Calculer le TPS de la FirePro W7000 sur des modèles d'IA locaux

AMD 4 GB GDDR5 154 GB/s June 2012

Chaque modèle de notre catalogue évalué par rapport à cette carte à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une seule demande, calculée à partir de la bande passante mémoire de cette carte et de la taille de chaque modèle une fois compressé..

Calculé pour cette carte

97 modèles qu'il peut exécuter

679 modèles dans notre catalogue ensemble

Le plus grand modèle qu'il peut contenir

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 24.0 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

50.7 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un FirePro W7000?

Définir les entrées, lire la réponse

Plus de contexte signifie plus de MÉMOIRE pour le cache de conversation. La vitesse est pour une nouvelle conversation et ne change pas avec ce paramètre..

Cache les modèles qui ne pourraient tenir qu'en étant compressés en dessous de ce point..

97 les modèles correspondent

Calcul en cours
Quantification Convient
50.7 tok/s

30–81 · faible confiance

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
50.7 tok/s

30–81 · faible confiance

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k jetons Q8_0 Confortable
50.7 tok/s

30–81 · faible confiance

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
50.7 tok/s

30–81 · faible confiance

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
50.7 tok/s

30–81 · faible confiance

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
50.7 tok/s

30–81 · faible confiance

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
47.0 tok/s

28–75 · faible confiance

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
46.1 tok/s

28–74 · faible confiance

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
46.1 tok/s

28–74 · faible confiance

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
46.1 tok/s

28–74 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
46.1 tok/s

28–74 · faible confiance

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
42.3 tok/s

25–68 · faible confiance

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
42.3 tok/s

25–68 · faible confiance

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
42.3 tok/s

25–68 · faible confiance

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
42.3 tok/s

25–68 · faible confiance

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
41.3 tok/s

25–66 · faible confiance

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k jetons Q8_0 Confortable
40.7 tok/s

24–65 · faible confiance

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable
39.0 tok/s

23–62 · faible confiance

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k jetons ? Q8_0 Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

FirePro W7000 Spécifications complètes

Tout ce qui est enregistré pour cette carte, ordonné par ce qui a le plus d'impact sur l'exécution d'un modèle de langage plutôt que par la manière dont une fiche technique le classerait. La MÉMOIRE vient en premier car elle détermine le résultat ; le reste est CONTEXTE..

Mémoire

Les deux spécifications qui décident ce que cette carte peut exécuter et à quelle vitesse. La capacité détermine quels modèles s'adaptent ; la bande passante détermine combien de tokens par seconde ils produisent une fois qu'ils le font.

Taille de la mémoire
4 GB
Bande passante de la VRAM
154 GB/s
Type de mémoire
GDDR5
Largeur du bus mémoire
256 bit
Fréquence mémoire
1.2 GHz

La puce

Quel processeur est sur la carte et comment a-t-il été fabriqué. Une taille de processus plus petite signifie généralement plus de performance pour la même puissance.

Processeur graphique
Pitcairn
Architecture
GCN 1.0
Génération
FirePro GCN(Wx000)
Fonderie
TSMC
Taille du processus
28 nm
Transistors
2.8 billion
Densité de transistor
13,200 K/mm²
Taille de die
212 mm²
Paquet
FCBGA-1737
Nouvelles versions
13 June 2012

Fréquences d'Horloge

À quelle vitesse le processeur fonctionne. Vaut bien moins ici que sur un benchmark de jeux : générer du texte est limité par la bande passante de la mémoire, donc une fréquence plus élevée ne fait presque pas bouger le résultat.

Horloge de base
950 MHz
Fréquence d'horloge boost
950 MHz

Unités de traitement

Ce que la puce contient. Ceux-ci améliorent la performance graphique et sont principalement importants pour le traitement d'un long prompt plutôt que pour produire la réponse.

Unités de shading
1,280
Unités de cartographie de texture
80
Rendre unités de sortie
32
Cache L1
16 KB
Cache L2
0.5 MB

Performance théorique

Les taux d'arithmétique de pointe publiés pour la carte. Ce sont des plafonds que aucune charge de travail réelle n'atteint, et la génération de texte atteint une petite fraction de ceux-ci car elle est limitée par la mémoire plutôt que par l'arithmétique.

Précision simple (FP32)
2.4 TFLOPS
Double précision (FP64)
152 GFLOPS
Taux de pixels
30 GPixel/s
Taux de texture
76 GTexel/s

La carte

Ce qu'il faut pour installer physiquement et alimenter la carte — les contraintes pratiques qui décident si elle s'intègre dans la machine que vous possédez déjà.

Consommation d'énergie (TDP)
150 W
Alimentation électrique suggérée
450 W
Connecteurs d'alimentation
1x 6-pin
Interface de bus
PCIe 3.0 x16
Largeur de slot
Single-slot
Dimensions
242 mm
Afficher les sorties
4x DisplayPort 1.2

Support logiciel

Quelles interfaces graphiques et de calcul la carte prend-elle en charge. La capacité de calcul CUDA est celle qui a un impact sur l'inférence : en dessous de 7.0, il n'y a pas de cœurs tensoriels, et les logiciels d'inférence modernes se rabattent sur des chemins de code plus lents.

DirectX
11.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
1.2
Modèle de Shader
5.1

Annonces

Où acheter un FirePro W7000

Aucun vendeur ne répertorie actuellement cette carte. Les annonces proviennent de vendeurs qui les publient ici directement. — parcourir le répertoire des fournisseurs voir qui vend quoi.

Ce que les chiffres signifient

Ce que signifie le sous-système de mémoire pour l'IA

Mémoire

4 GB

Bande passante

154 GB/s

Modèle le plus grand

DeciLM 6B

FirePro W7000 porte seulement 4 GB de GDDR5. Cela le limite à la petite extrémité du catalogue, et un modèle doit tenir entièrement à l'intérieur avant de générer quoi que ce soit. Un runtime obtient en fait environ 3.6 GB.

La bande passante de la VRAM atteint 154 GB/s à travers un bus de 256 bits. La bande passante est la véritable contrainte de cette carte. Chaque jeton nécessite de lire l'ensemble du modèle à partir de la mémoire, donc un grand modèle aura l'air lent ici même s'il rentre.

La bande passante est le produit de la fréquence d'horloge et de la largeur du bus, et cette carte fonctionne sa mémoire à 1.2 GHz. C'est pourquoi les nombres de cœurs prédisent si mal la vitesse de génération.

La plus grande chose qu'il contient est DeciLM 6B, 5.7B, compressé à Q3_K_M et générant autour 24.0 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

FirePro W7000 est construit sur le processeur graphique Pitcairn, utilisant l'architecture GCN 1.0 de AMD, dans le cadre de la génération FirePro GCN(Wx000).

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 28 , avec un dé mesurant 212 mm², tenue 2.8 billion Transistors. Un processus plus petit signifie généralement plus de performance pour la même puissance, bien que pour les modèles de langage, cela compte bien moins que le sous-système de mémoire.

Il a été publié dans June 2012, approximativement 14.133927966558 il y a des années. Le support des logiciels d'inférence a tendance à suivre le matériel d'un an ou deux, donc une carte de cet âge a généralement des chemins de code matures et bien optimisés disponibles.

Débit de calcul, et pourquoi cela compte moins qu'il n'y paraît

FP64

152 GFLOPS

Le débit de double précision atteint 152 GFLOPS. Cela n'a aucune incidence sur le fonctionnement d'un modèle de langage — aucun temps d'inférence ne l'utilise — mais cela sépare les composants de centre de données de ceux destinés aux consommateurs, puisque ces derniers le restreignent délibérément.

Les horloges fonctionnent à partir d'une base de 950 MHz à un coup de 950 MHz. Vaut beaucoup moins ici que sur un benchmark de jeu : augmenter les vitesses d'horloge améliore l'arithmétique, et l'arithmétique n'est pas ce sur quoi la génération attend.

Cache et unités de traitement

FirePro W7000 a un cache L1 de 16 KO, soutenu par un cache L2 de 0.5 Mo. Le Cache absorbe une part du trafic de mémoire qui frapperait autrement le bus principal, qui est l'un des rares endroits sur cette page où un nombre autre que la bande passante affecte silencieusement la vitesse de génération — un grand L2 permet à une plus grande partie de l'ensemble de travail de rester proche des cœurs.

Il y a 1,280 Unités de shading, 80 Unités de cartographie de texture, et 32 Rendre unités de sortie. Ces cartes gèrent les charges de travail graphiques et contribuent au traitement des prompts, mais elles restent inactives pendant une grande partie du temps qu'un modèle passe à générer une réponse.

Puissance, taille et installation

Consommation d'énergie

150 W

FirePro W7000 est évalué à 150 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 450 W. Faire tourner un modèle de langage occupe une CARTE par intermittence plutôt que de manière continue — cela consomme beaucoup pendant la génération et reste inactif entre les requêtes — donc une consommation soutenue sur une journée de travail est généralement bien en dessous de la valeur nominale.

La carte occupe single-slot, mesurer 242 mm long, et besoins 1x 6-pin. Vaut la peine de vérifier par rapport au boîtier et à l'alimentation déjà dans la machine, car les plus grandes CARDS nécessitent considérablement plus des deux que ce qu'un bureau typique fournit.

Il se connecte via PCIe 3.0 x16. L'interface régule la vitesse à laquelle un modèle est chargé du disque vers la carte, et non la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc un lien plus étroit coûte quelques secondes au démarrage et rien par la suite.

Les extrêmes

Les plus grands modèles d'IA qui s'exécutent sur un FirePro W7000

Les plus grands modèles OPEN WEIGHT qui tiennent sur cette CARTE, les plus récents en premier. Chacun est présenté avec la meilleure compression que la CARTE peut supporter..

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 22.7 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 24.9 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 29.3 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 34.2 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 29.3 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 29.3 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 24.5 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 27.9 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 27.9 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 24.0 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un FirePro W7000

Où cette CARTE produit des jetons le plus rapidement. Les modèles plus petits dominent ici, car générer chaque jeton signifie lire le modèle entier hors de la MÉMOIRE une fois..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 47.0 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 46.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 46.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 46.1 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un FirePro W7000

Vous n'avez pas à calculer quoi que ce soit à la main — le calculateur gputps.com sur cette page a déjà tout calculé pour chaque modèle que cette carte peut contenir. Lire la réponse prend six étapes.

  1. 01

    Commencez par le modèle, pas la spécification

    Le tableau liste 97 modèles que cette carte peut exécuter. Recherchez par nom ou par taille — taper 27b correspond au nombre de paramètres même lorsque le nom ne l'indique jamais.

  2. 02

    Définissez la longueur de contexte que vous utiliserez réellement.

    Faites glisser le curseur jusqu'à la longueur de conversation à laquelle vous prévoyez de travailler. Le cache augmente avec la conversation, et contre une carte tenant 4 GB c'est souvent ce qui pousse un grand modèle au-delà du seuil.

  3. 03

    Choisissez jusqu'où vous allez compresser

    Chaque modèle est affiché dans la meilleure compression que cette carte peut supporter. Une qualité minimale cache ceux qui ne rentrent que s'ils sont comprimés au-delà de ce que vous accepteriez.

  4. 04

    Lisez la vitesse et la portée

    Chaque vitesse est une estimation pour une seule conversation, avec une plage en dessous. L'extrémité supérieure ici est 50.7 tok/s sur Gemma 3 QAT 1B. La même carte et le même modèle varient de trente à cinquante pour cent entre les temps d'inférence.

  5. 05

    Lisez le verdict d'ajustement dernier

    Un ajustement serré fonctionne mais ne laisse aucune place pour augmenter le contexte plus tard ; confortable a de la marge. La colonne de mémoire montre ce que chaque modèle nécessite par rapport à un disponible. 4 GB.

  6. 06

    Vérifier auprès d'autres matériels

    Chaque nom de modèle dans le tableau renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul sur chaque carte que nous détenons. C'est là que vous voyez si le bon achat est FirePro W7000.

Réponses

FirePro W7000 — questions courantes

01

Serait deux FirePro W7000 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

Les associer achète de la marge plutôt que du rythme : 8 GB ce qui vous permet de maintenir des modèles que ni l'un ni l'autre ne pourrait maintenir seul, mais la génération ne se divise pas de cette manière. Ces chiffres décrivent une carte.

02

FirePro W7000— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?

97 du 679 les modèles de langage open-weight que nous suivons s'adaptent sur cette carte et peuvent être exécutés localement. Le tableau sur cette page répertorie chacun d'eux, avec la mémoire dont il a besoin, la quantification à laquelle il s'exécute et une vitesse de génération estimée.

03

FirePro W7000— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?

Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est DeciLM 6B à 5.7B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 24.0 tokens par seconde et a besoin d'environ 3.5 Go de la mémoire de la carte.

04

FirePro W7000— combien de tokens par seconde cela produit-il ?

Cela dépend du modèle. Le modèle le plus rapide que nous suivons ici est Gemma 3 QAT 1B à propos de 50.7 tokens par seconde, tandis que les modèles plus grands fonctionnent proportionnellement plus lentement car chaque token nécessite de lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois. Les vitesses sont des estimations pour une seule conversation à la fois.

05

FirePro W7000— combien de mémoire cela a-t-il?

Cette carte a 4 GB de GDDR5. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 3.6 GB disponible pour un modèle et sa conversation.

06

FirePro W7000— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 154 GB/s à travers un bus de 256 bits. C'est le meilleur prédicteur de la vitesse à laquelle il génère du texte, car produire chaque jeton signifie lire l'ensemble du modèle hors de la mémoire une fois.

07

FirePro W7000— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise GDDR5 à fréquence de 1.2 GHz. Les types de HBM se trouvent sur les accélérateurs de datacentre et portent beaucoup plus de bande passante que la GDDR utilisée sur les cartes de bureau, c'est pourquoi ils génèrent des jetons considérablement plus rapidement à la même capacité.

08

FirePro W7000— qui le fait ?

Ceci est un produit de AMD, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 28 .

09

FirePro W7000— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2012.

10

FirePro W7000— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 150 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 450 W. La génération de texte sollicite intensément par rafales et reste inactive entre les requêtes, donc la consommation moyenne sur une session de travail est normalement bien en dessous de la valeur nominale.

11

FirePro W7000— combien de cache a-t-il ?

Le cache L1 est 16 KO, et le cache L2 est 0.5 Mo. Le Cache absorbe une partie du trafic mémoire qui atteindrait autrement le bus principal, donc un L2 plus grand offre un léger avantage en vitesse de génération au-delà de ce que la bande passante prédit seule.

12

FirePro W7000— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?

Non. CUDA est réservé à NVIDIA, et c'est une carte de AMD. Il exécute des modèles linguistiques via ROCm, Vulkan ou Metal en fonction du logiciel, qui sont moins matures que le chemin CUDA — nos estimations appliquent une pénalité pour cela.

13

FirePro W7000— quel interface de bus utilise-t-il ?

Cela utilise PCIe 3.0 x16. Cela régit la vitesse à laquelle un modèle est chargé sur la carte plutôt que la vitesse à laquelle il fonctionne une fois chargé, donc cela coûte quelques secondes au démarrage et rien pendant la génération.

14

FirePro W7000— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa mémoire la limite à des modèles plus petits, bien que sa bande passante signifie que la génération sera lente sur des modèles plus grands. En tout, elle fonctionne 97 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.

15

FirePro W7000— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Il peut être divisé, avec le débordement conservé en mémoire système au-delà de la carte. 4 GB traîne tout vers le bas, et aucune des données sur cette page ne le suppose.

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le matériel. Si vous savez déjà quel modèle vous voulez et avez besoin de savoir ce qu'il faut pour le faire fonctionner, commencer par le modèle au lieu.

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