Számítsa ki a TPS-t a Xe DG1 helyi AI modellek

Intel 4 GB LPDDR4X 68 GB/s January 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 · 8.9 tok/s

Leggyorsabb modell

Gemma 3 QAT 1B

18.8 tok/s · 1B

Mely AI modellek futhatnak egy Xe DG1?

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
18.8 tok/s

11–30 · alacsony bizalom

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

11–30 · alacsony bizalom

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

11–30 · alacsony bizalom

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

11–30 · alacsony bizalom

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

11–30 · alacsony bizalom

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

11–30 · alacsony bizalom

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

10–28 · alacsony bizalom

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

10–27 · alacsony bizalom

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

10–27 · alacsony bizalom

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

10–27 · alacsony bizalom

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

10–27 · alacsony bizalom

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

9–25 · alacsony bizalom

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

9–25 · alacsony bizalom

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

9–25 · alacsony bizalom

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

9–25 · alacsony bizalom

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

9–24 · alacsony bizalom

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

9–24 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · alacsony bizalom

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

9–23 · 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

Xe DG1 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
68 GB/s
Memória típus
LPDDR4X
Memória busz szélessége
128 bit
Memória óra
2.13 GHz

A chip

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

Grafikus processzor
DG1
Architektúra
Generation 12.1
Generáció
Xe Graphics
Öntödé
Intel
Feldolgozási méret
10 nm
Die méret
95 mm²
Kiadott
1 January 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
900 MHz
Turbóóra
1.55 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
640
Textúrázási egységek
40
Render kimeneti egységek
20
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)
4 TFLOPS
Egyszeres pontosság (FP32)
2 TFLOPS
Kettős pontosság (FP64)
496 GFLOPS
Pixelek aránya
31 GPixel/s
Textúra sebesség
62 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)
30 W
Javasolt tápegység
200 W
Áramellátó csatlakozók
None
Busz interfész
PCIe 4.0 x8
Bővítőhely szélessége
Dual-slot
Dimenziók
164 mm × 22 mm
Kimenetek megjelenítése
1x HDMI, 3x DisplayPort

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
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader modell
6.6

Lista

Hol lehet venni egy Xe DG1

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

68 GB/s

Legnagyobb modell

DeciLM 6B

Xe DG1 csak hordoz 4 GB -nak LPDDR4X. 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 68 GB/s egy buszon keresztül a 128 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. 2.13 GHz. Ezért a magok száma olyan rosszul jósolja a generálási sebességet.

A gyakorlati plafon DeciLM 6B, 5.7B, tömörítve Q3_K_M és generálás körül 8.9 tokenek másodpercenként

A chip és hogy hogyan készült

Xe DG1 a grafikus feldolgozón van építve DG1, az architektúra használatával Generation 12.1 ból Intel, a generáció részeként Xe Graphics.

A chip-et a következő gyártó készíti Intel, egy folyamatban 10 , egy kockával, amely méri 95 mm². 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 January 2020, nagyjából 6.5806641339229 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

4 TFLOPS

FP64

496 GFLOPS

Papíron Xe DG1 elér 4 TFLOPS félnyes pontossággal, és 2 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 496 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 1.55 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

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 640 árnyékoló egységek, 40 Textúrázási egységek, és 20 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

30 W

Xe DG1 rated at 30 W, és a javasolt rendszer tápegység 200 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 164 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 4.0 x8. 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 Xe DG1

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 8.4 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 9.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 10.9 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 12.7 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 10.9 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 10.9 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 9.1 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 10.3 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 10.3 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 8.9 tok/s

A leggyorsabb AI modellek egy Xe DG1

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 18.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.4 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s

Lépésről lépésre

Hogyan lehet kiszámolni a tokenek másodpercenként egy Xe DG1

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

    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. 4 GB ez gyakran a különbség egy modell illeszkedése és nem illeszkedése között.

  3. 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.

  4. 04

    Használja a tartományt válaszként

    A sebességek hibahatárokkal járnak okkal. A legjobb eset itt 18.8 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

    Olvasd el a "fit" verdiktet utoljára.

    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

    Nézd meg ugyanazt a modellt a másik oldalról

    Minden modell oldala megismétli ezt a számítást az egész katalógusra. Érdemes megnézni, mielőtt döntesz: megmutatja, mi fut még ugyanazzal a modellel, mellette Xe DG1.

Válaszok

Xe DG1 — gyakori kérdések

01

Xe DG1— 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.

02

Két Xe DG1 kártyák kétszer olyan gyorsak lesznek?

A kapacitás hozzáadódik, a throughput nem. Kettő együtt ad neked 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.

03

Xe DG1— 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.

04

Xe DG1— 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. 8.9 token másodpercenként és körülbelül 3.5 A kártya memória GB-ja.

05

Xe DG1— mennyi token másodpercenként?

A modell függvénye. A leggyorsabb modell, amit itt követünk, az Gemma 3 QAT 1B körülbelül 18.8 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

Xe DG1— mennyi VRAM-ja van?

Ez a KÁRTYA rendelkezik 4 GB -nak LPDDR4X. 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.

07

Xe DG1— mi a memória-sávszélessége?

A memóriával rendelkező sávszélesség eléri 68 GB/s egy buszon keresztül a 128 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.

08

Xe DG1— Milyen típusú MEMORY-t használ?

Használja LPDDR4X órára állítva 2.13 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.

09

Xe DG1— ki készíti?

Ez egy terméke a Intel, a chip általi gyártásával Intel, egy folyamatban 10 .

10

Xe DG1— Mikor adták ki?

Megjelent a January 2020.

11

Xe DG1— mennyi áramot fogyaszt?

A minősített kártya teljesítménye 30 W, és a javasolt rendszer tápegység 200 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.

12

Xe DG1— mennyi cache-e van?

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.

13

Xe DG1— mennyi a TFLOPS-ja?

Ez értékelve van 4 TFLOPS fél precízióban és 2 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.

14

Xe DG1— Támogatja a CUDA-t?

Nem. A CUDA kizárólag NVIDIA, és ez egy kártya a Intel. A nyelvi modellek futtatása ROCm, Vulkan vagy Metal segítségével történik a szoftvertől függően, amelyek éretlenebbek a CUDA úthoz képest — becsléseink büntetést alkalmaznak emiatt.

15

Xe DG1— Milyen busz interfészt használ?

Használja PCIe 4.0 x8. 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.

16

Xe DG1— 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.

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