Υπολογίστε την TPS του Jetson Orin NX 16 GB σε τοπικά AI μοντέλα

NVIDIA 16 GB LPDDR5 102 GB/s February 2023

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

432 μοντέλα που μπορεί να εκτελέσει

679 μοντέλα στον κατάλογό μας συνολικά

Το μεγαλύτερο μοντέλο που κρατάει

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 20.6 tok/s

Ταχύτερο μοντέλο

Gemma 3 QAT 1B

43.4 tok/s · 1B

Ποια AI μοντέλα μπορούν να τρέξουν σε μια Jetson Orin NX 16 GB?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

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..

Ελάχιστη ποιότητα

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

Αναζήτηση μοντέλων

Μέγεθος μοντέλου

Απελευθερώθηκε

Επίσης δείξτε μοντέλα που δεν μπορεί να τρέξει

432 τα μοντέλα ταιριάζουν

Υπολογισμός

						Ποσοτικοποίηση	Καλά
43.4 tok/s 37–52	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k μουσικά κομμάτια	Q8_0	Άνετο
43.4 tok/s 37–52	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k μουσικά κομμάτια	Q8_0	Άνετο
43.4 tok/s 26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
43.4 tok/s 26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
43.4 tok/s 26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
43.4 tok/s 26–69 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
40.2 tok/s 24–64 · χαμηλή εμπιστοσύνη	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
39.4 tok/s 24–63 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
39.4 tok/s 24–63 · χαμηλή εμπιστοσύνη	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
39.4 tok/s 24–63 · χαμηλή εμπιστοσύνη	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
39.4 tok/s 24–63 · χαμηλή εμπιστοσύνη	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
36.1 tok/s 22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
36.1 tok/s 22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
36.1 tok/s 22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
36.1 tok/s 22–58 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
35.3 tok/s 30–42	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k μουσικά κομμάτια	Q8_0	Άνετο
34.8 tok/s 21–56 · χαμηλή εμπιστοσύνη	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k μουσικά κομμάτια ?	Q8_0	Άνετο
33.4 tok/s 20–53 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Phi-1 ≈	1.3B	Oct 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

Jetson Orin NX 16 GB 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: 16 GB
Μνήμη εύρους ζώνης: 102 GB/s
Τύπος μνήμης: LPDDR5
Πλάτος διαύλου μνήμης: 128 bit
Ρολογιά μνήμης: 800 MHz

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: GA10B
Αρχιτεκτονική: Ampere
Γενιά: Tegra(Ampere)
Μέταλλο: Samsung
Μέγεθος διαδικασίας: 8 nm
Μέγεθος τσιπ: 200 mm²
Απελευθερώθηκε: 1 February 2023

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: 918 MHz
Ωθήσει ρολογιού: 918 MHz

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: 1,024
Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής: 32
Μονάδες εξόδου απόδοσης: 16
Ροή πολλών επεξεργαστών: 8
Πυρήνες Tensor: 32
L1 κρυφή μνήμη: 128 KB
L2 κρυφή μνήμη: 4 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): 3.8 TFLOPS
Μονή ακρίβεια (FP32): 1.9 TFLOPS
Ρυθμός εικονοστοιχείων: 15 GPixel/s
Ρυθμός υφής: 29 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): 25 W
Διασύνδεση λεωφορείου: PCIe 4.0 x4
Πλάτος υποδοχής: IGP
Διαστάσεις: 70 mm

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.

ικανότητα υπολογισμού CUDA: 8.7
DirectX: 12.2
OpenGL: 4.6
Βούλκαν: 1.4
OpenCL: 3.0
Μοντέλο Σκίασης: 6.8

Καταχωρίσεις

Πού να αγοράσω ένα Jetson Orin NX 16 GB

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

Τι σημαίνει το υποσύστημα μνήμης για AI

Μνήμη

16 GB

Εύρος ζώνης

102 GB/s

Μεγαλύτερο μοντέλο

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Jetson Orin NX 16 GB φερεί 16 GB του LPDDR5. 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 14.4 GB.

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 102 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 128 μπίτ. Η διαύγεια είναι ο πραγματικός περιορισμός αυτής της κάρτας. Κάθε τοκέν απαιτεί την ανάγνωση ολόκληρου του μοντέλου από την VRAM, οπότε ένα μεγάλο μοντέλο θα αισθάνεται αργό εδώ ακόμα και όταν χωράει.

Η τιμή είναι το πλάτος του λεωφορείου πολλαπλασιασμένο με μια ροή μνήμης του 800 MHz. Διεύρυνση του λεωφορείου και αύξηση του ρολογιού είναι οι δύο μοχλοί που έχει ένας κατασκευαστής, γι' αυτό και μια κάρτα με αδιάφορους πυρήνες μπορεί ακόμα να παράγει γρήγορα.

Η πρακτική οροφή είναι Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, συμπιεσμένο σε Q3_K_M και δημιουργώντας γύρω 20.6 tokens ανά δευτερόλεπτο

Το τσιπ και πώς κατασκευάστηκε

Jetson Orin NX 16 GB είναι κατασκευασμένο πάνω στον επεξεργαστή γραφικών GA10B, χρησιμοποιώντας την αρχιτεκτονική Ampere από NVIDIA, ως μέρος της γενιάς Tegra(Ampere).

Το τσιπ κατασκευάζεται από Samsung, σε μια διαδικασία της 8 νμ, με ένα ζάρι που μετράει 200 mm². 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 February 2023, χονδρικά 3.4957441272157 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

3.8 TFLOPS

Πυρήνες Tensor

Στο χαρτί Jetson Orin NX 16 GB φθάνει 3.8 TFLOPS σε μισή ακρίβεια, και 1.9 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.

Η ΚΑΡΤΑ φέρει 32 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 8 Ροή πολλών επεξεργαστών. Αυτά επιταχύνουν τη μητρική αριθμητική που είναι στην καρδιά ενός μετασχηματιστή, και είναι αυτά που κάνουν την επεξεργασία προτροπών — διαβάζοντας ένα μεγάλο έγγραφο πριν απαντήσουν — δραματικά ταχύτερη από ό,τι θα ήταν διαφορετικά.

Οι ρολόγια τρέχουν από μια βάση του 918 MHz σε μια αύξησηของ 918 MHz. 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

Jetson Orin NX 16 GB έχει L1 cache της 128 KB, υποστηριζόμενο από μια L2 cache του 4 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 1,024 Μονάδες σκίασης, 32 Μονάδες Χαρτογράφησης Υφής, και 16 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

25 W

Jetson Orin NX 16 GB βαθμολογείται σε 25 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, μετρήσεις 70 μμ μήκους. 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 x4. 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 Jetson Orin NX 16 GB

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..

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 21.7 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 4.3 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 4.3 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 20.6 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 21.7 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 4.3 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 4.3 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 23.2 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 21.7 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 4.3 tok/s

Οι ταχύτεροι AI μοντέλα σε μια Jetson Orin NX 16 GB

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..

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 43.4 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 43.4 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 43.4 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 43.4 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 43.4 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 43.4 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 40.2 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 39.4 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 39.4 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 39.4 tok/s

Βήμα προς βήμα

Πώς να υπολογίσετε τους TOKENS ανά ΔΕΥΤΕΡΟΛΕΠΤΟ ενός Jetson Orin NX 16 GB

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..

01

Βρείτε το μοντέλο στον πίνακα

Ο πίνακας απαριθμεί 432 μοντέλα που διαχειρίζεται η κάρτα. Το πλαίσιο αναζήτησης δέχεται ένα όνομα ή ένα μέγεθος όπως 27b, που ταιριάζει με τον αριθμό παραμέτρων.
02

Ορίστε το μήκος του πλαισίου (context length) που θα χρησιμοποιήσεις πραγματικά

Σύρε τον μοχλό στο μήκος της συνομιλίας που σκοπεύεις να εργάζεσαι. Η μνήμη αυξάνεται με τη συνομιλία, και εναντίον μιας κάρτας που κρατά 16 GB έτσι οι ρυθμίσεις αξίζουν να γίνουν σωστά.
03

Ρυθμίστε μια минимальная ποιότητα αν χρειάζεστε μία.

Κάθε μοντέλο εμφανίζεται στη καλύτερη συμπίεση που μπορεί να κρατήσει αυτή η ΚΑΡΤΑ. Μια ελάχιστη ποιότητα κρύβει εκείνα που χωρούν μόνο αν σφίγγονται περισσότερο από ό,τι θα αποδεχόσασταν.
04

Διάβασε την ταχύτητα και την εμβέλεια

Κάθε ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για μια μεμονωμένη συνομιλία, με μια κλίμακα από κάτω της. Η κορυφαία τιμή εδώ είναι 43.4 τόκ/σ σε Gemma 3 QAT 1B. Η ίδια κάρτα και μοντέλο διαφέρει κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό μεταξύ των χρόνων εκτέλεσης συμπερασμάτων.
05

Διαβάστε την απόφαση καταλληλότητας τελευταία

Μια στενή εφαρμογή τρέχει αλλά δεν αφήνει χώρο για να αυξήσει το context αργότερα; άνετη έχει περιθώριο. Η στήλη μνήμης δείχνει τι χρειάζεται κάθε μοντέλο σε σχέση με διαθέσιμο. 16 GB.
06

Άνοιξε το μοντέλο για να συγκρίνεις τις κάρτες

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 Jetson Orin NX 16 GB.

Απαντήσεις

Jetson Orin NX 16 GB — κοινές ερωτήσεις

Jetson Orin NX 16 GB— μπορεί να τρέξει 30B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B σε Q3_K_M, χρησιμοποιώντας περίπου 12.9 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 23.2 tokens ανά δευτερόλεπτο

Jetson Orin NX 16 GB— πόση μνήμη έχει;

Αυτή η GPU έχει 16 GB του LPDDR5. Γύρω από το ένα δέκατο είναι δεσμευμένο από την εκτέλεση συμπερασμού και τον οδηγό, αφήνοντας περίπου 14.4 GB διαθέσιμο για ένα μοντέλο και τη συζήτησή του.

Jetson Orin NX 16 GB— ποια είναι η εύρος ζώνης μνήμης της;

Η μνημονική εύρος ζώνης φτάνει 102 GB/s πέρα από ένα λεωφορείο του 128 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.

Jetson Orin NX 16 GB— ποιο τύπο μνήμης χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί LPDDR5 χρονισμένος σε 800 MHz. 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.

Jetson Orin NX 16 GB— ποιος το κατασκευάζει;

Αυτό είναι ένα προϊόν του NVIDIA, με το τσιπ που κατασκευάστηκε από Samsung, σε μια διαδικασία της 8 νμ.

Jetson Orin NX 16 GB— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύτηκε το February 2023.

Jetson Orin NX 16 GB— πόση ισχύς χρησιμοποιεί;

Η αξιολογούμενη ισχύς της κάρτας είναι 25 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.

Jetson Orin NX 16 GB— πόσο cache έχει;

Η μνήμη L1 είναι 128 KB, και η L2 cache είναι 4 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.

Jetson Orin NX 16 GB— ποιοι είναι οι TFLOPS του;

Αξιολογείται σε 3.8 TFLOPS σε μισή ακρίβεια και 1.9 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.

Jetson Orin NX 16 GB— πόσους πυρήνες τензόρ έχει;

Έχει 32 Πυρήνες Tensor διάσπαρτα 8 Ροή πολλών επεξεργαστών. επιταχύνουν την αρνητική άλγεβρα από την οποία είναι χτισμένος ένας μετασχηματιστής, ο οποίος κυρίως επιταχύνει την επεξεργασία μιας μεγάλης πρότασης παρά την παραγωγή της απάντησης.

Jetson Orin NX 16 GB— υποστηρίζει CUDA;

Ναι. Αναφέρει την ικανότητα υπολογισμού CUDA. 8.7. Η δυνατότητα 7.0 και άνω έχει πυρήνες τανυστών, τους οποίους χρησιμοποιεί λογισμικό σύγχρονης inference. Κάτω από αυτό, επιστρέφει σε πιο αργές διαδρομές κώδικα για μοντέλα ποσοτικοποίησης.

Jetson Orin NX 16 GB— ποια είναι η διεπαφή bus που χρησιμοποιεί;

Χρησιμοποιεί PCIe 4.0 x4. 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.

Jetson Orin NX 16 GB— 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 432 των μοντέλων που παρακολουθούμε. Εάν αυτό είναι αρκετό εξαρτάται αποκλειστικά από το ποιο μοντέλο θέλετε — ο παραπάνω πίνακας απαντά σε αυτό απευθείας.

Jetson Orin NX 16 GB— μπορεί να τρέξει ένα μοντέλο που δεν χωράει στη μνήμη του;

Μόνο μερικώς. Επίπεδα πέρα από την κάρτα. 16 GB είναι πιθανό και συνήθως μια ψευδής οικονομία: το ποσοστό μνήμης-συστήματος είναι αρκετά αργό ώστε να κυριαρχεί στο αποτέλεσμα.

Θα μπορούσαν δύο Jetson Orin NX 16 GB οι κάρτες θα είναι δύο φορές πιο γρήγορες;

Η χωρητικότητα προστίθεται, η ροή δεν προστίθεται. Δύο από αυτά σας δίνουν 32 GB συνδυασμένης μνήμης, με περίπου την ίδια ταχύτητα γενιάς όπως μία.

Jetson Orin NX 16 GB— ποια AI μοντέλα μπορεί να εκτελέσει;

432 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.

Jetson Orin NX 16 GB— ποιο είναι το μεγαλύτερο AI μοντέλο που μπορεί να τρέξει;

Το μεγαλύτερο μοντέλο στον κατάλογό μας που χωράει είναι Nemotron 3-Nano-30B-A3B σε 31.6B παραμέτρους, συμπιεσμένο σε Q3_K_M. Παράγει περίπου 20.6 δεσμεύσεις ανά δευτερόλεπτο και χρειάζονται περίπου 14.4 GB της μνήμης της κάρτας.

Jetson Orin NX 16 GB— πόσοι τόκεν ανά δευτερόλεπτο παράγει;

Εξαρτάται από το ΜΟΝΤΕΛΟ. Το πιο γρήγορο ΜΟΝΤΕΛΟ που παρακολουθούμε εδώ είναι Gemma 3 QAT 1B γύρω από 43.4 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.

Jetson Orin NX 16 GB— μπορεί να τρέξει 7B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. Multi-Token Prediction 7B σε Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 7.9 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 6.5 tokens ανά δευτερόλεπτο

Jetson Orin NX 16 GB— μπορεί να τρέξει 13B μοντέλα;

Ναι. Για παράδειγμα τρέχει. DeepSeekMoE-16B σε Q6_K, χρησιμοποιώντας περίπου 13.7 GB μνήμης και δημιουργία γύρω από 21.9 tokens ανά δευτερόλεπτο

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