Calcular el TPS del Switch GPU 16nm 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
DeciLM 6B
5.7B · Q3_K_M · 4.4 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
9.2 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Switch GPU 16nm?
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.
97 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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9.2
tok/s
3–18 · baja confianza |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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9.2
tok/s
3–18 · baja confianza |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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9.2
tok/s
3–18 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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9.2
tok/s
3–18 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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9.2
tok/s
3–18 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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9.2
tok/s
3–18 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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8.5
tok/s
3–17 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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8.4
tok/s
3–17 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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8.4
tok/s
3–17 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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8.4
tok/s
3–17 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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8.4
tok/s
3–17 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.7
tok/s
3–15 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.7
tok/s
3–15 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.7
tok/s
3–15 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.7
tok/s
3–15 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.5
tok/s
3–15 · baja confianza |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 54k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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7.4
tok/s
3–15 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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7.1
tok/s
2–14 · 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
Switch GPU 16nm 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
- 4 GB
- Ancho de banda de memoria
- 26 GB/s
- Tipo de memoria
- DDR4
- Ancho de bus de memoria
- 64 bit
- Reloj de memoria
- 1.6 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
- GM20B
- Arquitectura
- Maxwell 2.0
- Generación
- Console GPU(Nintendo)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 16 nm
- Transistores
- 2 billion
- Densidad de transistores
- 20,000 K/mm²
- Tamaño de die
- 100 mm²
- Lanzado
- 16 August 2019
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
- 384 MHz
- Reloj de impulso
- 768 MHz
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
- 256
- Unidades de mapeo de texturas
- 16
- Unidades de salida de renderizado
- 16
- Multiprocesadores de streaming
- 2
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.
- Media precisión (FP16)
- 786.4 GFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 393.2 GFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 12.3 GFLOPS
- Tasa de píxeles
- 12 GPixel/s
- Tasa de textura
- 12 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)
- 15 W
- Dimensiones
- 239 mm × 28 mm
- Mostrar salidas
- 1x USB Type-C
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.
- Capacidad de computación CUDA
- 5.3
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 1.2
- Modelo de shader
- 6.0
Listados
Dónde comprar un Switch GPU 16nm
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
4 GB
Ancho de banda
26 GB/s
Modelo más grande
DeciLM 6B
Switch GPU 16nm carga solo 4 GB de DDR4. 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 3.6 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 26 GB/s a través de un bus de 64 bits. El ancho de banda es la verdadera limitación de esta tarjeta. Cada token requiere leer todo el modelo de la memoria, por lo que un modelo grande se sentirá lento aquí incluso cuando quepa.
La cifra es el ancho de bus multiplicado por una frecuencia de memoria de 1.6 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 DeciLM 6B, 5.7B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 4.4 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
Switch GPU 16nm está construido en el GPU GM20B, usando la arquitectura Maxwell 2.0 desde NVIDIA, como parte de la generación Console GPU(Nintendo).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 16 nm, con un dado que mide 100 mm², sosteniendo 2 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 August 2019, aproximadamente 6.9585735256737 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
FP16
786.4 GFLOPS
FP64
12.3 GFLOPS
En papel Switch GPU 16nm alcanza 786.4 GFLOPS a media precisión, y 393.2 GFLOPS a simple precisión. Estas son cifras pico que ninguna carga de trabajo real sostiene, y generar texto alcanza solo una pequeña fracción de ellas; la decodificación está limitada por la memoria en lugar de la aritmética, por lo que una tarjeta puede parecer enormemente poderosa aquí y aún así producir tokens a una tasa ordinaria.
El rendimiento de doble precisión alcanza 12.3 GFLOPS. No tiene relevancia para ejecutar un modelo de lenguaje — ninguna ejecución de inferencia lo utiliza — pero separa las partes de los centros de datos de las de consumo, ya que estas últimas lo restringen deliberadamente.
Las frecuencias funcionan desde una base de 384 MHz a un aumento de 768 MHz. 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 256 Unidades de sombreado, 16 Unidades de mapeo de texturas, y 16 Unidades de salida de renderizado. 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
15 W
Switch GPU 16nm está clasificado en 15 . 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.
medir 239 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.
Los extremos
Los modelos de IA más grandes que se ejecutan en una Switch GPU 16nm
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 Switch GPU 16nm
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 Switch GPU 16nm
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
Encuentra el modelo en la tabla.
La tabla enumera 97 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.
-
02
Establece la longitud de contexto que realmente usarás
Las conversaciones más largas cuestan memoria además de los pesos. En contra 4 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
-
03
Elige qué tan lejos comprimirás
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
Mira el rango, no solo el número
Cada velocidad es una estimación para una sola conversación, con un rango por debajo de ella. El extremo superior aquí es 9.2 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
Un ajuste apretado se ejecuta pero no deja espacio para aumentar el contexto más tarde; cómodo tiene margen. La columna de memoria muestra lo que cada modelo necesita en comparación con un disponible. 4 GB.
-
06
Verificar con otro hardware
Cada página del modelo repite este cálculo para todo el catálogo. Vale la pena echar un vistazo antes de decidir: muestra qué más ejecuta el mismo modelo, junto a Switch GPU 16nm.
Respuestas
Switch GPU 16nm — preguntas comunes
Switch GPU 16nm— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 786.4 GFLOPS a media precisión y 393.2 GFLOPS a precisión simple. Estos son techos aritméticos máximos en lugar de tasas alcanzables, y la generación de texto alcanza solo una pequeña fracción de ellos porque está limitada por el ancho de banda de memoria en su lugar.
Switch GPU 16nm— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 5.3, que precede a los núcleos de tensor. La capacidad 7.0 y superior tiene núcleos tensor, que el software de inferencia moderno utiliza; por debajo de eso, se retrocede a rutas de código más lentas para modelos cuantizados.
Switch GPU 16nm— ¿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 97 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
Switch GPU 16nm— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Se puede dividir, con el desbordamiento mantenido en la memoria del sistema más allá de la tarjeta. 4 GB es posible y generalmente una falsa economía: la parte de memoria del sistema es lo suficientemente lenta como para dominar el resultado.
¿Serían dos Switch GPU 16nm ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 8 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.
Switch GPU 16nm— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
97 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.
Switch GPU 16nm— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es DeciLM 6B en 5.7B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 4.4 tokens por segundo y necesita aproximadamente 3.5 GB de la memoria de la tarjeta.
Switch GPU 16nm— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 9.2 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.
Switch GPU 16nm— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 4 GB de DDR4. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 3.6 GB disponible para un modelo y su conversación.
Switch GPU 16nm— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 26 GB/s a través de un bus de 64 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.
Switch GPU 16nm— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza DDR4 funcionando a 1.6 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.
Switch GPU 16nm— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 16 nm.
Switch GPU 16nm— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en August 2019.
Switch GPU 16nm— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 15 . 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..