Calculer le TPS de la Arc A770 sur des modèles d'IA locaux

Intel 16 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

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 · 66.9 tok/s

Modèle le plus rapide

Gemma 3 QAT 1B

141 tok/s · 1B

Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Arc A770?

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
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 A770 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
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
2.1 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
4,096
Unités de cartographie de texture
256
Rendre unités de sortie
128
Cœurs de ray tracing
32
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)
39.3 TFLOPS
Précision simple (FP32)
19.7 TFLOPS
Double précision (FP64)
2.5 TFLOPS
Taux de pixels
307 GPixel/s
Taux de texture
614 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 A770

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

Pourquoi la mémoire est le nombre qui compte ici

Mémoire

16 GB

Bande passante

512 GB/s

Modèle le plus grand

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Arc A770 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 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.

La bande passante est le produit de la fréquence d'horloge et de la largeur du bus, et cette carte fonctionne sa mémoire à 2 GHz. C'est pourquoi les nombres de cœurs prédisent si mal la vitesse de génération.

Le plafond pratique est Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compressé à Q3_K_M et générant autour 66.9 tokens par seconde

Le chip et comment il a été construit

Arc A770 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 3.8025831874258 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

39.3 TFLOPS

FP64

2.5 TFLOPS

Sur le papier Arc A770 atteint 39.3 TFLOPS à demi-précision, et 19.7 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 2.5 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 2.1 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 4,096 Unités de shading, 256 Unités de cartographie de texture, et 128 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 A770 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 A770

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 70.4 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 14.1 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 14.1 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 66.9 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 70.4 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 14.1 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 14.1 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 75.5 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 70.4 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 14.1 tok/s

Les modèles d'IA les plus rapides sur un Arc A770

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 A770

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 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

    Des conversations plus longues coûtent de la mémoire en plus des poids. 16 GB donc le réglage vaut la peine d'être bien fait.

  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

    Lisez la vitesse et la portée

    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

    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

    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 Arc A770.

Réponses

Arc A770 — questions courantes

01

Serait deux Arc A770 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?

Les associer achète de la marge plutôt que du rythme : 32 GB travailler avec plutôt que deux fois les tokens par seconde — chaque chiffre ici est pour une seule carte.

02

Arc A770— 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.

03

Arc A770— 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 66.9 tokens par seconde et a besoin d'environ 14.4 Go de la mémoire de la carte.

04

Arc A770— 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.

05

Arc A770— 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 21.0 tokens par seconde

06

Arc A770— peut-il fonctionner 13B modèles ?

Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q6_K, environ 13.7 Go de mémoire et générant environ 71.1 tokens par seconde

07

Arc A770— 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 75.5 tokens par seconde

08

Arc A770— 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.

09

Arc A770— 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.

10

Arc A770— 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.

11

Arc A770— qui le fait ?

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

12

Arc A770— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 2022.

13

Arc A770— 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.

14

Arc A770— 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.

15

Arc A770— quelles sont ses TFLOPS ?

Il est évalué à 39.3 TFLOPS à moitié précision et 19.7 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.

16

Arc A770— 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.

17

Arc A770— 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.

18

Arc A770— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?

Sa mémoire couvre les petits et moyens modèles, bien que les plus grands soient hors de portée et que sa bande passante offre des vitesses de génération utilisables, mais peu spectaculaires. Au total, il tourne 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.

19

Arc A770— 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.

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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