Számítsa ki a TPS-t a FirePro W8000 helyi AI modellek

AMD 4 GB GDDR5 176 GB/s June 2012

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

97 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 27.5 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

58.1 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy FirePro W8000?

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..

97 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
58.1 tok/s

35–93 · alacsony bizalom

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

35–93 · alacsony bizalom

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

35–93 · alacsony bizalom

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

35–93 · alacsony bizalom

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

35–93 · alacsony bizalom

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

35–93 · alacsony bizalom

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

32–86 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

32–85 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

29–78 · alacsony bizalom

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

28–76 · alacsony bizalom

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokenek Q8_0 Kényelmes
46.6 tok/s

28–75 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · alacsony bizalom

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

27–72 · 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

FirePro W8000 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
4 GB
Memória sávszélesség
176 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
256 bit
Memória óra
1.38 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
Tahiti
Architektúra
GCN 1.0
Generáció
FirePro GCN(Wx000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
28 nm
Tranzisztorok
4.3 billion
Tranzisztor sűrűség
12,300 K/mm²
Die méret
352 mm²
Kiadott
14 June 2012

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
900 MHz
Turbóóra
900 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
1,792
Textúrázási egységek
112
Render kimeneti egységek
32
L1 gyorsítótár
16 KB
L2 gyorsítótár
0.5 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)
3.2 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
806.4 GFLOPS
Pixelek aránya
29 GPixel/s
Textúra sebesség
101 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)
225 W
Javasolt tápegység
550 W
Áramellátó csatlakozók
2x 6-pin
Busz interfész
PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
279 mm
Kimenetek megjelenítése
4x DisplayPort 1.2, 1x SDI

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.

DirectX
11.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
1.2
Shader modell
5.1

Lista

Hol lehet venni egy FirePro W8000

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

4 GB

Sávszélesség

176 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

FirePro W8000 csak hordoz 4 GB -nak GDDR5. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 3.6 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 176 GB/s egy buszon keresztül a 256 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.

A sávszélesség a óra szorozva az busz szélességgel, és ez a KÁRTYA az memória órajelét 1.38 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlati plafon DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 27.5 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

FirePro W8000 a grafikus feldolgozón van építve Tahiti, az architektúra használatával GCN 1.0 ból AMD, a generáció részeként FirePro GCN(Wx000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 28 , egy kockával, amely méri 352 mm², tartás 4.3 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 June 2012, nagyjából 14.131192831737 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

806.4 GFLOPS

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 806.4 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 900 MHz egy gyorsításra 900 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

FirePro W8000 L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 0.5 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 1,792 árnyékoló egységek, 112 Textúrázási egységek, és 32 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

225 W

FirePro W8000 rated at 225 W, és a javasolt rendszer tápegység 550 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.

A panel elfoglalja dual-slot, mérés 279 mm hosszú, és szükséges 2x 6-pin. 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 3.0 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 FirePro W8000

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

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 26.0 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 28.6 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 33.6 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 39.2 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 33.6 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 33.6 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 28.0 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 32.0 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 32.0 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 27.5 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy FirePro W8000

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 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

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy FirePro W8000

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 a modellt a táblázatban

    A táblázat felsorolja 97 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.

    Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 4 GB Gyakran az az, ami egy nagy modellt a határvonalon túlra lök.

  3. 03

    Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.

    Alapértelmezés szerint a táblázat a legkevésbé tömörített másolatot választja, ami elfér. A padló beállítása eltávolítja azokat a modelleket, amelyek csak erős tömörítéssel felelnek meg.

  4. 04

    Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

    A számok kiszámolt, nem mért. A leggyorsabb eredmény ezen a KÁRTYÁN 58.1 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

    Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.

    A megfelelő oszlop elkülöníti azokat a modelleket, amelyek éppen elférnek, azoktól, amelyeknek van szabad helyük — érdemes megnézni, mielőtt döntést hozunk egy elérhetőről. 4 GB.

  6. 06

    Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.

    Minden modell neve a táblázatban a saját oldalára mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az összes kártyán, amelyet birtoklunk. Itt láthatja, hogy a megfelelő vásárlás megfelel-e FirePro W8000.

Válaszok

FirePro W8000 — gyakori kérdések

01

FirePro W8000— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 3.0 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.

02

FirePro W8000— 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 97 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

03

FirePro W8000— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 4 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

04

Két FirePro W8000 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 8 GB egy GPU-val dolgozni, nem pedig kétszer annyi TOKEN másodpercenként — minden szám egyetlen KÁRTYÁRA vonatkozik.

05

FirePro W8000— Melyik AI modellt tud futtatni?

97 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.

06

FirePro W8000— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az DeciLM 6B at 5.7B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 27.5 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

07

FirePro W8000— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 58.1 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.

08

FirePro W8000— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 4 GB -nak GDDR5. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 3.6 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

09

FirePro W8000— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 176 GB/s egy buszon keresztül a 256 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.

10

FirePro W8000— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5 órára állítva 1.38 GHz. 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.

11

FirePro W8000— ki készíti?

Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 28 .

12

FirePro W8000— Mikor adták ki?

Megjelent a June 2012.

13

FirePro W8000— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 225 W, és a javasolt rendszer tápegység 550 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.

14

FirePro W8000— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 16 Kb, és az L2 gyorsítótár 0.5 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.

15

FirePro W8000— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a AMD. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

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