Calcular el TPS del Xeon Phi SE10X en modelos locales de IA
Cada modelo en nuestro catálogo se evalúa según esta tarjeta en la longitud de contexto y la calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de esta tarjeta y el tamaño de cada modelo una vez comprimido..
Calculado para esta tarjeta
679 modelos en nuestro catálogo en conjunto
El modelo más grande que sostiene
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 19.7 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
96.9 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Xeon Phi SE10X?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Más contexto significa más memoria para la caché de conversación. La velocidad es para una conversación nueva y no cambia con esta configuración..
Oculta modelos que solo encajarían al ser comprimidos por debajo de este punto.
337 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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96.9
tok/s
58–155 · baja confianza |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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96.9
tok/s
58–155 · baja confianza |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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96.9
tok/s
58–155 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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96.9
tok/s
58–155 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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96.9
tok/s
58–155 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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96.9
tok/s
58–155 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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89.7
tok/s
54–144 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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88.1
tok/s
53–141 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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88.1
tok/s
53–141 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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88.1
tok/s
53–141 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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88.1
tok/s
53–141 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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80.8
tok/s
48–129 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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80.8
tok/s
48–129 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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80.8
tok/s
48–129 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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80.8
tok/s
48–129 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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78.8
tok/s
47–126 · baja confianza |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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77.7
tok/s
47–124 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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74.5
tok/s
45–119 · baja confianza |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
Xeon Phi SE10X especificación completa
Todo lo registrado para esta placa, ordenado por cuánto influye en ejecutar un modelo de lenguaje en lugar de cómo lo enumeraría una hoja de especificaciones. La memoria viene primero porque decide el resultado; el resto es contexto..
Memoria
Las dos especificaciones que deciden qué puede ejecutar esta tarjeta y cuán rápido. La capacidad determina qué modelos encajan; el ancho de banda establece cuántos tokens por segundo producen una vez que lo hacen.
- Tamaño de memoria
- 8 GB
- Ancho de banda de memoria
- 352 GB/s
- Tipo de memoria
- GDDR5
- Ancho de bus de memoria
- 512 bit
- Reloj de memoria
- 1.38 GHz
El chip
Cuál es el procesador en la placa y cómo fue fabricado. Un tamaño de proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia.
- Procesador gráfico
- Knights Corner
- Arquitectura
- Knights
- Generación
- Knights Corner
- Fundición
- Intel
- Tamaño del proceso
- 22 nm
- Transistores
- 5 billion
- Densidad de transistores
- 6,900 K/mm²
- Tamaño de die
- 720 mm²
- Lanzado
- 12 November 2012
Velocidades de reloj
Qué tan rápido funciona el procesador. Vale mucho menos aquí que en una prueba de rendimiento de juegos: generar texto está limitado por el ancho de banda de memoria, así que una mayor frecuencia apenas mueve el resultado.
- Frecuencia base
- 1.1 GHz
- Reloj de impulso
- 1.1 GHz
Unidades de procesamiento
Qué contiene el chip. Estos impulsan el rendimiento gráfico y son importantes principalmente para procesar un aviso largo en lugar de producir la respuesta.
- Unidades de sombreado
- 976
- Unidades de mapeo de texturas
- 32
Rendimiento teórico
Tasas aritméticas máximas publicadas para la placa. Estos son techos que ninguna carga de trabajo real alcanza, y la generación de texto alcanza una pequeña fracción de ellas porque está limitada por la memoria en lugar de la aritmética.
- Precisión simple (FP32)
- 2.1 TFLOPS
- Tasa de textura
- 35 GTexel/s
La placa
Lo que se necesita para instalar físicamente y alimentar la tarjeta: las limitaciones prácticas que deciden si se ajusta a la máquina que ya posee.
- Consumo de energía (TDP)
- 300 W
- Suministro de energía sugerido
- 700 W
- Interfaz de bus
- PCIe 3.0 x16
- Ancho de ranura
- Dual-slot
- Dimensiones
- 248 mm
Soporte de software
Qué gráficos y interfaces de computación admite la tarjeta. La capacidad de computación CUDA es la que afecta a la inferencia: por debajo de 7.0 no hay núcleos tensoriales, y el software de inferencia moderno recurre a rutas de código más lentas.
- OpenCL
- 1.2
- Modelo de shader
- 5.0
Listados
Dónde comprar un Xeon Phi SE10X
Actualmente, ningún vendedor está listando esta tarjeta. Las listaciones provienen de vendedores que las publican aquí directamente. — navegar el directorio de proveedores ver quién está vendiendo qué.
Qué significan los números
Por qué la MEMORY es el número que importa aquí
Memoria
8 GB
Ancho de banda
352 GB/s
Modelo más grande
Baichuan 1-13B
Xeon Phi SE10X carga solo 8 GB de GDDR5. Eso lo limita al extremo más pequeño del catálogo, y un modelo debe caber completamente dentro antes de que genere algo en absoluto. Un runtime en realidad obtiene alrededor de 7.2 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 352 GB/s a través de un bus de 512 bits. Ese es el número que gobierna la velocidad de generación — la aritmética por byte leído es lo suficientemente pequeña como para que el bus, no los núcleos, sea lo que todos están esperando.
Eso proviene de un reloj de memoria de 1.38 GHz. Es por eso que los recuentos de núcleos predicen la velocidad de generación tan mal.
En la práctica, esa combinación alcanza un máximo de Baichuan 1-13B, 13.3B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 19.7 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
Xeon Phi SE10X está construido en el GPU Knights Corner, usando la arquitectura Knights desde Intel, como parte de la generación Knights Corner.
El chip es fabricado por Intel, en un proceso de 22 nm, con un dado que mide 720 mm², sosteniendo 5 billion Transistores. Un proceso más pequeño generalmente significa más rendimiento para la misma potencia, aunque para modelos de lenguaje importa mucho menos que el subsistema de memoria.
Fue liberado en November 2012, aproximadamente 13.717804436294 hace años. El soporte de software de inferencia tiende a seguir al hardware por uno o dos años, por lo que una CARD de esta edad generalmente tiene rutas de código maduras y bien optimizadas disponibles para ella.
Rendimiento de cómputo y por qué importa menos de lo que parece
Las frecuencias funcionan desde una base de 1.1 GHz a un aumento de 1.1 GHz. Vale mucho menos aquí que en un benchmark de juegos: aumentar las velocidades del reloj acelera la aritmética, y la aritmética no es lo que la generación está esperando.
Cache y unidades de procesamiento
Hay 976 Unidades de sombreado, 32 Unidades de mapeo de texturas. Estos manejan cargas de trabajo gráficas y contribuyen al procesamiento de prompts, pero permanecen inactivos durante gran parte del tiempo que un modelo pasa generando una respuesta.
Potencia, tamaño e instalación
Consumo de energía
300 W
Xeon Phi SE10X está clasificado en 300 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 700 . Ejecutar un modelo de lenguaje mantiene una tarjeta ocupada en ráfagas en lugar de continuamente — consume recursos mientras genera e inactiva entre solicitudes — por lo que el consumo sostenido durante un día laboral suele estar muy por debajo de la cifra nominal.
La placa ocupa dual-slot, medir 248 mm largo. Vale la pena comprobar con el caso y la fuente de alimentación ya en la máquina, ya que las tarjetas más grandes necesitan considerablemente más de ambos que lo que proporciona un escritorio típico.
Se conecta a través de PCIe 3.0 x16. La interfaz determina qué tan rápido se carga un modelo desde el disco en la tarjeta, no qué tan rápido se ejecuta una vez allí, así que un enlace más estrecho cuesta unos segundos al inicio y nada después.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una Xeon Phi SE10X
Los modelos más grandes de peso abierto que caben en esta tarjeta, los más nuevos primero. Cada uno se muestra con la mejor compresión que la tarjeta puede contener..
Los modelos de IA más rápidos en un Xeon Phi SE10X
Donde esta tarjeta produce tokens más rápido. Modelos más pequeños dominan aquí, porque generar cada token significa leer todo el modelo de la memoria una vez..
Paso a paso
Cómo calcular los tokens por segundo de un Xeon Phi SE10X
No tienes que calcular nada a mano: la calculadora de gputps.com en esta página ya lo ha resuelto para cada modelo que esta tarjeta puede contener. Leer la respuesta lleva seis pasos..
-
01
Busca el modelo que deseas
La tabla enumera 337 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.
-
02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Establece el contexto a tu longitud de trabajo real. Las preguntas cortas casi no cuestan nada, pero un documento largo puede consumir una gran parte de 8 GB a menudo es lo que lleva a un gran modelo al límite.
-
03
Fija la comparación a un nivel de calidad
Por defecto, la tabla selecciona la copia menos comprimida que cabe. Establecer un límite elimina modelos que solo califican a través de una compresión fuerte.
-
04
Lee la velocidad y el rango
Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 96.9 tok/s en Gemma 3 QAT 1B. La misma CARD y modelo varían entre el treinta y el cincuenta por ciento entre los tiempos de ejecución de inferencia.
-
05
Verifica el margen antes de decidir
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 8 GB.
-
06
Verifica el mismo modelo desde el otro lado
Cada nombre de modelo en la tabla enlaza a su propia página, que realiza el mismo cálculo en cada tarjeta que tenemos. Ahí es donde ves si la compra adecuada es Xeon Phi SE10X.
Respuestas
Xeon Phi SE10X — preguntas comunes
Xeon Phi SE10X— ¿Soporta CUDA?
No. CUDA es solo de NVIDIA, y esta es una tarjeta de Intel. Ejecuta modelos de lenguaje a través de ROCm, Vulkan o Metal dependiendo del software, que son menos maduros que la ruta CUDA — nuestras estimaciones aplican una penalización por eso.
Xeon Phi SE10X— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 3.0 x16. Esto rige qué tan rápido se carga un modelo en la tarjeta en lugar de qué tan rápido se ejecuta una vez cargado, por lo que cuesta unos segundos al inicio y nada durante la generación.
Xeon Phi SE10X— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria lo limita a modelos más pequeños, aunque su ancho de banda significa que la generación se sentirá lenta en modelos más grandes. En total, se ejecuta 337 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
Xeon Phi SE10X— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 8 GB sentarse en la memoria del sistema y ejecutarse a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo principalmente descargado rara vez vale la pena usar. Cada cifra aquí asume que está completamente residente en la tarjeta.
¿Serían dos Xeon Phi SE10X ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 16 GB que te permite mantener modelos que ninguno podría sostener solo, pero la generación no se divide de esa manera. Estas cifras describen una tarjeta.
Xeon Phi SE10X— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
337 de la 679 modelos de lenguaje de open-weight que seguimos se ajustan en esta card y pueden ser ejecutados localmente. La tabla en esta página lista cada uno, con la memory que necesita, la cuantificación a la que funciona y una velocidad de generación estimada.
Xeon Phi SE10X— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Baichuan 1-13B en 13.3B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 19.7 tokens por segundo y necesita aproximadamente 7.2 GB de la memoria de la tarjeta.
Xeon Phi SE10X— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 96.9 tokens por segundo, mientras que los modelos más grandes funcionan proporcionalmente más lentos porque cada token requiere leer todo el modelo de la memoria una vez. Las velocidades son estimaciones para una sola conversación a la vez.
Xeon Phi SE10X— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. MetaMath 7B (LLaMa finetune) en Q4_K_M, usando alrededor 6.5 GB de VRAM y generando alrededor 32.0 tokens por segundo
Xeon Phi SE10X— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Gemma 4 12B en Q3_K_M, usando alrededor 6.5 GB de VRAM y generando alrededor 21.9 tokens por segundo
Xeon Phi SE10X— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 8 GB de GDDR5. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 7.2 GB disponible para un modelo y su conversación.
Xeon Phi SE10X— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 352 GB/s a través de un bus de 512 bits. Este es el único mejor predictor de qué tan rápido genera texto, porque producir cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez.
Xeon Phi SE10X— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza GDDR5 funcionando a 1.38 GHz. Los tipos de HBM se encuentran en aceleradores de datacenters y llevan mucho más ancho de banda que el GDDR utilizado en tarjetas de escritorio, razón por la cual generan tokens considerablemente más rápido a la misma capacidad.
Xeon Phi SE10X— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de Intel, con el chip fabricado por Intel, en un proceso de 22 nm.
Xeon Phi SE10X— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en November 2012.
Xeon Phi SE10X— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 300 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 700 . Generar texto consume mucho en ráfagas y permanece inactivo entre solicitudes, por lo que el consumo promedio durante una sesión de trabajo está normalmente muy por debajo de la cifra nominal.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el hardware. Si ya sabes qué modelo quieres y necesitas saber qué se necesita para ejecutarlo., Comienza desde el modelo en su lugar..