Számítsa ki a TPS-t a Radeon R9 295X2 helyi AI modellek

AMD 4 GB GDDR5 320 GB/s April 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

97 modellek, amelyeket futtathat

679 modellek az adatbázisunkban összesen

A legnagyobb modell, amit tartalmaz.

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 50.1 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

106 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Radeon R9 295X2?

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
106 tok/s

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

63–169 · alacsony bizalom

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

59–157 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

58–154 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

53–141 · alacsony bizalom

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

52–138 · alacsony bizalom

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

51–136 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · alacsony bizalom

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

49–130 · 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

Radeon R9 295X2 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
320 GB/s
Memória típus
GDDR5
Memória busz szélessége
512 bit
Memória óra
1.25 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
Vesuvius
Architektúra
GCN 2.0
Generáció
Volcanic Islands(R9 200)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
28 nm
Tranzisztorok
6.2 billion
Tranzisztor sűrűség
14,200 K/mm²
Die méret
438 mm²
Kiadott
29 April 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
1.02 GHz
Turbóóra
1.02 GHz

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
2,816
Textúrázási egységek
176
Render kimeneti egységek
64
L1 gyorsítótár
16 KB
L2 gyorsítótár
1 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)
5.7 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
716.7 GFLOPS
Pixelek aránya
65 GPixel/s
Textúra sebesség
179 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)
500 W
Javasolt tápegység
900 W
Áramellátó csatlakozók
2x 8-pin
Busz interfész
PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
307 mm × 42 mm
Kimenetek megjelenítése
1x DVI, 4x mini-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
12.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
2.1
Shader modell
6.5

Lista

Hol lehet venni egy Radeon R9 295X2

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

320 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

Radeon R9 295X2 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 320 GB/s egy buszon keresztül a 512 bit. Ez a szám szabályozza a generálási sebességet — az egy bájtra vonatkozó aritmetika elég kicsi ahhoz, hogy a busz, ne pedig a magok legyenek azok, amire mindenki vár.

Ez egy MEMORY CLOCK-ból származik 1.25 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 50.1 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Radeon R9 295X2 a grafikus feldolgozón van építve Vesuvius, az architektúra használatával GCN 2.0 ból AMD, a generáció részeként Volcanic Islands(R9 200).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 28 , egy kockával, amely méri 438 mm², tartás 6.2 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 April 2014, nagyjából 12.257565598827 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

716.7 GFLOPS

A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 716.7 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 1.02 GHz egy gyorsításra 1.02 GHz. 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

Radeon R9 295X2 L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 1 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 2,816 árnyékoló egységek, 176 Textúrázási egységek, és 64 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

500 W

Radeon R9 295X2 rated at 500 W, és a javasolt rendszer tápegység 900 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 307 mm hosszú, és szükséges 2x 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 Radeon R9 295X2

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 47.2 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 51.9 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 61.0 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 71.3 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 61.0 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 61.0 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 50.9 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 58.1 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 58.1 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 50.1 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Radeon R9 295X2

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 106 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 106 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 97.9 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 96.1 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon R9 295X2

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

    Keleti AI model, amely nem illeszthető a GPU VRAM-ba, szoros megszorításokkal futtatható, kényelmesen vagy könnyen fut, nyílt forráskódú AI model, az adatbázisunkban található, legújabb GPU-k, GPU VRAM/bandwidth, GPU kártya, AI kontextusablak.

    A táblázat felsorolja 97 modellek, amelyeket ez a kártya futtathat. Keresés név vagy méret szerint — a 27b beírása a paraméterek számán illeszkedik, még akkor is, ha a név soha nem mondja ki.

  2. 02

    Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

    A hosszabb beszélgetések memóriahasználata a súlyok mellett. 4 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  3. 03

    Válaszd ki, meddig szeretnéd tömöríteni.

    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

    Olvasd el a sebességet és a hatótávolságot

    A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 106 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 memória oszlopot elköteleződés előtt.

    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

    Ellenőrizze más hardverekkel

    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 Radeon R9 295X2.

Válaszok

Radeon R9 295X2 — gyakori kérdések

01

Radeon R9 295X2— 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

Radeon R9 295X2— 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

Radeon R9 295X2— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 4 GB ül a rendszer memóriájában és a sebesség egy részén fut, így a főleg leterhelt modell ritkán ér meg használni. Minden itt szereplő számadat azt feltételezi, hogy teljesen a kártyán van.

04

Két Radeon R9 295X2 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 8 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.

05

Radeon R9 295X2— 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

Radeon R9 295X2— 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. 50.1 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

07

Radeon R9 295X2— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 106 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

Radeon R9 295X2— 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

Radeon R9 295X2— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 320 GB/s egy buszon keresztül a 512 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

Radeon R9 295X2— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR5 órára állítva 1.25 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

Radeon R9 295X2— ki készíti?

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

12

Radeon R9 295X2— Mikor adták ki?

Megjelent a April 2014.

13

Radeon R9 295X2— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 500 W, és a javasolt rendszer tápegység 900 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

Radeon R9 295X2— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 16 Kb, és az L2 gyorsítótár 1 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

Radeon R9 295X2— 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