Számítsa ki a TPS-t a FirePro S9050 helyi AI modellek

AMD 12 GB GDDR5 264 GB/s August 2014

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

396 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

ERNIE-4.5-21B-A3B

21B · Q3_K_M · 62.3 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

87.2 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy FirePro S9050?

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..

396 modellek megfelelnek

Számítás
Kvantisálás Illeszkedik
87.2 tok/s

52–140 · alacsony bizalom

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

52–140 · alacsony bizalom

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

52–140 · alacsony bizalom

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

52–140 · alacsony bizalom

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

52–140 · alacsony bizalom

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

52–140 · alacsony bizalom

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

48–129 · alacsony bizalom

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

48–127 · alacsony bizalom

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

48–127 · alacsony bizalom

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

48–127 · alacsony bizalom

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

48–127 · alacsony bizalom

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

44–116 · alacsony bizalom

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

44–116 · alacsony bizalom

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

44–116 · alacsony bizalom

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

44–116 · alacsony bizalom

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

43–113 · alacsony bizalom

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokenek Q8_0 Kényelmes
69.9 tok/s

42–112 · alacsony bizalom

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 10.0 GB 4k tokenek Q4_K_M Szoros
69.9 tok/s

42–112 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

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

40–107 · alacsony bizalom

Otter 1.3B May 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 S9050 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
12 GB
Memória sávszélesség
264 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
384 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 Server(Sx000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
28 nm
Tranzisztorok
4.3 billion
Tranzisztor sűrűség
12,300 K/mm²
Die méret
352 mm²
Kiadott
7 August 2014

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
0.75 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)
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
1x 8-pin
Busz interfész
PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
254 mm
Kimenetek megjelenítése
1x DisplayPort 1.2

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 S9050

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

Memória: a specifikáció, ami mindent eldönt

VRAM

12 GB

Sávszélesség

264 GB/s

Legnagyobb modell

ERNIE-4.5-21B-A3B

FirePro S9050 hordoz 12 GB -nak GDDR5. Ez kényelmesen elérhető a kis és közepes modellekhez, bár a legnagyobbak elérhetetlenek maradnak, ha nem osztják őket. A meghajtói terhelés körülbelül 10.8 GB.

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 264 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 1.38 GHz. Mindkét fél fontos, és egyik sem látható egy játéktesztben.

A legnagyobb dolog, amit tart, az ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 62.3 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

FirePro S9050 a grafikus feldolgozón van építve Tahiti, az architektúra használatával GCN 1.0 ból AMD, a generáció részeként FirePro Server(Sx000).

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 August 2014, nagyjából 11.983246433512 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 S9050 L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 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 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 S9050 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 254 mm hosszú, és szükséges 1x 8-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 S9050

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

  1. 01 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 62.3 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 65.4 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 11.8 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 11.8 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 11.8 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 11.9 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 11.8 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 12.6 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 12.1 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 11.8 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy FirePro S9050

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 87.2 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 87.2 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 87.2 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 87.2 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 87.2 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 87.2 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 80.8 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 79.3 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 79.3 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 79.3 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy FirePro S9050

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 396 modellek, amiket a KÁRTYA kezel. A keresőmező egy nevet vagy egy méretet acceptál, mint például 27b, ami a paraméterszámmal egyezik.

  2. 02

    Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

    Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 12 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  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

    Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.

    Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 87.2 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. 12 GB.

  6. 06

    Ellenőrizze más hardverekkel

    Követve egy modellt a saját oldalán, felsorolja az összes hardvert, ami futtathatja, így láthatod, hogyan hasonlít össze FirePro S9050.

Válaszok

FirePro S9050 — gyakori kérdések

01

FirePro S9050— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

A kártya teljesítményén túli terhelés 12 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.

02

Két FirePro S9050 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 24 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

03

FirePro S9050— Melyik AI modellt tud futtatni?

396 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.

04

FirePro S9050— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?

A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az ERNIE-4.5-21B-A3B at 21B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 62.3 token másodpercenként és körülbelül 10.1 A kártya memória GB-ja.

05

FirePro S9050— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 87.2 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.

06

FirePro S9050— futtatható-e 7B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeek Coder 6.7B at Q6_K, használva körülbelül 9.9 GB memória és körülbelül generálás 18.9 tokenek másodpercenként

07

FirePro S9050— futtatható-e 13B modellek?

Igen. Például fut. DeepSeekMoE-16B at Q4_K_M, használva körülbelül 10.0 GB memória és körülbelül generálás 69.9 tokenek másodpercenként

08

FirePro S9050— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 12 GB -nak GDDR5. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 10.8 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.

09

FirePro S9050— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 264 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.

10

FirePro S9050— 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 S9050— ki készíti?

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

12

FirePro S9050— Mikor adták ki?

Megjelent a August 2014.

13

FirePro S9050— 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 S9050— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 16 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.

15

FirePro S9050— 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.

16

FirePro S9050— 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.

17

FirePro S9050— jó helyi AI modellek futtatására?

A memóriája a kis és közepes modelleket fedi le, bár a legnagyobbak elérhetetlenek, mivel a sávszélessége miatt a generálás lassúnak tűnik a nagyobb modellek esetén. Összességében fut 396 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.

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