Berechne die TPS des Arc A770 auf lokalen KI-Modellen

Intel 16 GB GDDR6 512 GB/s October 2022

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

432 Modelle, die es ausführen kann

679 Modelle in unserem Katalog insgesamt

Das größte Modell, das es hält

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 66.9 tok/s

Schnellstes Modell

Gemma 3 QAT 1B

141 tok/s · 1B

Welche KI-Modelle können auf einem Arc A770?

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
141 tok/s

85–226 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k Token Q8_0 Komfortabel
141 tok/s

85–226 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k Token Q8_0 Komfortabel
141 tok/s

85–226 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
141 tok/s

85–226 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
141 tok/s

85–226 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
141 tok/s

85–226 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
131 tok/s

78–209 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
128 tok/s

77–205 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
128 tok/s

77–205 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
128 tok/s

77–205 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
128 tok/s

77–205 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
117 tok/s

70–188 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
117 tok/s

70–188 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
117 tok/s

70–188 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
117 tok/s

70–188 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
115 tok/s

69–183 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k Token Q8_0 Komfortabel
113 tok/s

68–181 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k Token ? Q8_0 Komfortabel
108 tok/s

65–173 · 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

Arc A770 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
512 GB/s
Speichertype
GDDR6
Speicherdatenbreite
256 bit
Speichertakt
2 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
DG2-512
Architektur
Xe-HPG
Generierung
Alchemist(Arc 7)
Gießerei
TSMC
Prozessgröße
6 nm
Transistoren
21.7 billion
Transistordichte
53,400 K/mm²
Die Größe
406 mm²
Veröffentlicht
12 October 2022

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
2.1 GHz
Boost-Takt
2.4 GHz

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
4,096
Texturzuordnungseinheiten
256
Render-Ausgabeeinheiten
128
Strahlverfolgungskerne
32
L2-Cache
16 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.

Halbpräzision (FP16)
39.3 TFLOPS
Einfache Genauigkeit (FP32)
19.7 TFLOPS
Doppelte Genauigkeit (FP64)
2.5 TFLOPS
Pixelrate
307 GPixel/s
Texturrate
614 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)
225 W
Vorgeschlagene Stromversorgung
550 W
Stromanschlüsse
1x 6-pin + 1x 8-pin
Bus-Schnittstelle
PCIe 4.0 x16
Slot-Breite
Dual-slot
Anzeigeausgaben
1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 2.0

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
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader-Modell
6.6

Auflistungen

Wo man ein Arc A770

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

Warum ist der Speicher die Zahl, die hier zählt

Speicher

16 GB

Bandbreite

512 GB/s

Größtes Modell

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Arc A770 trägt 16 GB von GDDR6. 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 512 GB/s über einen Bus von 256 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.

Die BANDWIDTH ist Taktfrequenz mal Busbreite, und diese KArte taktet ihren Speicher bei 2 GHz. Es ist der Grund, warum Kernanzahlen die Generationsgeschwindigkeit so schlecht vorhersagen.

Die praktische Obergrenze ist Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, komprimiert auf Q3_K_M und generieren etwa 66.9 Token pro Sekunde

Der Chip und wie er gebaut wurde

Arc A770 ist auf dem Grafikprozessor aufgebaut DG2-512, die Architektur verwenden Xe-HPG von Intel, als Teil der Generierung Alchemist(Arc 7).

Der Chip wird hergestellt von TSMC, einem Prozess von 6 nm, mit einem Maß von 406 mm², halten 21.7 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 October 2022, grob 3.8025774227707 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

FP16

39.3 TFLOPS

FP64

2.5 TFLOPS

Auf Papier Arc A770 erreicht 39.3 TFLOPS bei halber Genauigkeit, und 19.7 TFLOPS bei einfacher Genauigkeit. Dies sind Spitzenwerte, keine echten Workloads, die diese erreichen, und die Generierung von Text erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon – das Decodieren ist durch die MEMORY und nicht durch die Arithmetik begrenzt, weshalb eine CARD hier enorm leistungsfähig erscheinen kann und trotzdem Tokens in einem gewöhnlichen Tempo produziert.

Der Durchsatz für doppelpräzises Rechnen erreicht 2.5 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 2.1 GHz zu einem Schub von 2.4 GHz. 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

unterstützt von einem L2-Cache von 16 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 4,096 Shader-Einheiten, 256 Texturzuordnungseinheiten, und 128 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

225 W

Arc A770 ist bewertet mit 225 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 550 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, 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 4.0 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 Arc A770

Die größten OPEN WEIGHT Modelle, die auf dieser CARD passen, neueste zuerst. Jedes wird mit der besten Kompression angezeigt, die die CARD halten kann..

  1. 01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 70.4 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 14.1 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 14.1 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 66.9 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 70.4 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 14.1 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 14.1 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 75.5 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 70.4 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 14.1 tok/s

Die schnellsten AI-Modelle auf einer Arc A770

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 131 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s

Schritt für Schritt

Wie man die Tokens pro Sekunde eines Arc A770

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..

  1. 01

    Modell: KI-Modell Lauf: KI-Modell ausführen Passt nicht: Passt nicht in GPU VRAM Eng: Kaum lauffähig Komfortabel: Läuft leicht Offenes Gewicht: Open-Source KI-Modell In der Datei: In unserer Datenbank Veröffentlichungen: Neu veröffentlichte GPUs Speicher/Speichergebunden: GPU VRAM/Bandbreite Karte: GPU-Karte Kontextlänge: KI-Kontextfenster

    Die Tabelle listet 432 Modelle, die die GPU-Karte verarbeitet. Das Suchfeld akzeptiert einen Namen oder eine Größe wie 27b, die mit der Anzahl der Parameter übereinstimmt.

  2. 02

    Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen

    Längere Gespräche kosten Speicher zusätzlich zu den Gewichten. Gegen 16 GB Also ist es wichtig, die Einstellung richtig zu wählen.

  3. 03

    Wählen Sie, wie weit Sie komprimieren möchten.

    Standardmäßig wählt die Tabelle die am wenigsten komprimierte Kopie, die passt. Das Festlegen eines Bodens entfernt Modelle, die nur durch starke Kompression qualifiziert sind.

  4. 04

    Lese die Geschwindigkeit und die Reichweite

    Die Zahlen sind berechnet, nicht gemessen. Das schnellste Ergebnis auf dieser Karte ist 141 tok/s auf Gemma 3 QAT 1B. Die gleiche Karte und das Modell variieren zwischen dreißig und fünfzig Prozent bei den Inferenzlaufzeiten.

  5. 05

    Überprüfen Sie die VRAM-Spalte, bevor Sie committen.

    Eine enge Passform läuft, lässt jedoch keinen Raum, um den Kontext später zu erhöhen; komfortabel hat Spielraum. Die Speicher-Spalte zeigt, was jedes Modell benötigt im Vergleich zu einem verfügbaren 16 GB.

  6. 06

    Öffne das Modell, um Karten zu vergleichen

    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 Arc A770.

Antworten

Arc A770 — Häufige Fragen

01

Würden zwei Arc A770 Karten doppelt so schnell sein?

Das Pairing bietet mehr Spielraum als Tempo: 32 GB um mit zu arbeiten, anstatt zweimal die Tokens pro Sekunde - jede Zahl hier bezieht sich auf eine einzelne Karte.

02

Arc A770— 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.

03

Arc A770— 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 66.9 Tokens pro Sekunde und benötigt etwa 14.4 GB des Speichers der Karte.

04

Arc A770— 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 141 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.

05

Arc A770— 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 21.0 Token pro Sekunde

06

Arc A770— Kann es laufen 13B Modelle?

Ja. Es läuft. DeepSeekMoE-16B bei Q6_K, verwenden von etwa 13.7 GB VRAM und generieren etwa 71.1 Token pro Sekunde

07

Arc A770— 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 75.5 Token pro Sekunde

08

Arc A770— wie viel VRAM hat es?

Diese Karte hat 16 GB von GDDR6. Rund ein Zehntel wird von der Inferenzlaufzeit und dem Treiber reserviert, was ungefähr 14.4 GB verfügbar für ein Modell und dessen Konversation.

09

Arc A770— Was ist seine Speicherbandbreite?

Der Speicherbandbreite erreicht 512 GB/s über einen Bus von 256 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.

10

Arc A770— Welche Art von MEMORY verwendet es?

Es verwendet GDDR6 getaktet bei 2 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.

11

Arc A770— Wer macht es?

Dies ist ein Produkt von Intel, mit dem von ... hergestellten Chip TSMC, einem Prozess von 6 nm.

12

Arc A770— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in October 2022.

13

Arc A770— Wie viel Leistung verbraucht es?

Bewertete Boardleistung ist 225 W, und das empfohlene Systemnetzteil ist 550 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.

14

Arc A770— Wie viel Cache hat es?

und der L2-Cache ist 16 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.

15

Arc A770— Was sind seine TFLOPS?

Es ist bewertet mit 39.3 TFLOPS bei halber Genauigkeit und 19.7 TFLOPS bei einfacher Präzision. Dies sind Spitzenarithmetik-Obergrenzen anstelle von erreichbaren Raten, und die Textgenerierung erreicht nur einen kleinen Bruchteil davon, da sie stattdessen durch die Speicherm_bandbreite begrenzt ist.

16

Arc A770— Unterstützt es CUDA?

Nein. CUDA ist nur für NVIDIA, und dies ist eine Karte von Intel. 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.

17

Arc A770— Welche Bus-Schnittstelle verwendet es?

Es verwendet PCIe 4.0 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.

18

Arc A770— Ist es gut, um lokale AI-Modelle auszuführen?

Sein VRAM deckt kleine und mittelgroße Modelle ab, obwohl die größten außerhalb der Reichweite liegen und seine Bandbreite brauchbare, wenn auch unspektakuläre, Generierungsgeschwindigkeiten bietet. 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.

19

Arc A770— kann es ein Modell ausführen, das nicht in seinen VRAM passt?

Nur teilweise. Schichten über die GPU-Karte. 16 GB zieht das Ganze nach unten, und keine der Zahlen auf dieser Seite geht davon aus.

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..

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