Számítsa ki a TPS-t a Radeon RX 580G helyi AI modellek
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
679 modellek az adatbázisunkban összesen
A legnagyobb modell, amit tartalmaz.
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 17.2 tok/s
Leggyorsabb modell
Gemma 3 QAT 1B
84.6 tok/s · 1B
Mely AI modellek futhatnak egy Radeon RX 580G?
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..
337 modellek megfelelnek
Számítás| Kvantisálás | Illeszkedik | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
84.6
tok/s
51–135 · alacsony bizalom |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
84.6
tok/s
51–135 · alacsony bizalom |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
84.6
tok/s
51–135 · alacsony bizalom |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
84.6
tok/s
51–135 · alacsony bizalom |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
84.6
tok/s
51–135 · alacsony bizalom |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
84.6
tok/s
51–135 · alacsony bizalom |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
78.3
tok/s
47–125 · alacsony bizalom |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
76.9
tok/s
46–123 · alacsony bizalom |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
76.9
tok/s
46–123 · alacsony bizalom |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
76.9
tok/s
46–123 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
76.9
tok/s
46–123 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
70.5
tok/s
42–113 · alacsony bizalom |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
70.5
tok/s
42–113 · alacsony bizalom |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
70.5
tok/s
42–113 · alacsony bizalom |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
70.5
tok/s
42–113 · alacsony bizalom |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
68.8
tok/s
41–110 · alacsony bizalom |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
67.8
tok/s
41–108 · alacsony bizalom |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · alacsony bizalom |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.1
tok/s
39–104 · 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 RX 580G 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
- 8 GB
- Memória sávszélesség
- 256 GB/s
- Memória típus
- GDDR5
- Memória busz szélessége
- 256 bit
- Memória óra
- 2 GHz
A chip
Melyik processor található az alaplapon és hogyan készült. Egy kisebb gyártási méret általában jobb teljesítményt jelent ugyanazon energiafelhasználás mellett.
- Grafikus processzor
- Polaris 20
- Architektúra
- GCN 4.0
- Generáció
- Polaris(RX 500)
- Öntödé
- GlobalFoundries
- Feldolgozási méret
- 14 nm
- Tranzisztorok
- 5.7 billion
- Tranzisztor sűrűség
- 24,600 K/mm²
- Die méret
- 232 mm²
- Csomag
- BGA-1401
- Kiadott
- 15 October 2018
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
- 1.26 GHz
- Turbóóra
- 1.33 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
- 2,304
- Textúrázási egységek
- 144
- Render kimeneti egységek
- 32
- L1 gyorsítótár
- 16 KB
- L2 gyorsítótár
- 2 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.
- Fél precizitás (FP16)
- 6.1 TFLOPS
- Egyszeres pontosság (FP32)
- 6.1 TFLOPS
- Kettős pontosság (FP64)
- 383 GFLOPS
- Pixelek aránya
- 43 GPixel/s
- Textúra sebesség
- 192 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)
- 185 W
- Javasolt tápegység
- 450 W
- Áramellátó csatlakozók
- 1x 8-pin
- Busz interfész
- PCIe 3.0 x16
- Bővítőhely szélessége
- Dual-slot
- Dimenziók
- 241 mm
- Kimenetek megjelenítése
- 1x HDMI 2.0b, 3x DisplayPort 1.4a
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
- 1.3
- OpenCL
- 2.1
- Shader modell
- 6.7
Lista
Hol lehet venni egy Radeon RX 580G
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
8 GB
Sávszélesség
256 GB/s
Legnagyobb modell
Baichuan 1-13B
Radeon RX 580G csak hordoz 8 GB -nak GDDR5. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 7.2 GB.
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 256 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 2 GHz. 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 gyakorlatban ez a kombináció a következőnél végződik Baichuan 1-13B, 13.3B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 17.2 tokenek másodpercenként
A chip és hogy hogyan készült
Radeon RX 580G a grafikus feldolgozón van építve Polaris 20, az architektúra használatával GCN 4.0 ból AMD, a generáció részeként Polaris(RX 500).
A chip-et a következő gyártó készíti GlobalFoundries, egy folyamatban 14 , egy kockával, amely méri 232 mm², tartás 5.7 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 October 2018, nagyjából 7.7945517920729 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
FP16
6.1 TFLOPS
FP64
383 GFLOPS
Papíron Radeon RX 580G elér 6.1 TFLOPS félnyes pontossággal, és 6.1 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek csúcsértékek, amelyeket valós terhelés nem fenntart, és a szöveggenerálás csak ezek egy kis töredékét éri el - a dekódolás a memória által korlátozott, nem pedig a számítási műveletek által, ezért egy kártya itt rendkívül erősnek tűnhet, mégis normális sebességgel állít elő tokeneket.
A dupla pontosságú áteresztőképesség eléri 383 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 1.26 GHz egy gyorsításra 1.33 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 RX 580G L1 gyorsítótárral rendelkezik 16 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 2 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 2,304 árnyékoló egységek, 144 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
185 W
Radeon RX 580G rated at 185 W, és a javasolt rendszer tápegység 450 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 241 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 Radeon RX 580G
A legnagyobb open weight modellek, amelyek elférnek ezen a kártyán, legújabb elöl. Mindegyik a kártya által elérhető legjobb tömörítésben van megjelenítve..
A leggyorsabb AI modellek egy Radeon RX 580G
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..
Lépésről lépésre
Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Radeon RX 580G
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..
-
01
Keresd meg a kívánt modellt
A táblázat felsorolja 337 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.
-
02
Illeszd a kontextust a munkádhoz
Állítsa be a kontextust a valódi munkahosszára. A rövid kérdések szinte semmit sem számítanak, de egy hosszú dokumentum jelentős részesedést fogyaszthat. 8 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.
-
03
Állítson be egy minimális minőséget, ha szüksége van rá.
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.
-
04
Használja a tartományt válaszként
A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 84.6 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
-
05
Ellenőrizze a szabad helyet, mielőtt döntést hozna
A Szoros azt jelenti, hogy ma működik; a Kényelmes azt jelenti, hogy még mindig működik, amikor a beszélgetés nő. Hasonlítsa össze, hogy az egyes modelleknek mire van szükségük egy elérhetővel. 8 GB.
-
06
Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról
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 RX 580G.
Válaszok
Radeon RX 580G — gyakori kérdések
Radeon RX 580G— 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.
Radeon RX 580G— 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.
Radeon RX 580G— 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 337 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.
Radeon RX 580G— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?
Fel lehet osztani, az átlépés a rendszer MEMÓRIÁBAN marad, a kártya mögött. 8 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.
Két Radeon RX 580G kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?
A párosításuk fejlesztési lehetőséget biztosít a sebesség helyett: 16 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.
Radeon RX 580G— Melyik AI modellt tud futtatni?
337 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.
Radeon RX 580G— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?
A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Baichuan 1-13B at 13.3B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 17.2 token másodpercenként és körülbelül 7.2 A kártya memória GB-ja.
Radeon RX 580G— mennyi token másodpercenként?
A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 84.6 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.
Radeon RX 580G— futtatható-e 7B modellek?
Igen. Például fut. MetaMath 7B (LLaMa finetune) at Q4_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 27.9 tokenek másodpercenként
Radeon RX 580G— futtatható-e 13B modellek?
Igen. Például fut. Gemma 4 12B at Q3_K_M, használva körülbelül 6.5 GB memória és körülbelül generálás 19.1 tokenek másodpercenként
Radeon RX 580G— mennyi VRAM-ja van?
Ez a KÁRTYA rendelkezik 8 GB -nak GDDR5. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 7.2 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.
Radeon RX 580G— mi a memória-sávszélessége?
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 256 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.
Radeon RX 580G— Milyen típusú MEMORY-t használ?
Használja GDDR5 órára állítva 2 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.
Radeon RX 580G— ki készíti?
Ez egy terméke a AMD, a chip általi gyártásával GlobalFoundries, egy folyamatban 14 .
Radeon RX 580G— Mikor adták ki?
Megjelent a October 2018.
Radeon RX 580G— mennyi áramot fogyaszt?
A minősített kártya teljesítménye 185 W, és a javasolt rendszer tápegység 450 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.
Radeon RX 580G— mennyi cache-e van?
Az L1 gyorsítótár 16 Kb, és az L2 gyorsítótár 2 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.
Radeon RX 580G— mennyi a TFLOPS-ja?
Ez értékelve van 6.1 TFLOPS fél precízióban és 6.1 TFLOPS egyszeres pontossággal. Ezek a csúcs aritmetikai plafonok, nem pedig elérhető sebességek, és a szöveggenerálás csak e plafonok kis részét éri el, mert inkább a memóriabandwidth korlátozza.
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..