Calculer le TPS de la Steam Deck GPU sur des modèles d'IA locaux

AMD 16 GB LPDDR5 176 GB/s February 2022

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 · 27.6 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

58.1 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Steam Deck GPU?

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
58.1 tok/s

35–93 · faible confiance

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

35–93 · faible confiance

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

35–93 · faible confiance

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

35–93 · faible confiance

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

35–93 · faible confiance

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

35–93 · faible confiance

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

32–86 · faible confiance

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

32–85 · faible confiance

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

32–85 · faible confiance

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

32–85 · faible confiance

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

32–85 · faible confiance

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

29–78 · faible confiance

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

29–78 · faible confiance

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

29–78 · faible confiance

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

29–78 · faible confiance

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

28–76 · faible confiance

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

28–75 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · faible confiance

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

27–72 · 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

Steam Deck GPU 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
176 GB/s
Type de mémoire
LPDDR5
Largeur du bus mémoire
128 bit
Fréquence mémoire
1.38 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
Van Gogh
Architecture
RDNA 2.0
Génération
Console GPU(Valve)
Fonderie
TSMC
Taille du processus
7 nm
Transistors
2.4 billion
Densité de transistor
14,700 K/mm²
Taille de die
163 mm²
Nouvelles versions
25 February 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
1 GHz
Fréquence d'horloge boost
1.6 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
512
Unités de cartographie de texture
32
Rendre unités de sortie
16
Cœurs de ray tracing
8
Cache L1
128 KB
Cache L2
1 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)
3.3 TFLOPS
Précision simple (FP32)
1.6 TFLOPS
Double précision (FP64)
102.4 GFLOPS
Taux de pixels
26 GPixel/s
Taux de texture
51 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)
15 W
Dimensions
298 mm × 49 mm
Afficher les sorties
1x USB Type-C

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
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
2.0
Modèle de Shader
6.8

Annonces

Où acheter un Steam Deck GPU

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

176 GB/s

Modèle le plus grand

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Steam Deck GPU porte 16 GB de LPDDR5. 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 176 GB/s à travers un bus de 128 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 1.38 GHz. Les deux moitiés comptent, et aucune n'est visible dans un benchmark de jeu.

Mis en ensemble, le plus grand modèle qui tient est Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compressé à Q3_K_M et générant autour 27.6 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

Steam Deck GPU est construit sur le processeur graphique Van Gogh, utilisant l'architecture RDNA 2.0 de AMD, dans le cadre de la génération Console GPU(Valve).

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 7 , avec un dé mesurant 163 mm², tenue 2.4 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 February 2022, approximativement 4.429805657093 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

3.3 TFLOPS

FP64

102.4 GFLOPS

Sur le papier Steam Deck GPU atteint 3.3 TFLOPS à demi-précision, et 1.6 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 102.4 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 GHz à un coup de 1.6 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

Steam Deck GPU a un cache L1 de 128 KO, soutenu par un cache L2 de 1 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 512 Unités de shading, 32 Unités de cartographie de texture, et 16 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

15 W

Steam Deck GPU est évalué à 15 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.

mesurer 298 mm long. 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.

Les extrêmes

Les plus grands modèles d'IA qui s'exécutent sur un Steam Deck GPU

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 29.1 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 5.8 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 5.8 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 27.6 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 29.1 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 5.8 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 5.8 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 31.1 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 29.1 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 5.8 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un Steam Deck GPU

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 58.1 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 58.1 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 58.1 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 58.1 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 58.1 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 58.1 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 53.8 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.9 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.9 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 52.9 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un Steam Deck GPU

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

    Trouvez le modèle dans le tableau.

    Le tableau liste 432 modèles que cette carte exécute. La recherche affine la liste par nom ou par taille.

  2. 02

    Associez le contexte à votre travail

    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 16 GB c'est souvent ce qui pousse un grand modèle au-delà du seuil.

  3. 03

    Épinglez la comparaison à un niveau de qualité.

    Par défaut, le tableau sélectionne la copie la moins compressée qui s'adapte. Fixer un seuil élimine les modèles qui ne se qualifient que par une compression importante.

  4. 04

    Lisez la vitesse et la portée

    Les vitesses sont accompagnées de barres d'erreur pour une raison. Le meilleur cas ici est 58.1 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

    Tight signifie que cela fonctionne aujourd'hui ; comfortable signifie que cela fonctionne encore lorsque la conversation s'agrandit. Comparez les besoins de chaque modèle par rapport à une disponible. 16 GB.

  6. 06

    Ouvrez le modèle pour comparer les cartes

    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 Steam Deck GPU.

Réponses

Steam Deck GPU — questions courantes

01

Steam Deck GPU— 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 27.6 tokens par seconde et a besoin d'environ 14.4 Go de la mémoire de la carte.

02

Steam Deck GPU— 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 58.1 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.

03

Steam Deck GPU— 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 8.7 tokens par seconde

04

Steam Deck GPU— peut-il fonctionner 13B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q6_K, environ 13.7 Go de mémoire et générant environ 29.3 tokens par seconde

05

Steam Deck GPU— 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 31.1 tokens par seconde

06

Steam Deck GPU— combien de mémoire cela a-t-il?

Cette carte a 16 GB de LPDDR5. 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.

07

Steam Deck GPU— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 176 GB/s à travers un bus de 128 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.

08

Steam Deck GPU— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise LPDDR5 à fréquence de 1.38 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.

09

Steam Deck GPU— qui le fait ?

Ceci est un produit de AMD, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 7 .

10

Steam Deck GPU— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2022.

11

Steam Deck GPU— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 15 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.

12

Steam Deck GPU— combien de cache a-t-il ?

Le cache L1 est 128 KO, et le cache L2 est 1 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.

13

Steam Deck GPU— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 3.3 TFLOPS à moitié précision et 1.6 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.

14

Steam Deck GPU— 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.

15

Steam Deck GPU— 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.

16

Steam Deck GPU— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Déchargement 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.

17

Serait deux Steam Deck GPU les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

Non. Une deuxième carte double la mémoire à 32 GB de mémoire combinée, à peu près à la même vitesse de génération qu'un.

18

Steam Deck GPU— 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.

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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