Calcular el TPS del Arctic Sound-M 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
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 161 tok/s
Modelo más rápido
Gemma 3 QAT 1B
339 tok/s · 1B
¿Qué modelos de IA pueden ejecutarse en un Arctic Sound-M?
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.
432 modelos coinciden
Calculando| Cuantización | Ajustar | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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339
tok/s
203–542 · baja confianza |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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339
tok/s
203–542 · baja confianza |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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339
tok/s
203–542 · baja confianza |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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339
tok/s
203–542 · baja confianza |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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339
tok/s
203–542 · baja confianza |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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339
tok/s
203–542 · baja confianza |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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314
tok/s
188–502 · baja confianza |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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308
tok/s
185–493 · baja confianza |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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308
tok/s
185–493 · baja confianza |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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308
tok/s
185–493 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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308
tok/s
185–493 · baja confianza |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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282
tok/s
169–451 · baja confianza |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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282
tok/s
169–451 · baja confianza |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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282
tok/s
169–451 · baja confianza |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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282
tok/s
169–451 · baja confianza |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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275
tok/s
165–440 · baja confianza |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Cómodo |
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271
tok/s
163–434 · baja confianza |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · baja confianza |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Cómodo |
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260
tok/s
156–417 · 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
Arctic Sound-M 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
- 16 GB
- Ancho de banda de memoria
- 1,230 GB/s
- Tipo de memoria
- HBM2e
- Ancho de bus de memoria
- 4,096 bit
- Reloj de memoria
- 1.2 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
- Arctic Sound
- Arquitectura
- Generation 12.5
- Generación
- Data Center GPU(Arctic Sound)
- Fundición
- Intel
- Tamaño del proceso
- 10 nm
- Transistores
- 8 billion
- Densidad de transistores
- 42,100 K/mm²
- Tamaño de die
- 190 mm²
- Lanzado
- 1 January 2022
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
- 900 MHz
- Reloj de impulso
- 900 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
- 8,192
- Unidades de mapeo de texturas
- 256
- Unidades de salida de renderizado
- 128
- Caché L2
- 8 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)
- 29.5 TFLOPS
- Precisión simple (FP32)
- 14.8 TFLOPS
- Doble precisión (FP64)
- 3.7 TFLOPS
- Tasa de píxeles
- 115 GPixel/s
- Tasa de textura
- 230 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)
- 500 W
- Suministro de energía sugerido
- 900 W
- Conectores de potencia
- 8-pin EPS
- Interfaz de bus
- PCIe 4.0 x16
- Ancho de ranura
- Single-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.
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- OpenCL
- 3.0
- Modelo de shader
- 6.6
Listados
Dónde comprar un Arctic Sound-M
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
16 GB
Ancho de banda
1,230 GB/s
Modelo más grande
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
Arctic Sound-M lleva 16 GB de HBM2e. Eso llega cómodamente a modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes se quedan fuera de alcance sin dividirlos. La sobrecarga del controlador deja aproximadamente 14.4 GB.
El ancho de banda de VRAM alcanza 1,230 GB/s a través de un bus de 4,096 bits. Generar un token significa leer cada peso una vez, por lo que esa cifra marca el ritmo más que cualquier otro número aquí, y a este nivel el texto llega más rápido de lo que la mayoría de las personas leen.
La cifra es el ancho de bus multiplicado por una frecuencia de memoria de 1.2 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 Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, comprimido a Q3_K_M y generando alrededor 161 tokens por segundo
El chip y cómo fue construido
Arctic Sound-M está construido en el GPU Arctic Sound, usando la arquitectura Generation 12.5 desde Intel, como parte de la generación Data Center GPU(Arctic Sound).
El chip es fabricado por Intel, en un proceso de 10 nm, con un dado que mide 190 mm², sosteniendo 8 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 January 2022, aproximadamente 4.5805126835628 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
29.5 TFLOPS
FP64
3.7 TFLOPS
En papel Arctic Sound-M alcanza 29.5 TFLOPS a media precisión, y 14.8 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 3.7 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.
Las frecuencias funcionan desde una base de 900 MHz a un aumento de 900 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
respaldado por una caché L2 de 8 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 8,192 Unidades de sombreado, 256 Unidades de mapeo de texturas, y 128 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
500 W
Arctic Sound-M está clasificado en 500 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 900 . 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 single-slot, medir 267 mm largo, y necesita 8-pin EPS. 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 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 Arctic Sound-M
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 Arctic Sound-M
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 Arctic Sound-M
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 432 modelos que esta tarjeta ejecuta. La búsqueda reduce la lista por nombre o por tamaño.
-
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 16 GB así que la configuración vale la pena ajustarla.
-
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
Mira el rango, no solo el número
Las cifras son calculadas, no medidas. El resultado más rápido en esta tarjeta es 339 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
Revise la columna de memoria antes de comprometerse
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. 16 GB.
-
06
Abre el modelo para comparar tarjetas
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 Arctic Sound-M.
Respuestas
Arctic Sound-M — preguntas comunes
Arctic Sound-M— ¿Cuánta potencia utiliza?
La potencia nominal de la placa es 500 , y la fuente de alimentación del sistema sugerida es 900 . 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.
Arctic Sound-M— cuánta caché tiene?
y la caché L2 es 8 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.
Arctic Sound-M— ¿cuáles son sus TFLOPS?
Está calificado en 29.5 TFLOPS a media precisión y 14.8 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.
Arctic Sound-M— ¿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.
Arctic Sound-M— ¿Qué interfaz de bus utiliza?
Utiliza PCIe 4.0 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.
Arctic Sound-M— ¿Es bueno para ejecutar modelos de IA locales?
Su VRAM cubre modelos pequeños y medianos, aunque los más grandes están fuera de alcance y su ancho de banda es lo suficientemente alto como para generar texto más rápido de lo que la mayoría de las personas leen. En total, ejecuta 432 de los modelos que seguimos. Si eso es suficiente depende completamente de qué modelo quieras — la tabla anterior responde eso directamente.
Arctic Sound-M— ¿Puede ejecutar un modelo que no cabe en su VRAM?
Solo parcialmente. Capas más allá de la tarjeta. 16 GB arrastra todo hacia abajo, y ninguna de las cifras en esta página lo asume.
¿Serían dos Arctic Sound-M ¿Las tarjetas serán dos veces más rápidas?
No. Una segunda tarjeta duplica la memoria a 32 GB trabajar con en lugar de el doble de tokens por segundo — cada cifra aquí es para una sola tarjeta.
Arctic Sound-M— ¿Qué modelos de IA puede ejecutar?
432 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.
Arctic Sound-M— ¿Cuál es el modelo de IA más grande que puede ejecutar?
El modelo más grande en nuestro catálogo que se ajusta es Nemotron 3-Nano-30B-A3B en 31.6B parámetros, comprimido a Q3_K_M. Genera aproximadamente 161 tokens por segundo y necesita aproximadamente 14.4 GB de la memoria de la tarjeta.
Arctic Sound-M— cuántos tokens por segundo produce?
Depende del modelo. El modelo más rápido que seguimos aquí es Gemma 3 QAT 1B a aproximadamente 339 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.
Arctic Sound-M— ¿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 50.5 tokens por segundo
Arctic Sound-M— ¿Puede ejecutarse? 13B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. DeepSeekMoE-16B en Q6_K, usando alrededor 13.7 GB de VRAM y generando alrededor 171 tokens por segundo
Arctic Sound-M— ¿Puede ejecutarse? 30B modelos?
Sí. Por ejemplo, se ejecuta. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B en Q3_K_M, usando alrededor 12.9 GB de VRAM y generando alrededor 181 tokens por segundo
Arctic Sound-M— ¿Cuánta VRAM tiene?
Esta tarjeta tiene 16 GB de HBM2e. Alrededor de una décima es reservada por el tiempo de ejecución de inferencia y el controlador, dejando aproximadamente 14.4 GB disponible para un modelo y su conversación.
Arctic Sound-M— ¿Cuál es su ancho de banda de VRAM?
El ancho de banda de VRAM alcanza 1,230 GB/s a través de un bus de 4,096 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.
Arctic Sound-M— ¿qué tipo de memoria utiliza?
Utiliza HBM2e funcionando a 1.2 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.
Arctic Sound-M— ¿Quién lo hace?
Este es un producto de Intel, con el chip fabricado por Intel, en un proceso de 10 nm.
Arctic Sound-M— ¿cuándo fue lanzado?
Fue liberado en January 2022.
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..