Υπολογίστε την TPS του Arc A730M σε τοπικά AI μοντέλα

Intel 12 GB GDDR6 336 GB/s January 2022

Κάθε μοντέλο στον κατάλογό μας αξιολογήθηκε σε σχέση με αυτή την ΚΑΡΤΑ στη διάρκεια του CONTEXT LENGTH και της ελάχιστης ποιότητας που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το MEMORY BANDWIDTH αυτής της ΚΑΡΤΑΣ και το μέγεθος κάθε μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτήν την κάρτα

396 μοντέλα που μπορεί να εκτελέσει

679 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά

Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει

ERNIE-4.5-21B-A3B

21B · Q3_K_M · 66.0 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

92.5 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια Arc A730M?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Περισσότερα συμφραζόμενα σημαίνει περισσότερη μνήμη για την κρυφή μνήμη της συνομιλίας. Η ταχύτητα είναι για μια νέα συνομιλία και δεν αλλάζει με αυτή τη ρύθμιση..

Κρύβει μοντέλα που θα χωρούσαν μόνο αν συμπιεστούν κάτω από αυτό το σημείο.

396 τα μοντέλα ταιριάζουν

Υπολογισμός
Ποσοτικοποίηση Καλά
92.5 tok/s

56–148 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
92.5 tok/s

56–148 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
92.5 tok/s

56–148 · χαμηλή εμπιστοσύνη

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
92.5 tok/s

56–148 · χαμηλή εμπιστοσύνη

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
92.5 tok/s

56–148 · χαμηλή εμπιστοσύνη

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
92.5 tok/s

56–148 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
85.7 tok/s

51–137 · χαμηλή εμπιστοσύνη

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
84.1 tok/s

50–135 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
84.1 tok/s

50–135 · χαμηλή εμπιστοσύνη

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
84.1 tok/s

50–135 · χαμηλή εμπιστοσύνη

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
84.1 tok/s

50–135 · χαμηλή εμπιστοσύνη

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
77.1 tok/s

46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
77.1 tok/s

46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
77.1 tok/s

46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
77.1 tok/s

46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
75.2 tok/s

45–120 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k μουσικά κομμάτια Q8_0 Άνετο
74.2 tok/s

44–119 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 10.0 GB 4k μουσικά κομμάτια Q4_K_M Στενά
74.2 tok/s

44–119 · χαμηλή εμπιστοσύνη

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο
71.2 tok/s

43–114 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k μουσικά κομμάτια ? Q8_0 Άνετο

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Arc A730M Πλήρης προδιαγραφή

Τα πάντα σε αρχείο για αυτήν την κάρτα, ταξινομημένα κατά πόσο σχετίζονται με τη λειτουργία ενός AI μοντέλου παρά σύμφωνα με το πώς θα το κατέγραφε ένα φύλλο προδιαγραφών. Η ΜΝΗΜΗ έρχεται πρώτη γιατί αποφασίζει το αποτέλεσμα; το υπόλοιπο είναι CONTEXT..

Μνήμη

Οι δύο προδιαγραφές που αποφασίζουν ποιο μοντέλο μπορεί να τρέξει αυτή η ΚΑΡΤΑ και με ποια ταχύτητα. Η ικανότητα καθορίζει ποια μοντέλα ταιριάζουν· το bandwidth καθορίζει πόσα tokens ανά δευτερόλεπτο παράγουν μόλις ταιριάξουν.

Μέγεθος μνήμης
12 GB
Μνήμη εύρους ζώνης
336 GB/s
Τύπος μνήμης
GDDR6
Πλάτος διαύλου μνήμης
192 bit
Ρολογιά μνήμης
1.75 GHz

Το τσιπ

Ποιος επεξεργαστής είναι πάνω στην πλακέτα και πώς κατασκευάστηκε. Ένα μικρότερο μέγεθος διαδικασίας γενικά σημαίνει περισσότερη απόδοση για την ίδια ισχύ.

Γραφικός επεξεργαστής
DG2-512
Αρχιτεκτονική
Xe-HPG
Γενιά
Alchemist(Arc 7 Mobile)
Μέταλλο
TSMC
Μέγεθος διαδικασίας
6 nm
Τρανζίστορ
21.7 billion
Πυκνότητα τρανζίστορ
53,400 K/mm²
Μέγεθος τσιπ
406 mm²
Απελευθερώθηκε
1 January 2022

Ταχύτητες ρολογιού

Πόσο γρήγορα λειτουργεί ο επεξεργαστής. Αξίζει πολύ λιγότερο εδώ από ό,τι σε ένα gaming benchmark: η δημιουργία κειμένου περιορίζεται από το MEMORY BANDWIDTH, έτσι μια υψηλότερη συχνότητα barely moves το αποτέλεσμα.

Βασική συχνότητα
1.1 GHz
Ωθήσει ρολογιού
2.05 GHz

Μονάδες Επεξεργασίας

Τι περιέχει το τσιπ. Αυτά οδηγούν την απόδοση γραφικών και έχουν σημασία κυρίως για την επεξεργασία μιας μακράς προτροπής αντί για την παραγωγή της απάντησης.

Μονάδες σκίασης
3,072
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής
192
Μονάδες εξόδου απόδοσης
96
Πυρήνες ακτίνων-ιχνηλασίας
24
L2 κρυφή μνήμη
12 MB

Θεωρητική Απόδοση

Οι κορυφαίοι ρυθμοί αριθμητικών υπολογισμών που δημοσιεύθηκαν για την κάρτα. Αυτές είναι ανώτατα όρια που καμία πραγματική εργασία δεν φτάνει, και η παραγωγή κειμένου φτάνει μόνο σε ένα μικρό ποσοστό αυτών επειδή περιορίζεται από τη μνήμη αντί για την αριθμητική.

Μισή ακρίβεια (FP16)
25.2 TFLOPS
Μονή ακρίβεια (FP32)
12.6 TFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων
197 GPixel/s
Ρυθμός υφής
394 GTexel/s

Η πλακέτα

Τι απαιτείται για να εγκαταστήσετε φυσικά και να τροφοδοτήσετε την ΚΑΡΤΑ — οι πρακτικοί περιορισμοί που αποφασίζουν αν ταιριάζει στη μηχανή που ήδη έχετε.

Κατανάλωση ενέργειας (TDP)
80 W
Διασύνδεση λεωφορείου
PCIe 4.0 x16
Πλάτος υποδοχής
IGP

Υποστήριξη λογισμικού

Ποιες γραφικές και υπολογιστικές διεπαφές υποστηρίζει η κάρτα. Η δυνατότητα υπολογισμού CUDA είναι αυτή που επηρεάζει την εκτίμηση: κάτω από 7.0 δεν υπάρχουν πυρήνες tensor, και το σύγχρονο λογισμικό εκτίμησης επιστρέφει σε πιο αργούς κωδικούς.

DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Βούλκαν
1.4
OpenCL
3.0
Μοντέλο Σκίασης
6.6

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα Arc A730M

Κανένας προμηθευτής δεν καταχωρεί αυτήν την κάρτα αυτή τη στιγμή. Οι καταχωρίσεις προέρχονται από προμηθευτές που τις δημοσιεύουν εδώ απευθείας. — περιηγηθείτε στον κατάλογο προμηθευτών να δεις ποιος πουλάει τι.

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Χωρητικότητα και εύρος ζώνης

Μνήμη

12 GB

Εύρος ζώνης

336 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

ERNIE-4.5-21B-A3B

Arc A730M φερεί 12 GB του GDDR6. Αυτό φτάνει άνετα σε μικρά και μεσαία μοντέλα, αν και τα μεγαλύτερα μένουν εκτός εμβέλειας χωρίς να τα χωρίσουμε. Η υπερβολή του οδηγού αφήνει περίπου 10.8 GB.

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 336 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 192 μπίτ. Αυτος είναι ο αριθμός που κυβερνά την ταχύτητα παραγωγής — η αριθμητική ανά byte ανάγνωση είναι αρκετά μικρή ώστε το λεωφορείο, όχι οι πυρήνες, να είναι αυτό που περιμένει τα πάντα.

Αυτό προέρχεται από ένα memory clock του 1.75 GHz. Γι’ αυτό οι μετρήσεις πυρήνων προβλέπουν την ταχύτητα της γενιάς τόσο φτωχά.

Η πρακτική οροφή είναι ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 66.0 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

Arc A730M είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών DG2-512, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Xe-HPG από Intel, ως μέρος της γενιάς Alchemist(Arc 7 Mobile).

Το τσιπ κατασκευάζεται από TSMC, σε μια διαδικασία της 6 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 406 mm², κρατώντας 21.7 billion Τρανζίστορ. Μια μικρότερη διαδικασία σημαίνει γενικά περισσότερη απόδοση για την ίδια ισχύ, αν και για τα γλωσσικά μοντέλα έχει πολύ λιγότερη σημασία από το υποσύστημα μνήμης.

Δημοσιεύτηκε το January 2022, χονδρικά 4.5808188380274 χρόνια πριν. Η υποστήριξη λογισμικού INFERENCE τείνει να ακολουθεί την υλικοτεχνική υποδομή κατά ένα ή δύο χρόνια, οπότε μια κάρτα αυτής της ηλικίας γενικά διαθέτει ώριμους, καλά βελτιστοποιημένους κώδικες που της είναι διαθέσιμοι.

Διαδικασία υπολογισμού, και γιατί έχει λιγότερη σημασία απ' ότι φαίνεται

FP16

25.2 TFLOPS

Στο χαρτί Arc A730M φθάνει 25.2 TFLOPS σε μισή ακρίβεια, και 12.6 TFLOPS σε απλή ακρίβεια. Αυτά είναι κορυφαία νούμερα που κανένα πραγματικό φορτίο δεν υποστηρίζει, και η γενετική κειμένων φτάνει μόνο σε ένα μικρό ποσοστό τους - η αποκωδικοποίηση περιορίζεται από τη μνήμη παρά από την αριθμητική, γι' αυτό μια κάρτα μπορεί να φαίνεται εξαιρετικά ισχυρή εδώ και να παράγει ακόμα μικρές μονάδες με έναν κανονικό ρυθμό.

Οι ρολόγια τρέχουν από μια βάση του 1.1 GHz σε μια αύξησηของ 2.05 GHz. Αξίζει πολύ λιγότερο εδώ από ό,τι σε ένα gaming benchmark: η αύξηση των ρολογιών επιταχύνει την αριθμητική, και η αριθμητική δεν είναι αυτό που περιμένει η γενιά.

Κρυφή μνήμη και μονάδες επεξεργασίας

υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 12 MB. Η Cache απορροφά ένα μερίδιο της κίνησης μνήμης που αλλιώς θα έπληττε το κύριο λεωφορείο, το οποίο είναι το μόνο μέρος σε αυτή τη σελίδα όπου ένας αριθμός διαφορετικός από τη bandwidth επηρεάζει ήσυχα την ταχύτητα δημιουργίας - μια μεγάλη L2 επιτρέπει περισσότερα από το working set να παραμένουν κοντά στους πυρήνες.

Υπάρχουν 3,072 Μονάδες σκίασης, 192 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 96 Μονάδες εξόδου απόδοσης. Αυτά οδηγούν τα γραφικά φορτία εργασίας και συμβάλλουν στην επεξεργασία εντολών, αλλά παραμένουν ανενεργά για μεγάλο μέρος του χρόνου που χρειάζεται ένα μοντέλο για να παράγει μια απάντηση.

Ικανότητα, μέγεθος και εγκατάσταση

Κατανάλωση ενέργειας

80 W

Arc A730M βαθμολογείται σε 80 W. Η εκτέλεση ενός γλωσσικού μοντέλου κρατά μια κάρτα απασχολημένη σε εκρήξεις παρά συνεχώς — απορροφά έντονα κατά τη διαδικασία παραγωγής και αδρανεί μεταξύ των αιτημάτων — έτσι η διαρκής κατανάλωση κατά τη διάρκεια μιας εργάσιμης ημέρας είναι συνήθως πολύ κάτω από την αναγραφόμενη τιμή.

Η κάρτα καταλαμβάνει igp. Αξίζει να ελεγχθεί σε σχέση με την περίπτωση και την τροφοδοσία που είναι ήδη στη μηχανή, καθώς οι μεγαλύτερες κάρτες χρειάζονται σημαντικά περισσότερα και από τα δύο σε σύγκριση με ό,τι παρέχει ένα τυπικό επιτραπέζιο.

Συνδέεται μέσω PCIe 4.0 x16. Η διεπαφή ρυθμίζει πόσο γρήγορα ένα μοντέλο φορτώνεται από το δίσκο στην κάρτα, όχι πόσο γρήγορα εκτελείται μόλις εκεί, έτσι μια στενότερη σύνδεση κοστίζει μερικά δευτερόλεπτα στην εκκίνηση και τίποτα μετά από αυτό.

Οι ακραίοι

Οι μεγαλύτεροι AI μοντέλα που τρέχουν σε μια Arc A730M

Τα μεγαλύτερα OPEN WEIGHT μοντέλα που ταιριάζουν σε αυτή την CARD, τα νεότερα πρώτα. Κάθε ένα εμφανίζεται με την καλύτερη συμπίεση που μπορεί να κρατήσει η CARD..

  1. 01 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 66.0 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 69.3 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 12.5 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 12.5 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 12.5 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 12.6 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 12.5 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 13.4 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 12.8 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 12.5 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια Arc A730M

Όπου αυτή η ΚΑΡΤΑ παράγει τούβλα γρηγορότερα. Μικρότερα μοντέλα κυριαρχούν εδώ, επειδή η παραγωγή κάθε τούβλου σημαίνει να διαβάζουμε ολόκληρο το μοντέλο από τη μνήμη μία φορά..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 92.5 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 92.5 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 92.5 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 92.5 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 92.5 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 92.5 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 85.7 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 84.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 84.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 84.1 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός Arc A730M

Δεν χρειάζεται να υπολογίσετε τίποτα με το χέρι — ο υπολογιστής gputps.com σε αυτή τη σελίδα έχει ήδη υπολογίσει για κάθε μοντέλο που μπορεί να κρατήσει αυτή η κάρτα. Η ανάγνωση της απάντησης απαιτεί έξι βήματα..

  1. 01

    Αναζητήστε το μοντέλο που θέλετε

    Ο πίνακας απαριθμεί 396 μοντέλα που τρέχει αυτή η κάρτα. Η αναζήτηση περιορίζει τη λίστα κατά όνομα ή κατά μέγεθος.

  2. 02

    Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

    Σύρε τον μοχλό στο μήκος της συνομιλίας που σκοπεύεις να εργάζεσαι. Η μνήμη αυξάνεται με τη συνομιλία, και εναντίον μιας κάρτας που κρατά 12 GB αυτό είναι συχνά η διαφορά μεταξύ ενός μοντέλου που ταιριάζει και ενός που δεν ταιριάζει.

  3. 03

    Κλειδώστε τη σύγκριση σε ένα επίπεδο ποιότητας

    Η Συμπίεση είναι αυτό που επιτρέπει σε μεγαλύτερα μοντέλα να χωρέσουν. Ο έλεγχος ποιότητας απορρίπτει οποιοδήποτε μοντέλο χρειάζεται περισσότερη από αυτό που είστε πρόθυμοι να δώσετε.

  4. 04

    Διάβασε την ταχύτητα και την εμβέλεια

    Οι ταχύτητες συνοδεύονται από γραμμές σφάλματος για κάποιον λόγο. Η καλύτερη περίπτωση εδώ είναι 92.5 τόκ/σ σε Gemma 3 QAT 1B. Η ίδια κάρτα και μοντέλο διαφέρει κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό μεταξύ των χρόνων εκτέλεσης συμπερασμάτων.

  5. 05

    Έλέγξτε τον χώρο πριν αποφασίσετε

    Σφιχτό σημαίνει ότι λειτουργεί σήμερα; Άνετο σημαίνει ότι λειτουργεί ακόμα όταν η συνομιλία μεγαλώνει. Συγκρίνετε τις ανάγκες κάθε μοντέλου με βάση το διαθέσιμο. 12 GB.

  6. 06

    Διασταύρωση με άλλες συσκευές

    Ακολουθώντας ένα μοντέλο μέχρι τη δική του σελίδα, καταγράφει όλα τα υλικά που μπορούν να το εκτελέσουν, ώστε να μπορείτε να δείτε πώς συγκρίνεται με Arc A730M.

Απαντήσεις

Arc A730M — κοινές ερωτήσεις

01

Arc A730M— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 92.5 διακυμάνσεις ανά δευτερόλεπτο, ενώ μεγαλύτερα μοντέλα τρέχουν αναλογικά πιο αργά επειδή κάθε διακυμάνση απαιτεί την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από τη μνήμη μία φορά. Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για μία μόνο συνομιλία τη φορά.

02

Arc A730M— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. DeepSeek Coder 6.7B σε Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 9.9 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 20.1 tokens ανά δευτερόλεπτο

03

Arc A730M— μπορεί να τρέξει 13B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. DeepSeekMoE-16B σε Q4_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 10.0 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 74.2 tokens ανά δευτερόλεπτο

04

Arc A730M— πόση μνήμη έχει;

Αυτή η GPU έχει 12 GB του GDDR6. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 10.8 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.

05

Arc A730M— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 336 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 192 μπίτ. Αυτή είναι η μοναδική καλύτερη πρόβλεψη για το πόσο γρήγορα παράγει κείμενο, επειδή η παραγωγή κάθε token σημαίνει την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου έξω από τη μνήμη μία φορά.

06

Arc A730M— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί GDDR6 χρονισμένος σε 1.75 GHz. Οι τύποι HBM βρίσκονται σε επιταχυντές κέντρων δεδομένων και διαθέτουν πολύ περισσότερη εύρυθμη απόδοση από την GDDR που χρησιμοποιείται σε GPU καρτών επιτραπέζιου υπολογιστή, γι' αυτό και δημιουργούν tokens σημαντικά πιο γρήγορα με την ίδια χωρητικότητα.

07

Arc A730M— ποιος το κατασκευάζει;

Αυτό είναι ένα προϊόν του Intel, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από TSMC, σε μια διαδικασία της 6 νμ.

08

Arc A730M— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το January 2022.

09

Arc A730M— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 80 W. Η δημιουργία κειμένου απαιτεί ένταση σε εκρήξεις και είναι σε κατάσταση αναμονής μεταξύ των αιτημάτων, οπότε η μέση κατανάλωση κατά τη διάρκεια μιας εργάσιμης συνεδρίας είναι κανονικά πολύ κάτω από την αξιολογούμενη τιμή.

10

Arc A730M— πόσο cache έχει;

και η L2 cache είναι 12 MB. Η Cache απορροφά μέρος της μνήμης κυκλοφορίας που θα έφτανε αλλιώς στον κύριο διαδικτυακό κόμβο, έτσι μια μεγαλύτερη L2 δίνει μια μέτρια αύξηση στην ταχύτητα γενετικά πέρα από αυτό που προ predicts η μόνο πλά bandwidth.

11

Arc A730M— ποιοι είναι οι TFLOPS του;

Αξιολογείται σε 25.2 TFLOPS σε μισή ακρίβεια και 12.6 TFLOPS σε μονή ακρίβεια. Αυτά είναι αιχμές αριθμητικών ανώτατων ορίων αντί για επιτεύξιμες τιμές, και η παραγωγή κειμένου φτάνει μόνο ένα μικρό κλάσμα αυτών επειδή περιορίζεται από την μπαλαντέρ μνήμης αντί.

12

Arc A730M— υποστηρίζει CUDA;

Όχι. Η CUDA είναι αποκλειστική για την NVIDIA και αυτή είναι μια κάρτα από Intel. Εκτελεί τα μοντέλα γλώσσας μέσω ROCm, Vulkan ή Metal ανάλογα με το λογισμικό, τα οποία είναι λιγότερο ώριμα από την πορεία CUDA — οι εκτιμήσεις μας επιβάλλουν ποινή γι' αυτό.

13

Arc A730M— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί PCIe 4.0 x16. Αυτό διέπει πόσο γρήγορα φορτώνεται ένα μοντέλο στην κάρτα αντί για το πόσο γρήγορα τρέχει μόλις φορτωθεί, οπότε κοστίζει μερικά δευτερόλεπτα κατά την εκκίνηση και τίποτα κατά τη διάρκεια της γεννήσεως.

14

Arc A730M— είναι καλό για να τρέξετε τοπικά AI μοντέλα;

Η μνήμη του καλύπτει μικρά και μεσαία μοντέλα, αν και τα μεγαλύτερα είναι εκτός εμβέλειας, ενώ το εύρος ζώνης του σημαίνει ότι η γενιά θα φαίνεται αργή σε μεγαλύτερα μοντέλα. Στο σύνολό της, τρέχει 396 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.

15

Arc A730M— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Μπορεί να διαχωριστεί, με την υπερχείλιση να κρατείται στη μνήμη συστήματος πέρα από την κάρτα. 12 GB τραβάει ολόκληρο το πράγμα κάτω, και κανένα από τα στοιχεία σε αυτή τη σελίδα δεν το υποθέτει.

16

Θα μπορούσαν δύο Arc A730M οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Όχι. Μια δεύτερη κάρτα διπλασιάζει τη μνήμη σε 24 GB να εργάζεστε με αντί για διπλάσιο αριθμό τ tokens ανά δευτερόλεπτο — κάθε νούμερο εδώ αναφέρεται σε μία μόνο κάρτα.

17

Arc A730M— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;

396 του 679 Οι ανοιχτού τύπου γλωσσικοί μοντέλοι που παρακολουθούμε ταιριάζουν σε αυτή την κάρτα και μπορούν να εκτελούνται τοπικά. Ο πίνακας σε αυτή τη σελίδα απαριθμεί τον καθένα, με τη μνήμη που χρειάζεται, την ποσοτικοποίηση στην οποία εκτελείται και μια εκτιμώμενη ταχύτητα παραγωγής.

18

Arc A730M— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;

Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι ERNIE-4.5-21B-A3B σε 21B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 66.0 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 10.1 GB της μνήμης της κάρτας.

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το υλικό. Αν ήδη ξέρετε ποιο ΜΟΝΤΕΛ θέλετε και χρειάζεστε να ξέρετε τι απαιτείται για να το ΤΡΕΞΕΤΕ., Αρχίστε από το ΜΟΝΤΕΛΟ..

Όλες οι GPUs