Számítsa ki a TPS-t a Quadro Plex 7000 helyi AI modellek

NVIDIA 6 GB GDDR5 144 GB/s July 2011

Minden modell a katalógusunkban, amelyet ezzel a kártyával értékeltünk a kiválasztott kontextus hosszán és minimális minőségen. A sebesség egyetlen kérés becslése, amelyet ezen kártya memória sávszélessége és minden modell mérete alapján számoltak ki, miután tömörítették..

Kiszámítva ehhez a kártyához

266 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

Qwen-VL

9.6B · Q3_K_M · 14.6 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

51.8 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Quadro Plex 7000?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Több kontextus több MEMÓRIÁT jelent a beszélgetés gyorsítótárához. A sebesség egy friss beszélgetéshez való, és nem változik ezzel a beállítással..

Elrejti azokat a modelleket, amelyek csak ezen a ponton alá tömörítve férnének el..

266 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
51.8 tok/s

18–104 · alacsony bizalom

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokenek Q8_0 Kényelmes
51.8 tok/s

18–104 · alacsony bizalom

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokenek Q8_0 Kényelmes
51.8 tok/s

18–104 · alacsony bizalom

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
51.8 tok/s

18–104 · alacsony bizalom

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
51.8 tok/s

18–104 · alacsony bizalom

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
51.8 tok/s

18–104 · alacsony bizalom

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
48.0 tok/s

17–96 · alacsony bizalom

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
47.1 tok/s

16–94 · alacsony bizalom

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
47.1 tok/s

16–94 · alacsony bizalom

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
47.1 tok/s

16–94 · alacsony bizalom

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
47.1 tok/s

16–94 · alacsony bizalom

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
43.2 tok/s

15–86 · alacsony bizalom

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
43.2 tok/s

15–86 · alacsony bizalom

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
43.2 tok/s

15–86 · alacsony bizalom

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
43.2 tok/s

15–86 · alacsony bizalom

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
42.2 tok/s

15–84 · alacsony bizalom

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 113k tokenek Q8_0 Kényelmes
41.6 tok/s

15–83 · alacsony bizalom

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes
39.9 tok/s

14–80 · alacsony bizalom

Phi-1 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokenek ? Q8_0 Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Quadro Plex 7000 Teljes specifikáció

Minden az erre a lapra vonatkozóan, rendezve aszerint, mennyire befolyásolja egy nyelvi modell futtatását, nem pedig aszerint, ahogyan egy specifikációs táblázat felsorolná. A MEMORY az első, mert ez határozza meg az eredményt; a többi a CONTEXT..

VRAM

A két specifikáció, ami meghatározza, hogy ezt a KÁRT mit tud futtatni és milyen gyorsan. A kapacitás határozza meg, hogy mely modellek férnek el; a sávszélesség határozza meg, hány token-t állítanak elő másodpercenként, miután elindultak.

Memóriaméret
6 GB
Memória sávszélesség
144 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
384 bit
Memória óra
750 MHz

A chip

Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.

Grafikus processzor
GF110
Architektúra
Fermi 2.0
Generáció
Quadro Plex
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
40 nm
Tranzisztorok
3 billion
Tranzisztor sűrűség
5,800 K/mm²
Die méret
520 mm²
Csomag
BGA-1981
Kiadott
25 July 2011

Órajel sebességek

Milyen gyorsan fut a processzor. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: a szöveg generálása a MEMÓRIA SÁVSZÉLESSÉG által korlátozott, így egy magasabb órajel alig mozdítja el az eredményt.

Alap óra
574 MHz
Turbóóra
574 MHz

Feldolgozó egységek

A chip mit tartalmaz. Ezek a grafikai teljesítményt hajtják, és főként egy hosszú prompt feldolgozása szempontjából számítanak, nem pedig a válasz előállítása szempontjából.

árnyékoló egységek
512
Textúrázási egységek
64
Render kimeneti egységek
48
Streaming multiprocesszorok
16
L1 gyorsítótár
64 KB
L2 gyorsítótár
0.75 MB

Elméleti teljesítmény

A lapra közzétett csúcsaritmetikai sebességek. Ezek olyan plafonok, amelyeket egy valódi munkaterhelés sem ér el, és a szöveg generálása csak ezek kis részét éri el, mert a memória korlátozza, nem az aritmetika.

Egyszeres pontosság (FP32)
1.2 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
587.8 GFLOPS
Pixelek aránya
18 GPixel/s
Textúra sebesség
37 GTexel/s

A lap

Mi szükséges a kártya fizikális telepítéséhez és működtetéséhez - azok a gyakorlati korlátok, amelyek eldöntik, hogy illeszkedik-e a már meglévő géphez.

Teljesítményfelvétel (TDP)
600 W
Javasolt tápegység
1,000 W
Busz interfész
PCIe 2.0 x16
Dimenziók
522 mm
Kimenetek megjelenítése
4x DVI, 2x S-Video

Szoftver-támogatás

Mely grafikai és számítási interfészeket támogat a kártya. A CUDA számítási képesség az, amely hatással van a következtetésre: 7.0 alatt nincsenek tensor magok, és a modern következtetési szoftver lassabb kódutakra tér vissza.

CUDA számítási képesség
2.0
DirectX
11.0
OpenGL
4.6
OpenCL
1.1
Shader modell
5.1

Lista

Hol lehet venni egy Quadro Plex 7000

Jelenleg egyetlen forgalmazó sem listázza ezt a kártyát. A listák olyan forgalmazóktól származnak, akik közvetlenül itt publikálják őket. — böngészés a forgalmazói könyvtárban látni, hogy ki mit árul.

Mit jelentenek a számok

Miért a memória az a szám, ami itt számít

VRAM

6 GB

Sávszélesség

144 GB/s

Legnagyobb modell

Qwen-VL

Quadro Plex 7000 csak hordoz 6 GB -nak GDDR5. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 5.4 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 144 GB/s egy buszon keresztül a 384 bit. A Sávszélesség ennek a kártyának a valódi korlátozása. Minden token megköveteli az egész modell kiolvasását a memóriából, így egy nagy modell lassúnak tűnik itt, még akkor is, ha belefér.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 750 MHz. A busz szélesítése és az óra megemelése az a két kar, amellyel egy gyártó rendelkezik, ezért egy közönséges magokkal rendelkező kártya is gyorsan tud generálni.

A legnagyobb dolog, amit tart, az Qwen-VL, 9.6B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 14.6 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Quadro Plex 7000 a grafikus feldolgozón van építve GF110, az architektúra használatával Fermi 2.0 ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Plex.

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 40 , egy kockával, amely méri 520 mm², tartás 3 billion Tranzisztorok. Egy kisebb folyamat általában nagyobb teljesítményt jelent ugyanannyi energia mellett, bár a nyelvi modellek esetében ez sokkal kevésbé számít, mint a memória alrendszer.

Megjelent a July 2011, nagyjából 15.018765457803 évekkel ezelőtt. A következtetési szoftver támogatás általában egy-két évvel követi a hardvert, így egy ilyen korú KÁRTYA általában érett, jól optimalizált kódútvonalakkal rendelkezik.

A számítási teljesítmény, és hogy miért számít kevesebbet, mint amilyennek tűnik

FP64

587.8 GFLOPS

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 587.8 GFLOPS. Nincs hatással a nyelvi modell futtatására — a következtetési futási idő nem használja — de elválasztja az adatközponti részeket a fogyasztóiaktól, mivel az utóbbi szándékosan korlátozza azt.

Az órajelek egy alapból futnak 574 MHz egy gyorsításra 574 MHz. Itt sokkal kevesebbet ér, mint egy játékbenchmarkon: az órajelek emelése felgyorsítja az aritmetikát, és az aritmetika nem az, amire a generáció vár.

Cache és feldolgozó egységek

Quadro Plex 7000 L1 gyorsítótárral rendelkezik 64 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 0.75 MB. A cache egy részesedést felszív a memóriaforgalomból, ami egyébként a fő buszt érné el, ami az egyetlen hely ezen az oldalon, ahol a sávszélességen kívül más szám is csendben befolyásolja a generálási sebességet — egy nagy L2 lehetővé teszi, hogy a munkakészlet több része közel maradjon a magokhoz.

Vannak 512 árnyékoló egységek, 64 Textúrázási egységek, és 48 Render kimeneti egységek. Ezek grafikai munkaterheket kezelnek és hozzájárulnak a prompt feldolgozáshoz, de a modell válasz generálásával töltött idő nagy részében tétlenül állnak.

Teljesítmény, méret és telepítés

Teljesítményfogyasztás

600 W

Quadro Plex 7000 rated at 600 W, és a javasolt rendszer tápegység 1,000 W. Egy nyelvi modell futtatása egy kártyát inkább rövid ideig foglalkoztat, mint folyamatosan — nagy terhelést jelent a generálás során, és kérések között tétlenkedik — így a folyamatos terhelés egy munkanap alatt általában jól a megadott érték alatt van.

mérés 522 mm hosszú. Érdemes ellenőrizni a gépben lévő házat és tápegységet, mivel a legnagyobb kártyáknak lényegesen több mindkettőre van szükségük, mint amit egy tipikus asztali gép biztosít.

Csatlakozik a PCIe 2.0 x16. A felület szabályozza, hogy a modell milyen gyorsan töltődik be a lemezről a kártyára, nem azt, hogy ott milyen gyorsan fut, így egy szűkebb kapcsolat néhány másodpercbe kerül a rendszerindításkor, és utána semmi.

Az extremitások

A legnagyobb AI modellek, amelyek futnak egy Quadro Plex 7000

A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..

  1. 01 Qwen3.5-9B 9B · Q3_K_M · Feb 2026 15.5 tok/s
  2. 02 NVIDIA-Nemotron-Nano-9B-v2 9B · Q3_K_M · Aug 2025 15.5 tok/s
  3. 03 Ovis2.5 9B 9B · Q3_K_M · Aug 2025 15.5 tok/s
  4. 04 GLM-4.1V-Thinking 9B · Q3_K_M · Aug 2025 15.5 tok/s
  5. 05 MamayLM 9B · Q3_K_M · Apr 2025 15.5 tok/s
  6. 06 GLM-4-9B-0414 9B · Q3_K_M · Apr 2025 15.5 tok/s
  7. 07 SimPO 9B · Q3_K_M · Nov 2024 15.5 tok/s
  8. 08 GLM-4V-9B 9B · Q3_K_M · Jun 2024 15.5 tok/s
  9. 09 Persimmon-8B 9.3B · Q3_K_M · Sep 2023 15.0 tok/s
  10. 10 Qwen-VL 9.6B · Q3_K_M · Aug 2023 14.6 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Quadro Plex 7000

Ahol ez a KÁRTYA a leggyorsabban állítja elő a tokeneket. A kisebb modellek itt dominálnak, mert minden token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer kell kiolvasni a memóriából..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 51.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 51.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 51.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 51.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 51.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 51.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 48.0 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 47.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 47.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 47.1 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Quadro Plex 7000

Nem kell semmit kézzel kiszámolnod — a gputps.com kalkulátor ezen az oldalon már kiszámította minden modelféleséghez, amit ez a kártya elbír. A válasz leolvasása hat lépést igényel..

  1. 01

    Keresd meg a kívánt modellt

    A táblázat felsorolja 266 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.

  2. 02

    Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

    A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 6 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  3. 03

    Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

    Minden modell a legjobb tömörítésnél van megjelenítve, amit ez a KÁRTYA elbír. Egy minimális minőség elrejti azokat, amelyek csak úgy férnek el, ha további szorításra kerülnek, mint amit te elfogadnál.

  4. 04

    Használja a tartományt válaszként

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 51.8 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.

  5. 05

    Ellenőrizze a szabad helyet, mielőtt döntést hozna

    Egy szoros illeszkedés fut, de nem hagy helyet a későbbi kontextus növelésére; a kényelmesnek van fejtérfölénye. A memória oszlop megmutatja, hogy minden modellnek mire van szüksége a rendelkezésre állóval szemben. 6 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette Quadro Plex 7000.

Válaszok

Quadro Plex 7000 — gyakori kérdések

01

Quadro Plex 7000— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. MetaMath 7B (Mistral finetune) at IQ4_XS, használva körülbelül 5.1 GB memória és körülbelül generálás 18.2 tokenek másodpercenként

02

Quadro Plex 7000— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 6 GB -nak GDDR5. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 5.4 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

03

Quadro Plex 7000— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 144 GB/s egy buszon keresztül a 384 bit. Ez a legjobb előrejelzője annak, hogy milyen gyorsan generál szöveget, mert minden egyes token előállítása azt jelenti, hogy az egész modellt egyszer el kell olvasni a memóriából.

04

Quadro Plex 7000— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5 órára állítva 750 MHz. A HBM típusok adatközponti gyorsítókon találhatók, és sokkal nagyobb sávszélességgel rendelkeznek, mint a GDDR, amit asztali kártyákon használnak, ezért ugyanazon kapacitás mellett jelentősen gyorsabban generálnak tokeneket.

05

Quadro Plex 7000— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 40 .

06

Quadro Plex 7000— Mikor adták ki?

Megjelent a July 2011.

07

Quadro Plex 7000— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 600 W, és a javasolt rendszer tápegység 1,000 W. A szöveg generálása nagy terhelést jelent rövid időszakokra, és a kérések között inaktív, így egy munkamenet alatt a fogyasztás általában jól below van a megadott értéknél.

08

Quadro Plex 7000— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 64 Kb, és az L2 gyorsítótár 0.75 MB. A Cache felszívja a memóriaforgalom egy részét, amely egyébként elérné a fő buszt, így egy nagyobb L2 szerény mértékben növeli a generálási sebességet, a sávszélesség által egyedül előre jelzett értékhez képest.

09

Quadro Plex 7000— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 2.0, ami megelőzi a TENSOR CORES-t. A 7.0 és annál magasabb képességű modellek rendelkeznek tenzormagokkal, amelyeket a modern inferencia szoftver használ; ennél alacsonyabb szinten lassabb kódú utakat használ a kvantált modellekhez.

10

Quadro Plex 7000— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 2.0 x16. Ez szabályozza, hogy milyen gyorsan töltődik be egy modell a kártyára, ahelyett, hogy azt nézné, milyen gyorsan fut, miután betöltődött, így ez néhány másodpercet vesz igénybe a rendszerindításkor, és semmit a generálás során.

11

Quadro Plex 7000— jó helyi AI modellek futtatására?

Memóriája miatt kisebb modellekre korlátozódik, bár sávszélessége azt jelenti, hogy a generálás lassúnak fog tűnni a nagyobb modellek esetében. Összesen fut 266 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

12

Quadro Plex 7000— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 6 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

13

Két Quadro Plex 7000 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 12 GB amely lehetővé teszi, hogy olyan modelleket tarts meg, amelyeket egyedül nem tudtak volna, de a generálás nem így oszlik meg. Ezek a számok egy kártyát írnak le.

14

Quadro Plex 7000— Melyik AI modellt tud futtatni?

266 a 679 A nyomon követett open-weight nyelvi modellek elférnek ezen a kártyán, és helyben futtathatók. Az ezen az oldalon található táblázat minden egyes modellt felsorol, beleértve a szükséges memória mennyiségét, a futtatási kvantálást és a becsült generálási sebességet.

15

Quadro Plex 7000— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Qwen-VL at 9.6B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 14.6 token másodpercenként és körülbelül 5.4 A kártya memória GB-ja.

16

Quadro Plex 7000— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 51.8 tokenek másodpercenként, míg a nagyobb modellek arányosan lassabban futnak, mert minden token megköveteli az egész modell memória-ből való egyszeri kiolvasását. A sebességek becslések egyetlen beszélgetés egyidejűleg.

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a hardverrel kezdődik. Ha már tudod, melyik AI modelt szeretnéd, és tudni szeretnéd, mi szükséges a futtatásához, Kezdje a MODELBŐL..

Minden GPU