Calculer le TPS de la Quadro P5200 Mobile sur des modèles d'IA locaux

NVIDIA 16 GB GDDR5 231 GB/s February 2018

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

432 modèles qu'il peut exécuter

679 modèles dans notre catalogue ensemble

Le plus grand modèle qu'il peut contenir

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 39.4 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

83.1 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Quadro P5200 Mobile?

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..

432 les modèles correspondent

Calcul en cours
Quantification Convient
83.1 tok/s

29–166 · faible confiance

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

29–166 · faible confiance

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

29–166 · faible confiance

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

29–166 · faible confiance

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

29–166 · faible confiance

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

29–166 · faible confiance

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

27–154 · faible confiance

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

26–151 · faible confiance

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

26–151 · faible confiance

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

26–151 · faible confiance

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

26–151 · faible confiance

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

24–139 · faible confiance

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

24–139 · faible confiance

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

24–139 · faible confiance

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

24–139 · faible confiance

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

24–135 · faible confiance

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k jetons Q8_0 Confortable
66.6 tok/s

23–133 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · faible confiance

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

22–128 · 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

Quadro P5200 Mobile 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
16 GB
Bande passante de la VRAM
231 GB/s
Type de mémoire
GDDR5
Largeur du bus mémoire
256 bit
Fréquence mémoire
1.8 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
GP104
Architecture
Pascal
Génération
Quadro Pascal-M(Px200)
Fonderie
TSMC
Taille du processus
16 nm
Transistors
7.2 billion
Densité de transistor
22,900 K/mm²
Taille de die
314 mm²
Paquet
BGA-2150
Nouvelles versions
21 February 2018

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
1.58 GHz
Fréquence d'horloge boost
1.76 GHz

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
2,560
Unités de cartographie de texture
160
Rendre unités de sortie
64
Multiprocesseurs de flux
20
Cache L1
48 KB
Cache L2
2 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.

Demi-précision (FP16)
140.7 GFLOPS
Précision simple (FP32)
9 TFLOPS
Double précision (FP64)
281.4 GFLOPS
Taux de pixels
113 GPixel/s
Taux de texture
281 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)
100 W
Connecteurs d'alimentation
None
Interface de bus
MXM-B (3.0)
Largeur de slot
MXM Module

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.

capacité de calcul CUDA
6.1
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modèle de Shader
6.8

Annonces

Où acheter un Quadro P5200 Mobile

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

16 GB

Bande passante

231 GB/s

Modèle le plus grand

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Quadro P5200 Mobile porte 16 GB de GDDR5. Cela atteint confortablement les petits et moyens modèles, bien que les plus grands restent hors de portée sans les diviser. Les frais généraux du pilote laissent environ 14.4 GB.

La bande passante de la VRAM atteint 231 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.

Le chiffre est la largeur du bus multipliée par une horloge de mémoire de 1.8 GHz. Agrandir le bus et augmenter la fréquence sont les deux leviers dont dispose un fabricant, c'est pourquoi une carte avec des cœurs peu remarquables peut encore générer rapidement.

La plus grande chose qu'il contient est Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compressé à Q3_K_M et générant autour 39.4 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

Quadro P5200 Mobile est construit sur le processeur graphique GP104, utilisant l'architecture Pascal de NVIDIA, dans le cadre de la génération Quadro Pascal-M(Px200).

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 16 , avec un dé mesurant 314 mm², tenue 7.2 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 February 2018, approximativement 8.4409445677374 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

FP16

140.7 GFLOPS

FP64

281.4 GFLOPS

Sur le papier Quadro P5200 Mobile atteint 140.7 GFLOPS à demi-précision, et 9 TFLOPS à précision unique. Ce sont des chiffres de pointe que aucune charge de travail réelle ne maintient, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux — le décodage est limité par la mémoire plutôt que par l'arithmétique, c'est pourquoi une carte peut paraître extraordinairement puissante ici et néanmoins produire des tokens à un rythme ordinaire.

Le débit de double précision atteint 281.4 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 1.58 GHz à un coup de 1.76 GHz. 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

Quadro P5200 Mobile a un cache L1 de 48 KO, soutenu par un cache L2 de 2 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 2,560 Unités de shading, 160 Unités de cartographie de texture, et 64 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

100 W

Quadro P5200 Mobile est évalué à 100 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 mxm module. 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 MXM-B (3.0). 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 Quadro P5200 Mobile

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 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 41.5 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 8.3 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 8.3 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 39.4 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 41.5 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 8.3 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 8.3 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 44.5 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 41.5 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 8.3 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un Quadro P5200 Mobile

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 83.1 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 83.1 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 83.1 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 83.1 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 83.1 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 83.1 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 77.0 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 75.6 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 75.6 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 75.6 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un Quadro P5200 Mobile

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 432 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.

    Des conversations plus longues coûtent de la mémoire en plus des poids. 16 GB cela est fréquemment la différence entre un modèle qui s'adapte et un qui ne s'adapte pas.

  3. 03

    Définissez une qualité minimale si vous en avez besoin

    La compression est ce qui permet aux modèles plus grands de s'adapter. Le contrôle de qualité rejette tout modèle qui en a besoin de plus que ce que vous êtes prêt à donner.

  4. 04

    Prenez la plage comme réponse

    Les vitesses sont accompagnées de barres d'erreur pour une raison. Le meilleur cas ici est 83.1 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

    Vérifiez la marge de manœuvre avant de décider

    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. 16 GB.

  6. 06

    Vérifiez le même modèle de l'autre côté.

    Suivre un modèle jusqu'à sa propre page liste tout le matériel qui peut l'exécuter, afin que vous puissiez voir comment il se compare à Quadro P5200 Mobile.

Réponses

Quadro P5200 Mobile — questions courantes

01

Quadro P5200 Mobile— quel interface de bus utilise-t-il ?

Cela utilise MXM-B (3.0). 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.

02

Quadro P5200 Mobile— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa mémoire couvre des modèles petits et moyens, bien que les plus grands soient hors de portée, bien que sa bande passante signifie que la génération sera lente sur les modèles plus grands. En tout, il fonctionne 432 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.

03

Quadro P5200 Mobile— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Seulement en partie. Couches au-delà de la carte 16 GB traîne tout vers le bas, et aucune des données sur cette page ne le suppose.

04

Serait deux Quadro P5200 Mobile les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

Les associer achète de la marge plutôt que du rythme : 32 GB de mémoire combinée, à peu près à la même vitesse de génération qu'un.

05

Quadro P5200 Mobile— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?

432 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.

06

Quadro P5200 Mobile— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?

Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est Nemotron 3-Nano-30B-A3B à 31.6B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 39.4 tokens par seconde et a besoin d'environ 14.4 Go de la mémoire de la carte.

07

Quadro P5200 Mobile— 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 83.1 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.

08

Quadro P5200 Mobile— peut-il fonctionner 7B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. Multi-Token Prediction 7B à Q8_0, environ 7.9 Go de mémoire et générant environ 12.4 tokens par seconde

09

Quadro P5200 Mobile— peut-il fonctionner 13B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q6_K, environ 13.7 Go de mémoire et générant environ 41.9 tokens par seconde

10

Quadro P5200 Mobile— peut-il fonctionner 30B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B à Q3_K_M, environ 12.9 Go de mémoire et générant environ 44.5 tokens par seconde

11

Quadro P5200 Mobile— combien de mémoire cela a-t-il?

Cette carte a 16 GB de GDDR5. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 14.4 GB disponible pour un modèle et sa conversation.

12

Quadro P5200 Mobile— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 231 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.

13

Quadro P5200 Mobile— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise GDDR5 à fréquence de 1.8 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.

14

Quadro P5200 Mobile— qui le fait ?

Ceci est un produit de NVIDIA, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 16 .

15

Quadro P5200 Mobile— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2018.

16

Quadro P5200 Mobile— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 100 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.

17

Quadro P5200 Mobile— combien de cache a-t-il ?

Le cache L1 est 48 KO, et le cache L2 est 2 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.

18

Quadro P5200 Mobile— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 140.7 GFLOPS à moitié précision et 9 TFLOPS en simple précision. Ceux-ci sont des plafonds arithmétiques de pointe plutôt que des taux réalisables, et la génération de texte n'atteint qu'une petite fraction d'entre eux car elle est limitée par la bande passante de mémoire à la place.

19

Quadro P5200 Mobile— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?

Oui. Il rapporte la capacité de calcul CUDA. 6.1, qui précède les noyaux tensoriels. La Capacité 7.0 et au-dessus a des cœurs tensoriels, que les logiciels d'inférence modernes utilisent ; en dessous, il revient à des chemins de code plus lents pour les modèles quantifiés.

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.

Tous les GPU