Számítsa ki a TPS-t a T500 Max-Q helyi AI modellek

NVIDIA 4 GB GDDR6 80 GB/s December 2020

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 · 16.0 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

33.9 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy T500 Max-Q?

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
33.9 tok/s

29–41

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

29–41

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

20–54 · alacsony bizalom

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

19–50 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

18–49 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

17–45 · alacsony bizalom

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

23–33

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

16–43 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · alacsony bizalom

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

16–42 · 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

T500 Max-Q 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
80 GB/s
Memória típus
GDDR6
Memória busz szélessége
64 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
TU117
Architektúra
Turing
Generáció
Quadro Turing-M(Tx000)
Öntödé
TSMC
Feldolgozási méret
12 nm
Tranzisztorok
4.7 billion
Tranzisztor sűrűség
23,500 K/mm²
Die méret
200 mm²
Csomag
BGA-960
Kiadott
2 December 2020

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
795 MHz
Turbóóra
1.43 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
896
Textúrázási egységek
56
Render kimeneti egységek
32
Streaming multiprocesszorok
14
L1 gyorsítótár
64 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.

Fél precizitás (FP16)
5.1 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
2.6 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
79.8 GFLOPS
Pixelek aránya
46 GPixel/s
Textúra sebesség
80 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)
18 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
PCIe 3.0 x16
Bővítőhely szélessége
IGP

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
7.5
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.8

Lista

Hol lehet venni egy T500 Max-Q

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

4 GB

Sávszélesség

80 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

T500 Max-Q csak hordoz 4 GB -nak GDDR6. 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 80 GB/s egy buszon keresztül a 64 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 szám a busz szélessége és a memória óra szorzataként van. 1.25 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A legnagyobb dolog, amit tart, az DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 16.0 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

T500 Max-Q a grafikus feldolgozón van építve TU117, az architektúra használatával Turing ból NVIDIA, a generáció részeként Quadro Turing-M(Tx000).

A chip-et a következő gyártó készíti TSMC, egy folyamatban 12 , egy kockával, amely méri 200 mm², tartás 4.7 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 December 2020, nagyjából 5.662700776697 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

5.1 TFLOPS

FP64

79.8 GFLOPS

Papíron T500 Max-Q elér 5.1 TFLOPS félnyes pontossággal, és 2.6 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 79.8 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 795 MHz egy gyorsításra 1.43 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

T500 Max-Q L1 gyorsítótárral rendelkezik 64 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 896 árnyékoló egységek, 56 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

18 W

T500 Max-Q rated at 18 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 igp. 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 T500 Max-Q

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 15.1 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 16.6 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 19.6 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 22.9 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 19.6 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 19.6 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 16.3 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 18.6 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 18.6 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 16.0 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy T500 Max-Q

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 33.9 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.9 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.9 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.9 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.9 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 33.9 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 31.4 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 30.8 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 30.8 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 30.8 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy T500 Max-Q

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

    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. 4 GB tehát a beállítást megéri jól csinálni.

  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

    Használja a tartományt válaszként

    Minden sebesség egy becslés egyetlen beszélgetésre, alatta egy tartományral. A felső határ itt 33.9 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 oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette T500 Max-Q.

Válaszok

T500 Max-Q — gyakori kérdések

01

T500 Max-Q— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 5.1 TFLOPS fél precízióban és 2.6 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.

02

T500 Max-Q— Támogatja a CUDA-t?

Igen. Jelentést ad a CUDA számítási képességről. 7.5. 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.

03

T500 Max-Q— 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.

04

T500 Max-Q— 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.

05

T500 Max-Q— Futtathat egy modellt, ami nem fér el a VRAM-jában?

Csak részben. Rétegek a kártyán túl. 4 GB lehetséges és általában hamis gazdaság: a rendszer-memória rész elég lassú ahhoz, hogy dominálja az eredményt.

06

Két T500 Max-Q kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

Nem. Egy második kártya megduplázza a MEMÓRIÁT a 8 GB kombinált memória, körülbelül ugyanazon generációs sebességgel, mint egy.

07

T500 Max-Q— 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.

08

T500 Max-Q— 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. 16.0 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

09

T500 Max-Q— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 33.9 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.

10

T500 Max-Q— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 4 GB -nak GDDR6. 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.

11

T500 Max-Q— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 80 GB/s egy buszon keresztül a 64 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.

12

T500 Max-Q— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja GDDR6 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.

13

T500 Max-Q— ki készíti?

Ez egy terméke a NVIDIA, a chip általi gyártásával TSMC, egy folyamatban 12 .

14

T500 Max-Q— Mikor adták ki?

Megjelent a December 2020.

15

T500 Max-Q— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 18 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.

16

T500 Max-Q— mennyi cache-e van?

Az L1 gyorsítótár 64 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.

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