Calculer le TPS de la Arc A750 sur des modèles d'IA locaux

Intel 8 GB GDDR6 512 GB/s October 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

337 modèles qu'il peut exécuter

679 modèles dans notre catalogue ensemble

Le plus grand modèle qu'il peut contenir

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 28.7 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

141 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Arc A750?

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
141 tok/s

85–226 · faible confiance

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

85–226 · faible confiance

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

85–226 · faible confiance

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

85–226 · faible confiance

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

85–226 · faible confiance

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

85–226 · faible confiance

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

78–209 · faible confiance

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

77–205 · faible confiance

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

77–205 · faible confiance

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

77–205 · faible confiance

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

77–205 · faible confiance

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

70–188 · faible confiance

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

70–188 · faible confiance

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

70–188 · faible confiance

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

70–188 · faible confiance

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

69–183 · faible confiance

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

68–181 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · faible confiance

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

65–173 · 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

Arc A750 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
512 GB/s
Type de mémoire
GDDR6
Largeur du bus mémoire
256 bit
Fréquence mémoire
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
DG2-512
Architecture
Xe-HPG
Génération
Alchemist(Arc 7)
Fonderie
TSMC
Taille du processus
6 nm
Transistors
21.7 billion
Densité de transistor
53,400 K/mm²
Taille de die
406 mm²
Nouvelles versions
12 October 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
2.05 GHz
Fréquence d'horloge boost
2.4 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
3,584
Unités de cartographie de texture
224
Rendre unités de sortie
112
Cœurs de ray tracing
28
Cache L2
16 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)
34.4 TFLOPS
Précision simple (FP32)
17.2 TFLOPS
Double précision (FP64)
2.2 TFLOPS
Taux de pixels
269 GPixel/s
Taux de texture
538 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)
225 W
Alimentation électrique suggérée
550 W
Connecteurs d'alimentation
1x 6-pin + 1x 8-pin
Interface de bus
PCIe 4.0 x16
Largeur de slot
Dual-slot
Afficher les sorties
1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 2.0

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
3.0
Modèle de Shader
6.6

Annonces

Où acheter un Arc A750

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

Mémoire : la spécification qui décide de tout

Mémoire

8 GB

Bande passante

512 GB/s

Modèle le plus grand

Baichuan 1-13B

Arc A750 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 512 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 2 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 Baichuan 1-13B, 13.3B, compressé à Q3_K_M et générant autour 28.7 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

Arc A750 est construit sur le processeur graphique DG2-512, utilisant l'architecture Xe-HPG de Intel, dans le cadre de la génération Alchemist(Arc 7).

Le chip est fabriqué par TSMC, sur un processus de 6 , avec un dé mesurant 406 mm², tenue 21.7 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 October 2022, approximativement 3.80273320615 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

34.4 TFLOPS

FP64

2.2 TFLOPS

Sur le papier Arc A750 atteint 34.4 TFLOPS à demi-précision, et 17.2 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 2.2 TFLOPS. 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 2.05 GHz à un coup de 2.4 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

soutenu par un cache L2 de 16 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 3,584 Unités de shading, 224 Unités de cartographie de texture, et 112 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

225 W

Arc A750 est évalué à 225 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 550 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 dual-slot, et besoins 1x 6-pin + 1x 8-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 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 Arc A750

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 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 29.3 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 29.3 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 29.3 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 29.0 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 29.3 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 28.8 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 28.7 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un Arc A750

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 141 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 131 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s

Étape par étape

Comment calculer le nombre de tokens par seconde d'un Arc A750

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

    Recherchez le modèle que vous souhaitez

    Le tableau liste 337 les modèles que la carte gère. La boîte de recherche prend un nom ou une taille comme 27b, qui correspond au nombre de paramètres.

  2. 02

    Décidez combien de temps vos conversations tournent

    Réglez le contexte sur votre vraie longueur de travail. Les courtes questions coûtent presque rien, mais un long document peut consommer une grande part de. 8 GB cela est fréquemment la différence entre un modèle qui s'adapte et un qui ne s'adapte pas.

  3. 03

    Choisissez jusqu'où vous allez compresser

    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

    Prenez la plage comme réponse

    Les chiffres sont calculés, pas mesurés. Le résultat le plus rapide sur cette carte est 141 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 colonne de mémoire avant de vous engager

    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. 8 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 Arc A750.

Réponses

Arc A750 — questions courantes

01

Arc A750— 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.

02

Arc A750— 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 28.7 tokens par seconde et a besoin d'environ 7.2 Go de la mémoire de la carte.

03

Arc A750— 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 141 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.

04

Arc A750— 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 46.5 tokens par seconde

05

Arc A750— 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 31.8 tokens par seconde

06

Arc A750— 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.

07

Arc A750— quelle est sa bande passante de VRAM ?

La bande passante de la VRAM atteint 512 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.

08

Arc A750— Quel type de mémoire utilise-t-il ?

Cela utilise GDDR6 à fréquence de 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.

09

Arc A750— qui le fait ?

Ceci est un produit de Intel, avec la puce fabriquée par TSMC, sur un processus de 6 .

10

Arc A750— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 2022.

11

Arc A750— combien de puissance cela utilise-t-il ?

La puissance nominale de la carte est 225 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 550 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

Arc A750— combien de cache a-t-il ?

et le cache L2 est 16 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

Arc A750— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 34.4 TFLOPS à moitié précision et 17.2 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

Arc A750— est-ce qu'il prend en charge CUDA ?

Non. CUDA est réservé à NVIDIA, et c'est une carte de Intel. 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

Arc A750— 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.

16

Arc A750— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa MÉMOIRE le limite à des modèles plus petits et sa bande passante offre des vitesses de génération utilisables, même si peu spectaculaires. Au total, il 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.

17

Arc A750— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?

Seulement en partie. Couches 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.

18

Serait deux Arc A750 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

La capacité augmente, le débit ne change pas. Deux d'entre eux vous donnent 16 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.

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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