Calculer le TPS de la Data Center GPU Max 1350 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
dots.llm1
142B · IQ4_XS · 11.7 tok/s
Modèle le plus rapide
Gemma 3 QAT 1B
677 tok/s · 1B
Quels modèles d'IA peuvent fonctionner sur un Data Center GPU Max 1350?
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..
609 les modèles correspondent
Calcul en cours| Quantification | Convient | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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677
tok/s
406–1,084 · faible confiance |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
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677
tok/s
406–1,084 · faible confiance |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k jetons | Q8_0 | Confortable |
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677
tok/s
406–1,084 · faible confiance |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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677
tok/s
406–1,084 · faible confiance |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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677
tok/s
406–1,084 · faible confiance |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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677
tok/s
406–1,084 · faible confiance |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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627
tok/s
376–1,003 · faible confiance |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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616
tok/s
369–985 · faible confiance |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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616
tok/s
369–985 · faible confiance |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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616
tok/s
369–985 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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616
tok/s
369–985 · faible confiance |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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564
tok/s
339–903 · faible confiance |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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564
tok/s
339–903 · faible confiance |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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564
tok/s
339–903 · faible confiance |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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564
tok/s
339–903 · faible confiance |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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551
tok/s
330–881 · faible confiance |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k jetons | Q8_0 | Confortable |
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543
tok/s
326–869 · faible confiance |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · faible confiance |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k jetons ? | Q8_0 | Confortable |
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521
tok/s
313–834 · 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
Data Center GPU Max 1350 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
- 96 GB
- Bande passante de la VRAM
- 2,460 GB/s
- Type de mémoire
- HBM2e
- Largeur du bus mémoire
- 8,192 bit
- Fréquence mémoire
- 1.2 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
- Ponte Vecchio
- Architecture
- Generation 12.5
- Génération
- Data Center GPU(Ponte Vecchio)
- Fonderie
- Intel
- Taille du processus
- 10 nm
- Transistors
- 100 billion
- Densité de transistor
- 78,100 K/mm²
- Taille de die
- 1,280 mm²
- Nouvelles versions
- 10 January 2023
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
- 750 MHz
- Fréquence d'horloge boost
- 1.55 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
- 14,336
- Unités de cartographie de texture
- 896
- Cœurs de ray tracing
- 112
- Cache L1
- 64 KB
- Cache L2
- 408 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)
- 44.4 TFLOPS
- Précision simple (FP32)
- 44.4 TFLOPS
- Double précision (FP64)
- 44.4 TFLOPS
- Taux de texture
- 1,389 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)
- 450 W
- Alimentation électrique suggérée
- 850 W
- Interface de bus
- PCIe 5.0 x16
- Largeur de slot
- OAM 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.
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- OpenCL
- 3.0
- Modèle de Shader
- 6.6
Annonces
Où acheter un Data Center GPU Max 1350
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
96 GB
Bande passante
2,460 GB/s
Modèle le plus grand
dots.llm1
Data Center GPU Max 1350 tient 96 GB de HBM2e. Cela le place dans la catégorie de matériel qui accueille les plus grands modèles open-weight sans les répartir sur plusieurs machines. Un temps d'inférence peut atteindre environ 86.4 GB.
La bande passante de la VRAM atteint 2,460 GB/s à travers un bus de 8,192 bits. C'est au sommet de ce qui existe. Puisque chaque jeton signifie lire le modèle entier hors de la VRAM une fois, cela se traduit presque directement en vitesse de génération — cette CARTE est suffisamment riche en bande passante pour que la taille du modèle cesse d'être le facteur limitant bien avant que le bus ne le soit.
Cela vient d'une horloge mémoire de 1.2 GHz. Les deux moitiés comptent, et aucune n'est visible dans un benchmark de jeu.
Le plafond pratique est dots.llm1, 142B, compressé à IQ4_XS et générant autour 11.7 tokens par seconde
Le chip et comment il a été construit
Data Center GPU Max 1350 est construit sur le processeur graphique Ponte Vecchio, utilisant l'architecture Generation 12.5 de Intel, dans le cadre de la génération Data Center GPU(Ponte Vecchio).
Le chip est fabriqué par Intel, sur un processus de 10 , avec un dé mesurant 1,280 mm², tenue 100 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 2023, approximativement 3.5558395230334 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
44.4 TFLOPS
FP64
44.4 TFLOPS
Sur le papier Data Center GPU Max 1350 atteint 44.4 TFLOPS à demi-précision, et 44.4 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 44.4 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 750 MHz à un coup de 1.55 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
Data Center GPU Max 1350 a un cache L1 de 64 KO, soutenu par un cache L2 de 408 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 14,336 Unités de shading, 896 Unités de cartographie de texture. 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
450 W
Data Center GPU Max 1350 est évalué à 450 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 850 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 oam 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 5.0 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 Data Center GPU Max 1350
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 Data Center GPU Max 1350
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 Data Center GPU Max 1350
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 609 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
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 96 GB c'est souvent ce qui pousse un grand modèle au-delà du seuil.
-
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 677 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 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. 96 GB.
-
06
Vérifiez le même modèle de l'autre côté.
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 Data Center GPU Max 1350.
Réponses
Data Center GPU Max 1350 — questions courantes
Data Center GPU Max 1350— qui le fait ?
Ceci est un produit de Intel, avec la puce fabriquée par Intel, sur un processus de 10 .
Data Center GPU Max 1350— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2023.
Data Center GPU Max 1350— combien de puissance cela utilise-t-il ?
La puissance nominale de la carte est 450 W, et l'alimentation électrique système suggérée est 850 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.
Data Center GPU Max 1350— combien de cache a-t-il ?
Le cache L1 est 64 KO, et le cache L2 est 408 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.
Data Center GPU Max 1350— quelles sont ses TFLOPS ?
Il est évalué à 44.4 TFLOPS à moitié précision et 44.4 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.
Data Center GPU Max 1350— 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.
Data Center GPU Max 1350— quel interface de bus utilise-t-il ?
Cela utilise PCIe 5.0 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.
Data Center GPU Max 1350— est-ce bon pour exécuter des modèles d'IA locaux ?
Sa mémoire est suffisamment grande pour des modèles que la plupart des matériels de bureau ne peuvent pas toucher et sa bande passante la place parmi le matériel le plus rapide disponible pour la génération. En tout, elle fonctionne 609 des modèles que nous suivons. Que cela soit suffisant dépend entièrement du modèle que vous voulez — le tableau ci-dessus répond directement à cela.
Data Center GPU Max 1350— peut-il exécuter un modèle qui ne tient pas dans sa VRAM ?
Déchargement au-delà de la carte 96 GB traîne tout vers le bas, et aucune des données sur cette page ne le suppose.
Serait deux Data Center GPU Max 1350 les cartes peuvent-elles être deux fois plus rapides ?
La capacité augmente, le débit ne change pas. Deux d'entre eux vous donnent 192 GB travailler avec plutôt que deux fois les tokens par seconde — chaque chiffre ici est pour une seule carte.
Data Center GPU Max 1350— quels modèles d'IA peut-il exécuter ?
609 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.
Data Center GPU Max 1350— quel est le plus grand modèle AI qu'il peut exécuter ?
Le plus grand modèle de notre catalogue qui s'adapte est dots.llm1 à 142B paramètres, compressé à IQ4_XS. Cela génère à peu près 11.7 tokens par seconde et a besoin d'environ 78.3 Go de la mémoire de la carte.
Data Center GPU Max 1350— 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 677 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.
Data Center GPU Max 1350— 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 101 tokens par seconde
Data Center GPU Max 1350— peut-il fonctionner 13B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. DeepSeekMoE-16B à Q8_0, environ 17.5 Go de mémoire et générant environ 235 tokens par seconde
Data Center GPU Max 1350— peut-il fonctionner 30B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. ERNIE-4.5-VL-28B-A3B à Q8_0, environ 29.2 Go de mémoire et générant environ 134 tokens par seconde
Data Center GPU Max 1350— peut-il fonctionner 70B modèles ?
Oui. Par exemple, cela fonctionne. Qwen3-Coder-Next à Q8_0, environ 80.7 Go de mémoire et générant environ 47.0 tokens par seconde
Data Center GPU Max 1350— combien de mémoire cela a-t-il?
Cette carte a 96 GB de HBM2e. Environ un dixième est réservé par le runtime d'inférence et le driver, laissant à peu près 86.4 GB disponible pour un modèle et sa conversation.
Data Center GPU Max 1350— quelle est sa bande passante de VRAM ?
La bande passante de la VRAM atteint 2,460 GB/s à travers un bus de 8,192 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.
Data Center GPU Max 1350— Quel type de mémoire utilise-t-il ?
Cela utilise HBM2e à fréquence de 1.2 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.
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.