Calcular el TPS del CMP 90HX 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
Ling-lite-1.5 ("Bailing")
16.8B · Q3_K_M · 51.7 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
322 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un CMP 90HX?
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.
381 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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322
tok/s
274–386 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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322
tok/s
274–386 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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322
tok/s
193–515 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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322
tok/s
193–515 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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322
tok/s
193–515 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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322
tok/s
193–515 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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302
tok/s
181–483 · baja confianza |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 8.1 GB | 4k tokens | Q3_K_M | Ajustado |
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298
tok/s
179–477 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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293
tok/s
176–468 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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293
tok/s
176–468 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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293
tok/s
176–468 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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293
tok/s
176–468 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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268
tok/s
161–429 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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268
tok/s
161–429 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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268
tok/s
161–429 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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268
tok/s
161–429 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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262
tok/s
223–314 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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258
tok/s
155–413 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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248
tok/s
149–396 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 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
CMP 90HX 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
- 10 GB
- Ancho de banda de memoria
- 760 GB/s
- Tipo de memoria
- GDDR6X
- Ancho de bus de memoria
- 320 bit
- Reloj de memoria
- 1.19 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
- GA102
- Arquitectura
- Ampere
- Generación
- Mining GPUs
- Fundición
- Samsung
- Tamaño del proceso
- 8 nm
- Transistores
- 28.3 billion
- Densidad de transistores
- 45,100 K/mm²
- Tamaño de die
- 628 mm²
- Paquete
- BGA-3328
- Lanzado
- 28 July 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
- 1.5 GHz
- Reloj de impulso
- 1.71 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
- 6,400
- Unidades de mapeo de texturas
- 200
- Unidades de salida de renderizado
- 80
- Multiprocesadores de streaming
- 50
- Núcleos Tensor
- 200
- Núcleos de trazado de rayos
- 50
- Caché L1
- 128 KB
- Caché L2
- 5 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)
- 21.9 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 21.9 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 342 GFLOPS
- Tasa de píxeles
- 137 GPixel/s
- Tasa de textura
- 342 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)
- 320 W
- Suministro de energía sugerido
- 700 W
- Conectores de potencia
- 2x 8-pin
- Interfaz de bus
- PCIe 1.0 x4
- Ancho de ranura
- Dual-slot
- Dimensiones
- 285 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
- 8.6
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Modelo de shader
- 6.8
Listados
Dónde comprar un CMP 90HX
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
Capacidad y ancho de banda
Memoria
10 GB
Ancho de banda
760 GB/s
Modelo más grande
Ling-lite-1.5 ("Bailing")
CMP 90HX carga solo 10 GB de GDDR6X. 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 9 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 760 GB/s a través de un bus de 320 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.
La cifra es el ancho de bus multiplicado por una frecuencia de memoria de 1.19 GHz. Ampliar el bus y aumentar el reloj son las dos palancas que tiene un fabricante, por eso una card con núcleos poco destacables aún puede generar rápidamente.
En la práctica, esa combinación alcanza un máximo de Ling-lite-1.5 ("Bailing"), 16.8B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 51.7 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
CMP 90HX está construido en el GPU GA102, usando la arquitectura Ampere desde NVIDIA, como parte de la generación Mining GPUs.
El chip es fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm, con un dado que mide 628 mm², sosteniendo 28.3 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 July 2021, aproximadamente 5.0106302439111 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
21.9 TFLOPS
FP64
342 GFLOPS
Núcleos Tensor
200
En papel CMP 90HX alcanza 21.9 TFLOPS a media precisión, y 21.9 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 342 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.
La tarjeta lleva 200 Núcleos Tensor a través 50 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 1.5 GHz a un aumento de 1.71 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
CMP 90HX tiene una caché L1 de 128 KB, respaldado por una caché L2 de 5 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 6,400 Unidades de sombreado, 200 Unidades de mapeo de texturas, y 80 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
320 W
CMP 90HX está clasificado en 320 , 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 285 mm largo, y necesita 2x 8-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 1.0 x4. 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 CMP 90HX
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 CMP 90HX
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 CMP 90HX
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 381 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
Ajusta el contexto a tu trabajo
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 10 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
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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
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 322 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
La columna de ajuste separa los modelos que apenas encajan de aquellos con espacio de sobra — vale la pena comprobarlo antes de decidirse por uno, contra un disponible. 10 GB.
-
06
Verifica el mismo modelo desde el otro lado
Seguir un modelo hasta su propia página lista todo el hardware que puede ejecutarlo, para que puedas ver cómo se compara con CMP 90HX.
Respuestas
CMP 90HX — preguntas comunes
CMP 90HX— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 320 , 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.
CMP 90HX— cuánta caché tiene?
La caché L1 es 128 KB, y la caché L2 es 5 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.
CMP 90HX— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 21.9 TFLOPS a media precisión y 21.9 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.
CMP 90HX— ¿Cuántos núcleos Tensor tiene?
Tiene 200 Núcleos Tensor a través 50 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.
CMP 90HX— ¿Soporta CUDA?
Sí. Informa sobre la capacidad de cómputo CUDA. 8.6. 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.
CMP 90HX— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 1.0 x4. 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.
CMP 90HX— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su memoria lo limita a modelos más pequeños y su ancho de banda proporciona velocidades de generación utilizables, aunque no espectaculares. En total, ejecuta 381 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
CMP 90HX— ¿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. 10 GB arrastra todo hacia abajo, y ninguna de las cifras en esta página lo asume.
¿Serían dos CMP 90HX ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 20 GB de memoria combinada, a aproximadamente la misma velocidad de generación que uno.
CMP 90HX— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
381 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.
CMP 90HX— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Ling-lite-1.5 ("Bailing") en 16.8B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 51.7 tokens por segundo y necesita aproximadamente 8.9 GB de la memoria de la tarjeta.
CMP 90HX— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 322 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.
CMP 90HX— ¿Puede ejecutarse? 7B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeek Coder 6.7B en Q4_K_M, usando alrededor 8.3 GB de VRAM y generando alrededor 111 tokens por segundo
CMP 90HX— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q3_K_M, usando alrededor 8.1 GB de VRAM y generando alrededor 302 tokens por segundo
CMP 90HX— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 10 GB de GDDR6X. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 9 GB disponible para un modelo y su conversación.
CMP 90HX— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 760 GB/s a través de un bus de 320 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.
CMP 90HX— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza GDDR6X funcionando a 1.19 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.
CMP 90HX— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de NVIDIA, con el chip fabricado por Samsung, en un proceso de 8 nm.
CMP 90HX— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en July 2021.
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..