Calcular el TPS del A100X 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
dots.llm1
142B · Q3_K_M · 16.4 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
864 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un A100X?
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.
609 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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864
tok/s
734–1,037 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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864
tok/s
734–1,037 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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864
tok/s
518–1,382 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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864
tok/s
518–1,382 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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864
tok/s
518–1,382 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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864
tok/s
518–1,382 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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800
tok/s
480–1,280 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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785
tok/s
471–1,257 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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785
tok/s
471–1,257 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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785
tok/s
471–1,257 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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785
tok/s
471–1,257 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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720
tok/s
432–1,152 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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720
tok/s
432–1,152 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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720
tok/s
432–1,152 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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720
tok/s
432–1,152 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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702
tok/s
597–843 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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693
tok/s
416–1,108 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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665
tok/s
399–1,063 · 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
A100X 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
- 80 GB
- Ancho de banda de memoria
- 2,040 GB/s
- Tipo de memoria
- HBM2e
- Ancho de bus de memoria
- 5,120 bit
- Reloj de memoria
- 1.59 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
- GA100
- Arquitectura
- Ampere
- Generación
- Server Ampere(Axx)
- Fundición
- TSMC
- Tamaño del proceso
- 7 nm
- Transistores
- 54.2 billion
- Densidad de transistores
- 65,600 K/mm²
- Tamaño de die
- 826 mm²
- Paquete
- BGA-2743
- Lanzado
- 28 June 2021
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
- 795 MHz
- Reloj de impulso
- 1.44 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
- 6,912
- Unidades de mapeo de texturas
- 432
- Unidades de salida de renderizado
- 160
- Multiprocesadores de streaming
- 108
- Núcleos Tensor
- 432
- Caché L1
- 192 KB
- Caché L2
- 80 MB
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)
- 79.6 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 19.9 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 10 TFLOPS
- Tasa de píxeles
- 230 GPixel/s
- Tasa de textura
- 622 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
- Conectores de potencia
- 1x 16-pin
- Interfaz de bus
- PCIe 4.0 x8
- Ancho de ranura
- Dual-slot
- Dimensiones
- 267 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.
- Capacidad de computación CUDA
- 8.0
- OpenCL
- 3.0
Listados
Dónde comprar un A100X
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
Lo que significa el subsistema de memoria para la IA
Memoria
80 GB
Ancho de banda
2,040 GB/s
Modelo más grande
dots.llm1
A100X sostiene 80 GB de HBM2e. Eso lo coloca en la clase de hardware que sostiene los modelos de open-weight más grandes sin dividirlos entre máquinas. Un tiempo de ejecución de inferencia puede alcanzar aproximadamente 72 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 2,040 GB/s a través de un bus de 5,120 bits. Eso está en la cima de lo que existe. Dado que cada token significa leer todo el modelo fuera de la memoria una vez, se traduce casi directamente en la velocidad de generación — esta tarjeta es lo suficientemente rica en ancho de banda que el tamaño del modelo deja de ser el factor limitante mucho antes de que lo sea el bus.
El ancho de banda es la frecuencia multiplicada por el ancho del bus, y esta tarjeta tiene su memoria a 1.59 GHz. Ambas mitades importan, y ninguna es visible en un benchmark de juegos.
Juntos, el modelo más grande que cabe es dots.llm1, 142B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 16.4 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
A100X está construido en el GPU GA100, usando la arquitectura Ampere desde NVIDIA, como parte de la generación Server Ampere(Axx).
El chip es fabricado por TSMC, en un proceso de 7 nm, con un dado que mide 826 mm², sosteniendo 54.2 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 June 2021, aproximadamente 5.0927125895715 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
79.6 TFLOPS
FP64
10 TFLOPS
Núcleos Tensor
432
En papel A100X alcanza 79.6 TFLOPS a media precisión, y 19.9 TFLOPS 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 10 TFLOPS. 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.
La tarjeta lleva 432 Núcleos Tensor a través 108 Multiprocesadores de streaming. Estos aceleran la aritmética de matrices en el corazón de un transformador, y son lo que hace que el procesamiento de solicitudes — leer un documento largo antes de responder — sea drásticamente más rápido de lo que sería de otra manera.
Las frecuencias funcionan desde una base de 795 MHz a un aumento de 1.44 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
A100X tiene una caché L1 de 192 KB, respaldado por una caché L2 de 80 MB. La caché absorbe una parte del tráfico de memoria que de otro modo impactaría en el bus principal, que es el único lugar en esta página donde un número diferente al ancho de banda afecta silenciosamente la velocidad de generación — un gran L2 permite que más del conjunto de trabajo permanezca cerca de los núcleos.
Hay 6,912 Unidades de sombreado, 432 Unidades de mapeo de texturas, y 160 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
300 W
A100X 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 267 mm largo, y necesita 1x 16-pin. 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 4.0 x8. 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 A100X
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 A100X
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 A100X
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 609 modelos que esta tarjeta puede ejecutar. Buscar por nombre o por tamaño — escribir 27b coincide con el conteo de parámetros incluso cuando el nombre nunca lo indica.
-
02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Arrastre el control deslizante a la longitud de conversación en la que planea trabajar. La caché crece con la conversación, y contra una tarjeta que sostiene 80 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
-
03
Fija la comparación a un nivel de calidad
Cada modelo se muestra con la mejor compresión que esta tarjeta puede mantener. Una calidad mínima oculta aquellos que solo caben al ser comprimidos más de lo que aceptarías.
-
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 864 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
Lee el veredicto de ajuste último
Tight significa que funciona hoy; comfortable significa que aún funciona cuando la conversación crece. Comparar lo que cada modelo necesita contra un disponible. 80 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 A100X.
Respuestas
A100X — preguntas comunes
A100X— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es dots.llm1 en 142B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 16.4 tokens por segundo y necesita aproximadamente 70.1 GB de la memoria de la tarjeta.
A100X— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 864 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.
A100X— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Multi-Token Prediction 7B en Q8_0, usando alrededor 7.9 GB de VRAM y generando alrededor 129 tokens por segundo
A100X— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q8_0, usando alrededor 17.5 GB de VRAM y generando alrededor 300 tokens por segundo
A100X— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q8_0, usando alrededor 29.2 GB de VRAM y generando alrededor 171 tokens por segundo
A100X— ¿Puede ejecutarse? 70B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. Qwen3-Coder-Next en Q6_K, usando alrededor 62.0 GB de VRAM y generando alrededor 87.2 tokens por segundo
A100X— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 80 GB de HBM2e. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 72 GB disponible para un modelo y su conversación.
A100X— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 2,040 GB/s a través de un bus de 5,120 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.
A100X— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza HBM2e funcionando a 1.59 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.
A100X— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por TSMC, en un proceso de 7 nm.
A100X— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en June 2021.
A100X— ¿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.
A100X— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 192 KB, y la caché L2 es 80 MB. La caché absorbe parte del tráfico de memoria que de otro modo alcanzaría el bus principal, por lo que un L2 más grande proporciona un leve aumento en la velocidad de generación más allá de lo que la banda ancha por sí sola predice.
A100X— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 79.6 TFLOPS a media precisión y 19.9 TFLOPS 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.
A100X— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 432 Núcleos Tensor a través 108 Multiprocesadores de streaming. Aceleran la aritmética matricial de la que se construye un TRANSFORMADOR, lo que principalmente acelera el procesamiento de un PROMPT largo en lugar de producir la respuesta.
A100X— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 8.0. 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.
A100X— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 4.0 x8. 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.
A100X— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria es lo suficientemente grande para modelos que la mayoría del hardware de escritorio no puede tocar y su ancho de banda lo coloca entre el hardware más rápido disponible para generación. En total, se ejecuta 609 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
A100X— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Descarga más allá de la tarjeta 80 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 A100X ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
Emparejarlos compra margen en lugar de ritmo: 160 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.
A100X— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
609 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.
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..