Számítsa ki a TPS-t a Quadro P2200 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.
Sailor-7B-Chat
7.7B · Q3_K_M · 25.2 tok/s
Leggyorsabb modell
Gemma 3 QAT 1B
72.1 tok/s · 1B
Mely AI modellek futhatnak egy Quadro P2200?
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..
203 modellek megfelelnek
Számítás| Kvantisálás | Illeszkedik | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
72.1
tok/s
25–144 · alacsony bizalom |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
72.1
tok/s
25–144 · alacsony bizalom |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
72.1
tok/s
25–144 · alacsony bizalom |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
72.1
tok/s
25–144 · alacsony bizalom |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
72.1
tok/s
25–144 · alacsony bizalom |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
72.1
tok/s
25–144 · alacsony bizalom |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
66.7
tok/s
23–133 · alacsony bizalom |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.5
tok/s
23–131 · alacsony bizalom |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.5
tok/s
23–131 · alacsony bizalom |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.5
tok/s
23–131 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
65.5
tok/s
23–131 · alacsony bizalom |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
60.1
tok/s
21–120 · alacsony bizalom |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
60.1
tok/s
21–120 · alacsony bizalom |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
60.1
tok/s
21–120 · alacsony bizalom |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
60.1
tok/s
21–120 · alacsony bizalom |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
58.6
tok/s
21–117 · alacsony bizalom |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 84k tokenek | Q8_0 | Kényelmes |
|
57.8
tok/s
20–116 · alacsony bizalom |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · alacsony bizalom |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokenek ? | Q8_0 | Kényelmes |
|
55.4
tok/s
19–111 · 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 P2200 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
- 5 GB
- Memória sávszélesség
- 200 GB/s
- Memória típus
- GDDR5X
- Memória busz szélessége
- 160 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
- GP106
- Architektúra
- Pascal
- Generáció
- Quadro Pascal(Px200)
- Öntödé
- TSMC
- Feldolgozási méret
- 16 nm
- Tranzisztorok
- 4.4 billion
- Tranzisztor sűrűség
- 22,000 K/mm²
- Die méret
- 200 mm²
- Csomag
- BGA-2173
- Kiadott
- 10 June 2019
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 GHz
- Turbóóra
- 1.49 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
- 1,280
- Textúrázási egységek
- 80
- Render kimeneti egységek
- 40
- Streaming multiprocesszorok
- 10
- L1 gyorsítótár
- 48 KB
- L2 gyorsítótár
- 1.25 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)
- 59.7 GFLOPS
- Egyszeres pontosság (FP32)
- 3.8 TFLOPS
- Kettős pontosság (FP64)
- 119.4 GFLOPS
- Pixelek aránya
- 60 GPixel/s
- Textúra sebesség
- 119 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)
- 75 W
- Javasolt tápegység
- 250 W
- Áramellátó csatlakozók
- None
- Busz interfész
- PCIe 3.0 x16
- Bővítőhely szélessége
- Single-slot
- Dimenziók
- 201 mm
- Kimenetek megjelenítése
- 4x 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.
- CUDA számítási képesség
- 6.1
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader modell
- 6.8
Lista
Hol lehet venni egy Quadro P2200
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
Kapacitás és sávszélesség
VRAM
5 GB
Sávszélesség
200 GB/s
Legnagyobb modell
Sailor-7B-Chat
Quadro P2200 csak hordoz 5 GB -nak GDDR5X. Ez korlátozza a katalógus kisebb végére, és egy modellnek teljesen bele kell férnie, mielőtt bármilyen kimenetet generál. Egy futás valójában körülbelül 4.5 GB.
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 200 GB/s egy buszon keresztül a 160 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 1.25 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.
Összeállítva a legnagyobb modell, ami belefér, az Sailor-7B-Chat, 7.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 25.2 tokenek másodpercenként
A chip és hogy hogyan készült
Quadro P2200 a grafikus feldolgozón van építve GP106, az architektúra használatával Pascal ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Pascal(Px200).
A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 16 , egy kockával, amely méri 200 mm², tartás 4.4 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 2019, nagyjából 7.1423180834644 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
59.7 GFLOPS
FP64
119.4 GFLOPS
Papíron Quadro P2200 elér 59.7 GFLOPS félnyes pontossággal, és 3.8 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 119.4 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 1 GHz egy gyorsításra 1.49 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
Quadro P2200 L1 gyorsítótárral rendelkezik 48 Kb, L2 gyorsítótár támogatásával 1.25 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 1,280 árnyékoló egységek, 80 Textúrázási egységek, és 40 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
75 W
Quadro P2200 rated at 75 W, és a javasolt rendszer tápegység 250 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 single-slot, mérés 201 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 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 Quadro P2200
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 Quadro P2200
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 Quadro P2200
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 a modellt a táblázatban
A táblázat felsorolja 203 modellek, amelyeket ez a kártya futtat. A keresés szűkíti a listát név vagy méret alapján.
-
02
Illeszd a kontextust a munkádhoz
Húzza el a csúszkát a tervezett beszélgetési hosszhoz, amin dolgozni kíván. A cache a beszélgetéssel nő, és egy kártyával szemben tart. 5 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.
-
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.
-
04
Nézd meg a tartományt, ne csak a számot.
A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 72.1 tok/s on Gemma 3 QAT 1B. Ugyanaz a Kártya és Modell harminc és ötven százalékos eltérést mutat a következtetési futási idők között.
-
05
Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.
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. 5 GB.
-
06
Nyisd meg a modellt, hogy összehasonlíthasd a kártyákat.
Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette Quadro P2200.
Válaszok
Quadro P2200 — gyakori kérdések
Quadro P2200— mennyi VRAM-ja van?
Ez a KÁRTYA rendelkezik 5 GB -nak GDDR5X. Körülbelül egy tizedet tartanak fenn az inference futási idő és a meghajtó, így körülbelül 4.5 GB elérhető egy AI modell számára és annak beszélgetéséhez.
Quadro P2200— mi a memória-sávszélessége?
A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 200 GB/s egy buszon keresztül a 160 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.
Quadro P2200— Milyen típusú MEMORY-t használ?
Használja GDDR5X 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.
Quadro P2200— ki készíti?
Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 16 .
Quadro P2200— Mikor adták ki?
Megjelent a June 2019.
Quadro P2200— mennyi áramot fogyaszt?
A minősített kártya teljesítménye 75 W, és a javasolt rendszer tápegység 250 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.
Quadro P2200— mennyi cache-e van?
Az L1 gyorsítótár 48 Kb, és az L2 gyorsítótár 1.25 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.
Quadro P2200— mennyi a TFLOPS-ja?
Ez értékelve van 59.7 GFLOPS fél precízióban és 3.8 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.
Quadro P2200— Támogatja a CUDA-t?
Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 6.1, 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.
Quadro P2200— 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.
Quadro P2200— 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 203 a modellek számára, amelyeket nyomon követünk. Hogy ez elég-e, az teljesen attól függ, hogy melyik modellt szeretnéd - a fenti táblázat közvetlenül erre válaszol.
Quadro P2200— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?
A kártya teljesítményén túli terhelés 5 GB lehúzza az egészet, és az ezen az oldalon található számok egyike sem feltételezi azt.
Két Quadro P2200 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?
Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 10 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.
Quadro P2200— Melyik AI modellt tud futtatni?
203 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.
Quadro P2200— Melyik a legnagyobb AI modell, amit futtatni tud?
A katalógusunkban a legnagyobb modell, ami belefér, az Sailor-7B-Chat at 7.7B paraméterek, tömörített Q3_K_M. Körülbelül generál. 25.2 token másodpercenként és körülbelül 4.5 A kártya memória GB-ja.
Quadro P2200— mennyi token másodpercenként?
A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 72.1 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.
Quadro P2200— futtatható-e 7B modellek?
Igen. Például fut. Olmo 3 7B Think at Q3_K_M, használva körülbelül 4.1 GB memória és körülbelül generálás 27.8 tokenek másodpercenként
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..