Calculer le TPS de la GeForce RTX 3080 Max-Q sur des modèles d'IA locaux
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
679 modèles dans notre catalogue ensemble
Le plus grand modèle qu'il peut contenir
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 33.1 tok/s
Modèle le plus rapide
Gemma 3 QAT 1B
163 tok/s · 1B
Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un GeForce RTX 3080 Max-Q?
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..
337 les modèles correspondent
Calcul en cours| Quantification | Convient | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
163
tok/s
138–195 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
|
163
tok/s
138–195 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
|
163
tok/s
98–260 · faible confiance |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
163
tok/s
98–260 · faible confiance |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
163
tok/s
98–260 · faible confiance |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
163
tok/s
98–260 · faible confiance |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
151
tok/s
90–241 · faible confiance |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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148
tok/s
89–237 · faible confiance |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
148
tok/s
89–237 · faible confiance |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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148
tok/s
89–237 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
148
tok/s
89–237 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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136
tok/s
81–217 · faible confiance |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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136
tok/s
81–217 · faible confiance |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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136
tok/s
81–217 · faible confiance |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
136
tok/s
81–217 · faible confiance |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
|
132
tok/s
112–159 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k jetons | Q8_0 | Confortable |
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130
tok/s
78–209 · faible confiance |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · faible confiance |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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125
tok/s
75–200 · 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
GeForce RTX 3080 Max-Q 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
- 8 GB
- Bande passante de la VRAM
- 384 GB/s
- Type de mémoire
- GDDR6
- Largeur du bus mémoire
- 256 bit
- Fréquence mémoire
- 1.5 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
- GA104
- Architecture
- Ampere
- Génération
- GeForce 30 Mobile
- Fonderie
- Samsung
- Taille du processus
- 8 nm
- Transistors
- 17.4 billion
- Densité de transistor
- 44,400 K/mm²
- Taille de die
- 392 mm²
- Paquet
- BGA-2713
- Nouvelles versions
- 12 January 2021
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
- 780 MHz
- Fréquence d'horloge boost
- 1.25 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
- 6,144
- Unités de cartographie de texture
- 192
- Rendre unités de sortie
- 96
- Multiprocesseurs de flux
- 48
- Cœurs Tensor
- 192
- Cœurs de ray tracing
- 48
- Cache L1
- 128 KB
- Cache L2
- 4 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)
- 15.3 TFLOPS
- Précision simple (FP32)
- 15.3 TFLOPS
- Double précision (FP64)
- 239 GFLOPS
- Taux de pixels
- 120 GPixel/s
- Taux de texture
- 239 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)
- 80 W
- Connecteurs d'alimentation
- None
- Interface de bus
- PCIe 4.0 x16
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
- 8.6
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Modèle de Shader
- 6.8
Annonces
Où acheter un GeForce RTX 3080 Max-Q
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
Capacité et bande passante
Mémoire
8 GB
Bande passante
384 GB/s
Modèle le plus grand
Baichuan 1-13B
GeForce RTX 3080 Max-Q porte seulement 8 GB de GDDR6. 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 7.2 GB.
La bande passante de la VRAM atteint 384 GB/s à travers un bus de 256 bits. C'est le nombre qui régit la vitesse de génération — l'arithmétique par octet lu est suffisamment petite pour que le bus, et non les cœurs, soit sur quoi tout le monde attend.
Le chiffre est la largeur du bus multipliée par une horloge de mémoire de 1.5 GHz. C'est pourquoi les nombres de cœurs prédisent si mal la vitesse de génération.
La plus grande chose qu'il contient est Baichuan 1-13B, 13.3B, compressé à Q3_K_M et générant autour 33.1 tokens par seconde
Le chip et comment il a été construit
GeForce RTX 3080 Max-Q est construit sur le processeur graphique GA104, utilisant l'architecture Ampere de NVIDIA, dans le cadre de la génération GeForce 30 Mobile.
Le chip est fabriqué par Samsung, sur un processus de 8 , avec un dé mesurant 392 mm², tenue 17.4 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 January 2021, approximativement 5.5503794254081 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
15.3 TFLOPS
FP64
239 GFLOPS
Cœurs Tensor
192
Sur le papier GeForce RTX 3080 Max-Q atteint 15.3 TFLOPS à demi-précision, et 15.3 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 239 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.
La carte porte 192 Cœurs Tensor à travers 48 Multiprocesseurs de flux. Ces accélèrent l'arithmétique matricielle au cœur d'un transformateur, et ce sont elles qui rendent le traitement des invites — lire un long document avant de répondre — de manière considérablement plus rapide qu'il ne le serait autrement.
Les horloges fonctionnent à partir d'une base de 780 MHz à un coup de 1.25 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
GeForce RTX 3080 Max-Q a un cache L1 de 128 KO, soutenu par un cache L2 de 4 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 6,144 Unités de shading, 192 Unités de cartographie de texture, et 96 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
80 W
GeForce RTX 3080 Max-Q est évalué à 80 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.
Il se connecte via PCIe 4.0 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 GeForce RTX 3080 Max-Q
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..
Les modèles d'IA les plus rapides sur un GeForce RTX 3080 Max-Q
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..
Étape par étape
Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un GeForce RTX 3080 Max-Q
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.
-
01
Commencez par le modèle, pas la spécification
Le tableau liste 337 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.
-
02
Définissez la longueur de contexte que vous utiliserez réellement.
Des conversations plus longues coûtent de la mémoire en plus des poids. 8 GB cela est fréquemment la différence entre un modèle qui s'adapte et un qui ne s'adapte pas.
-
03
Épinglez la comparaison à un niveau de qualité.
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.
-
04
Regardez la gamme, pas seulement le nombre
Les chiffres sont calculés, pas mesurés. Le résultat le plus rapide sur cette carte est 163 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.
-
05
Lisez le verdict d'ajustement dernier
La colonne d'ajustement sépare les modèles qui s'ajustent juste de ceux qui ont de la place en trop — cela vaut la peine de vérifier avant de se fixer sur un, par rapport à un disponible 8 GB.
-
06
Ouvrez le modèle pour comparer les cartes
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 GeForce RTX 3080 Max-Q.
Réponses
GeForce RTX 3080 Max-Q — questions courantes
Serait deux GeForce RTX 3080 Max-Q les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?
Non. Une deuxième carte double la mémoire à 16 GB de mémoire combinée, à peu près à la même vitesse de génération qu'un.
GeForce RTX 3080 Max-Q— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?
337 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?
Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est Baichuan 1-13B à 13.3B paramètres, compressé à Q3_K_M. Cela génère à peu près 33.1 tokens par seconde et a besoin d'environ 7.2 Go de la mémoire de la carte.
GeForce RTX 3080 Max-Q— 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 163 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— peut-il fonctionner 7B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. MetaMath 7B (LLaMa finetune) à Q4_K_M, environ 6.5 Go de mémoire et générant environ 53.6 tokens par seconde
GeForce RTX 3080 Max-Q— peut-il fonctionner 13B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. Gemma 4 12B à Q3_K_M, environ 6.5 Go de mémoire et générant environ 36.7 tokens par seconde
GeForce RTX 3080 Max-Q— combien de mémoire cela a-t-il?
Cette carte a 8 GB de GDDR6. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 7.2 GB disponible pour un modèle et sa conversation.
GeForce RTX 3080 Max-Q— quelle est sa bande passante de VRAM ?
La bande passante de la VRAM atteint 384 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— Quel type de mémoire utilise-t-il ?
Cela utilise GDDR6 à fréquence de 1.5 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— qui le fait ?
Ceci est un produit de NVIDIA, avec la puce fabriquée par Samsung, sur un processus de 8 .
GeForce RTX 3080 Max-Q— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2021.
GeForce RTX 3080 Max-Q— combien de puissance cela utilise-t-il ?
La puissance nominale de la carte est 80 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— combien de cache a-t-il ?
Le cache L1 est 128 KO, et le cache L2 est 4 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— quelles sont ses TFLOPS ?
Il est évalué à 15.3 TFLOPS à moitié précision et 15.3 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— combien de cœurs tensoriels a-t-il ?
Il a 192 Cœurs Tensor à travers 48 Multiprocesseurs de flux. Ils accélèrent l'arithmétique matricielle dont un transformateur est construit, ce qui permet principalement d'accélérer le traitement d'un long prompt plutôt que de produire la réponse.
GeForce RTX 3080 Max-Q— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?
Oui. Il rapporte la capacité de calcul CUDA. 8.6. 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— quel interface de bus utilise-t-il ?
Cela utilise PCIe 4.0 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.
GeForce RTX 3080 Max-Q— 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 337 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.
GeForce RTX 3080 Max-Q— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?
Déchargement au-delà de la carte 8 GB s'asseoir dans la MÉMOIRE système et fonctionner à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. Chaque chiffre ici suppose qu'il est entièrement résident sur la CARTE.
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.