit betrifft die Inferenz: unter 7.0 gibt es keine Tensor-Kerne, und moderne Inferenz-Software greift auf langsamere Code-Pfade zurück.
- DirectX
- 12.0
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.2
- OpenCL
- 2.1
- Shader-Modell
- 6.5
Auflistungen
Wo man ein FirePro W9100
Derzeit listet kein Anbieter diese Karte. Die Angebote stammen von Anbietern, die sie hier direkt veröffentlichen. — Durchsuche das Anbieter-Verzeichnis zu sehen, wer was verkauft.
Was die Zahlen bedeuten
Kapazität und Bandbreite
Speicher
16 GB
Bandbreite
320 GB/s
Größtes Modell
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
FirePro W9100 trägt 16 GB von GDDR5. Das erreicht komfortabel kleine und mittelgroße Modelle, obwohl die größten außerhalb der Reichweite bleiben, ohne sie zu splitten. Der Treiber-Overhead lässt ungefähr 14.4 GB.
Der Speicherbandbreite erreicht 320 GB/s über einen Bus von 512 Bits. Das ist die Zahl, die die Generierungsgeschwindigkeit bestimmt — die arithmetischen Operationen pro gelesenem Byte sind klein genug, dass der Bus, nicht die Kerne, das ist, worauf alles wartet.
Das kommt von einem MEMORY CLOCK von 1.25 GHz. Beide Hälften sind wichtig, und keine ist in einem Gaming-Benchmark sichtbar.
Das größte, was es hält, ist Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 50.2 Token pro Sekunde
Der Chip und wie er gebaut wurde
FirePro W9100 ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut Hawaii, die Architektur verwenden GCN 2.0 von AMD, als Teil der Generierung FirePro GCN(Wx100).
Der Chip wird hergestellt von TSMC, einem Prozess von 28 nm, mit einem Maß von 438 mm², halten 6.2 billion Transistoren. Ein kleinerer Prozess bedeutet im Allgemeinen mehr Leistung für die gleiche Energie, obwohl es bei Sprachmodellen weit weniger von Bedeutung ist als das MEMORY-SUBSYSTEM.
Es wurde veröffentlicht in March 2014, grob 12.350272798437 vor Jahren. Die Unterstützung von Inference-Software folgt in der Regel ein oder zwei Jahre hinter der Hardware, sodass eine Karte dieses Alters normalerweise über ausgereifte, gut optimierte Codepfade verfügt.
Rechen-Durchsatz, und warum er weniger wichtig ist, als er aussieht
FP64
2.6 TFLOPS
Der Durchsatz für doppelpräzises Rechnen erreicht 2.6 TFLOPS. Es hat keinen Einfluss auf das Ausführen eines Sprachmodells — keine Inferenzlaufzeit verwendet es — aber es trennt die Teile des Rechenzentrums von den Verbraucherteilen, da letztere es absichtlich einschränken.
Die Taktraten laufen von einer Basis von 930 MHz zu einem Schub von 930 MHz. Hier weit weniger wert als bei einem Gaming-Benchmark: das Anheben der Taktgeschwindigkeiten steigert die Arithmetik, und die Arithmetik ist nicht das, worauf die Generation wartet.
Cache und Verarbeitungseinheiten
FirePro W9100 hat einen L1-Cache von 16 KB, unterstützt von einem L2-Cache von 1 MB. Cache absorbiert einen Teil des MEMORY-Traffics, der ansonsten den MAIN BUS treffen würde, was der einzige Ort auf dieser Seite ist, an dem eine Zahl außer BANDWIDTH leise die GENERATIONSGESCHWINDIGKEIT beeinflusst — ein großes L2 lässt mehr des WORKING SETS nah an den CORES bleiben.
Es gibt 2,816 Shader-Einheiten, 176 Texturzuordnungseinheiten, und 64 Render-Ausgabeeinheiten. Diese treiben Grafikarbeitslasten und tragen zur Verarbeitung von Eingabeaufforderungen bei, aber sie sitzen den größten Teil der Zeit, die ein Modell benötigt, um eine Antwort zu generieren, untätig.
Leistung, Größe und Installation
Stromverbrauch
275 W
FirePro W9100 ist bewertet mit 275 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 600 W. Das Ausführen eines Sprachmodells hält eine GPU-Karte in Intervallen beschäftigt, anstatt kontinuierlich — sie zieht stark während der Generierung und wartet zwischen den Anfragen — daher liegt der nachhaltige Verbrauch über einen Arbeitstag normalerweise deutlich unter dem angegebenen Wert.
Die Karte belegt dual-slot, messen 275 mm lang, und benötigt 1x 6-pin + 1x 8-pin. Es lohnt sich, bereits das Gehäuse und das Netzteil in der Maschine zu überprüfen, da die größten KARTEN erheblich mehr von beidem benötigen, als ein typischer Desktop bereitstellt.
Es verbindet sich über PCIe 3.0 x16. Die Schnittstelle regelt, wie schnell ein Modell von der Festplatte in die Karte geladen wird, nicht wie schnell es dort läuft, daher kostet ein engerer Link ein paar Sekunden beim Start und danach nichts mehr.
Die Extreme
Die größten AI-Modelle, die auf einem FirePro W9100
Die größten OPEN WEIGHT Modelle, die auf dieser CARD passen, neueste zuerst. Jedes wird mit der besten Kompression angezeigt, die die CARD halten kann..
Die schnellsten AI-Modelle auf einer FirePro W9100
Wo diese Karte die Token am schnellsten produziert. Kleinere Modelle dominieren hier, weil das Generieren jedes Tokens bedeutet, das gesamte Modell einmal aus dem VRAM zu lesen..
Schritt für Schritt
Wie man die Tokens pro Sekunde eines FirePro W9100
Du musst nichts von Hand berechnen — der gputps.com Rechner auf dieser Seite hat es bereits für jedes Modell, das diese Karte halten kann, herausgefunden. Das Ablesen der Antwort erfordert sechs Schritte..
-
01
Suche nach dem Modell, das du möchtest
Die Tabelle listet 432 Modelle, die diese Karte ausführt. Die Suche verfeinert die Liste nach Namen oder nach Größe.
-
02
Passen Sie den Kontext an Ihre Arbeit an
Längere Gespräche kosten Speicher zusätzlich zu den Gewichten. Gegen 16 GB Es ist oft das, was ein großes Modell über die Kante drängt.
-
03
Setzen Sie eine Mindestqualität fest, wenn Sie eine benötigen.
Kompression ist das, was größere Modelle passend macht. Die Qualitätskontrolle verwirft jedes Modell, das mehr davon benötigt, als Sie bereit sind zu geben.
-
04
Lese die Geschwindigkeit und die Reichweite
Geschwindigkeiten kommen aus einem Grund mit Fehlerbalken. Der beste Fall hier ist 106 tok/s auf Gemma 3 QAT 1B. Die gleiche Karte und das Modell variieren zwischen dreißig und fünfzig Prozent bei den Inferenzlaufzeiten.
-
05
Überprüfen Sie den Spielraum, bevor Sie entscheiden.
Tight bedeutet, dass es heute funktioniert; comfortable bedeutet, dass es weiterhin funktioniert, wenn das Gespräch wächst. Vergleiche, was jedes Modell benötigt, mit dem, was verfügbar ist. 16 GB.
-
06
Überprüfen Sie dasselbe Modell von der anderen Seite
Jeder Modellname in der Tabelle verlinkt auf seine eigene Seite, die dieselbe Berechnung über jede Karte ausführt, die wir haben. Dort sehen Sie, ob der richtige Kauf ist FirePro W9100.
Antworten
FirePro W9100 — Häufige Fragen
FirePro W9100— Welche Art von MEMORY verwendet es?
Es verwendet GDDR5 getaktet bei 1.25 GHz. HBM-Typen sind auf Rechenzentrum-Beschleunigern zu finden und verfügen über weitaus mehr Bandbreite als das GDDR, das auf Desktop-Karten verwendet wird, weshalb sie bei gleicher Kapazität erheblich schneller Tokens erzeugen.
FirePro W9100— Wer macht es?
Dies ist ein Produkt von AMD, mit dem von ... hergestellten Chip TSMC, einem Prozess von 28 nm.
FirePro W9100— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in March 2014.
FirePro W9100— Wie viel Leistung verbraucht es?
Bewertete Boardleistung ist 275 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 600 W. Die Textgenerierung erfordert während der Spitzenzeiten viel Leistung und idle zwischen den Anfragen, sodass der durchschnittliche Verbrauch während einer Arbeitssitzung normalerweise weit unter der angegebenen Zahl liegt.
FirePro W9100— Wie viel Cache hat es?
Der L1-Cache ist 16 KB, und der L2-Cache ist 1 MB. Der Cache absorbiert einen Teil des Speicherverkehrs, der sonst den Hauptbus erreichen würde, sodass ein größeres L2 eine bescheidene Steigerung der Generierungsgeschwindigkeit über das hinaus bietet, was die Bandbreite allein vorhersagt.
FirePro W9100— Unterstützt es CUDA?
Nein. CUDA ist nur für NVIDIA, und dies ist eine Karte von AMD. Es laufen Sprachmodelle über ROCm, Vulkan oder Metal, je nach Software, die weniger ausgereift sind als der CUDA-Pfad — unsere Schätzungen wenden eine Strafe dafür an.
FirePro W9100— Welche Bus-Schnittstelle verwendet es?
Es verwendet PCIe 3.0 x16. Dies bestimmt, wie schnell ein Modell auf die GPU-Karte geladen wird, anstatt wie schnell es läuft, nachdem es geladen wurde, sodass es beim Start ein paar Sekunden kostet und während der Generierung nichts.
FirePro W9100— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?
seine Speicher deckt kleine und mittelgroße Modelle ab, obwohl die größten unerreichbar sind, da seine Bandbreite bedeutet, dass die Generation bei größeren Modellen langsam erscheinen wird. Insgesamt läuft es 432 der Modelle, die wir verfolgen. Ob das genug ist, hängt ganz davon ab, welches Modell Sie möchten – die obige Tabelle beantwortet das direkt.
FirePro W9100— kann es ein Modell ausführen, das nicht in seinen VRAM passt?
Es kann aufgeteilt werden, wobei der Überlauf im Systemspeicher jenseits der Karte gehalten wird. 16 GB ist möglich und normalerweise eine falsche Sparmaßnahme: der System-Speicheranteil ist ausreichend langsam, um das Ergebnis zu dominieren.
Würden zwei FirePro W9100 Karten doppelt so schnell sein?
Kapazität addiert, Durchsatz nicht. Zwei von ihnen geben Ihnen 32 GB von kombinierter VRAM, bei etwa der gleichen Generation Geschwindigkeit wie eine.
FirePro W9100— Welche AI-Modelle kann es ausführen?
432 des 679 Open-Source-Sprachmodelle, die wir verfolgen, passen auf diese Karte und können lokal ausgeführt werden. Die Tabelle auf dieser Seite listet jedes einzelne auf, mit dem benötigten MEMORY, der QUANTISIERUNG, auf der es läuft, und einer geschätzten Generierungsgeschwindigkeit.
FirePro W9100— Was ist das größte AI-MODEL, das es ausführen kann?
Das größte Modell in unserem Katalog, das passt, ist Nemotron 3-Nano-30B-A3B bei 31.6B Parameter, komprimiert auf Q3_K_M. Es generiert ungefähr 50.2 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 14.4 GB des Speichers der Karte.
FirePro W9100— Wie viele Tokens pro Sekunde produziert es?
Es hängt vom Modell ab. Das schnellste Modell, das wir hier verfolgen, ist Gemma 3 QAT 1B ungefähr 106 Tokens pro Sekunde, während größere Modelle verhältnismäßig langsamer laufen, da jedes Token das vollständige Modell einmal aus dem Speicher lesen muss. Geschwindigkeiten sind Schätzungen für ein einzelnes Gespräch gleichzeitig.
FirePro W9100— Kann es laufen 7B Modelle?
Ja. Es läuft. Multi-Token Prediction 7B bei Q8_0, verwenden von etwa 7.9 GB VRAM und generieren etwa 15.8 Token pro Sekunde
FirePro W9100— Kann es laufen 13B Modelle?
Ja. Es läuft. DeepSeekMoE-16B bei Q6_K, verwenden von etwa 13.7 GB VRAM und generieren etwa 53.3 Token pro Sekunde
FirePro W9100— Kann es laufen 30B Modelle?
Ja. Es läuft. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bei Q3_K_M, verwenden von etwa 12.9 GB VRAM und generieren etwa 56.6 Token pro Sekunde
FirePro W9100— wie viel VRAM hat es?
Diese Karte hat 16 GB von GDDR5. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 14.4 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.
FirePro W9100— Was ist seine Speicherbandbreite?
Der Speicherbandbreite erreicht 320 GB/s über einen Bus von 512 Bits. Dies ist der einzige beste Prädiktor dafür, wie schnell es Text generiert, da das Erzeugen jedes Tokens bedeutet, das gesamte Modell einmal aus dem Speicher zu lesen.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit der Hardware. Wenn Sie bereits wissen, welches Modell Sie möchten und wissen müssen, was benötigt wird, um es auszuführen., Beginnen Sie mit dem Modell anstelle..