Calculer le TPS de la RTX A4500 Embedded 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
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 77.2 tok/s
Modèle le plus rapide
Gemma 3 QAT 1B
163 tok/s · 1B
Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un RTX A4500 Embedded?
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 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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 |
|
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
RTX A4500 Embedded 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
- 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
- Ampere-MW(Ax000)
- 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
- 30 March 2022
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
- 510 MHz
- Fréquence d'horloge boost
- 1.22 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
- 5,888
- Unités de cartographie de texture
- 184
- Rendre unités de sortie
- 96
- Multiprocesseurs de flux
- 46
- Cœurs Tensor
- 184
- Cœurs de ray tracing
- 46
- 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)
- 14.3 TFLOPS
- Précision simple (FP32)
- 14.3 TFLOPS
- Double précision (FP64)
- 223.6 GFLOPS
- Taux de pixels
- 117 GPixel/s
- Taux de texture
- 224 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
- 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
- 8.6
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Modèle de Shader
- 6.8
Annonces
Où acheter un RTX A4500 Embedded
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
16 GB
Bande passante
384 GB/s
Modèle le plus grand
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
RTX A4500 Embedded porte 16 GB de GDDR6. 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 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.
Cela vient d'une horloge mémoire de 1.5 GHz. C'est pourquoi les nombres de cœurs prédisent si mal la vitesse de génération.
Dans la pratique, cette combinaison atteint un maximum de Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compressé à Q3_K_M et générant autour 77.2 tokens par seconde
Le chip et comment il a été construit
RTX A4500 Embedded est construit sur le processeur graphique GA104, utilisant l'architecture Ampere de NVIDIA, dans le cadre de la génération Ampere-MW(Ax000).
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 March 2022, approximativement 4.3394080241784 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
14.3 TFLOPS
FP64
223.6 GFLOPS
Cœurs Tensor
184
Sur le papier RTX A4500 Embedded atteint 14.3 TFLOPS à demi-précision, et 14.3 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 223.6 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 184 Cœurs Tensor à travers 46 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 510 MHz à un coup de 1.22 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
RTX A4500 Embedded 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 5,888 Unités de shading, 184 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
RTX A4500 Embedded 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.
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 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 RTX A4500 Embedded
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 RTX A4500 Embedded
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 RTX A4500 Embedded
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
Trouvez le modèle dans le tableau.
Le tableau liste 432 les modèles que la carte gère. La boîte de recherche prend un nom ou une taille comme 27b, qui correspond au nombre de paramètres.
-
02
Décidez combien de temps vos conversations tournent
Des conversations plus longues coûtent de la mémoire en plus des poids. 16 GB donc le réglage vaut la peine d'être bien fait.
-
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
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 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
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.
-
06
Vérifier auprès d'autres matériels
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 RTX A4500 Embedded.
Réponses
RTX A4500 Embedded — questions courantes
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— qui le fait ?
Ceci est un produit de NVIDIA, avec la puce fabriquée par Samsung, sur un processus de 8 .
RTX A4500 Embedded— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2022.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— quelles sont ses TFLOPS ?
Il est évalué à 14.3 TFLOPS à moitié précision et 14.3 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.
RTX A4500 Embedded— combien de cœurs tensoriels a-t-il ?
Il a 184 Cœurs Tensor à travers 46 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.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?
Seulement en partie. Couches au-delà de la carte 16 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.
Serait deux RTX A4500 Embedded les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?
Non. Une deuxième carte double la mémoire à 32 GB travailler avec plutôt que deux fois les tokens par seconde — chaque chiffre ici est pour une seule carte.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— 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 77.2 tokens par seconde et a besoin d'environ 14.4 Go de la mémoire de la carte.
RTX A4500 Embedded— 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.
RTX A4500 Embedded— 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 24.3 tokens par seconde
RTX A4500 Embedded— peut-il fonctionner 13B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q6_K, environ 13.7 Go de mémoire et générant environ 82.1 tokens par seconde
RTX A4500 Embedded— 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 87.1 tokens par seconde
RTX A4500 Embedded— combien de mémoire cela a-t-il?
Cette carte a 16 GB de GDDR6. 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.
RTX A4500 Embedded— 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.
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.