Calcola il TPS del FirePro S9000 sui modelli locali di AI
Ogni modello nel nostro catalogo è valutato rispetto a questa scheda in base alla lunghezza del contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria di questa scheda e dalle dimensioni di ciascun modello una volta compresso..
Calcolato per questa scheda
679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato
Il modello più grande che supporta
Qwen-VL
9.6B · Q3_K_M · 24.5 tok/s
Modello più veloce
Gemma 3 QAT 1B
87.2 tok/s · 1B
Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un FirePro S9000?
Imposta gli input, leggi la risposta
Maggiore contesto significa più memoria per la cache della conversazione. La velocità è per una conversazione fresca e non cambia con questa impostazione..
Nasconde modelli che si adatterebbero solo comprimendosi al di sotto di questo punto.
266 i modelli corrispondono
Calcolo| Quantizzazione | Adatto | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
87.2
tok/s
52–140 · bassa fiducia |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
87.2
tok/s
52–140 · bassa fiducia |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
87.2
tok/s
52–140 · bassa fiducia |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
87.2
tok/s
52–140 · bassa fiducia |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
87.2
tok/s
52–140 · bassa fiducia |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
87.2
tok/s
52–140 · bassa fiducia |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
80.8
tok/s
48–129 · bassa fiducia |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
79.3
tok/s
48–127 · bassa fiducia |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
79.3
tok/s
48–127 · bassa fiducia |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
79.3
tok/s
48–127 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
79.3
tok/s
48–127 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
72.7
tok/s
44–116 · bassa fiducia |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
72.7
tok/s
44–116 · bassa fiducia |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
72.7
tok/s
44–116 · bassa fiducia |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
72.7
tok/s
44–116 · bassa fiducia |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
70.9
tok/s
43–113 · bassa fiducia |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 113k token | Q8_0 | Comodo |
|
69.9
tok/s
42–112 · bassa fiducia |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
67.1
tok/s
40–107 · bassa fiducia |
Phi-1 ≈ | 1.3B | Oct 2023 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
FirePro S9000 specifiche complete
Tutto ciò che è registrato per questa scheda, ordinato in base a quanto influisce sul funzionamento di un modello di lingua piuttosto che in base a come un documento tecnico lo elencherebbe. La memoria viene prima perché determina l'esito; il resto è contesto..
Memoria
Le due specifiche che decidono cosa può eseguire questa scheda e con quale velocità. La capacità stabilisce quali modelli si adattano; la larghezza di banda stabilisce quanti token al secondo producono una volta che lo fanno.
- Dimensione della memoria
- 6 GB
- Larghezza di banda della memoria
- 264 GB/s
- Tipo di memoria
- GDDR5
- Larghezza del bus di memoria
- 384 bit
- Memory clock
- 1.38 GHz
Il chip
Quale processore è sulla scheda e come è stato fabbricato. Una dimensione del processo più piccola significa generalmente più prestazioni per la stessa potenza.
- Processore grafico
- Tahiti
- Architettura
- GCN 1.0
- Generazione
- FirePro Server(Sx000)
- Fonderia
- TSMC
- Dimensione del processo
- 28 nm
- Transistor
- 4.3 billion
- Densità dei transistor
- 12,300 K/mm²
- Dimensione
- 352 mm²
- Rilasciato
- 24 August 2012
Velocità di clock
Quanto velocemente funziona il processore. Vale molto meno qui rispetto a un benchmark di gioco: generare testo è limitato dalla larghezza di banda della memoria, quindi una maggiore frequenza di clock muove a malapena il risultato.
- Frequenza base
- 900 MHz
- Velocità di impulso
- 900 MHz
Unità di elaborazione
Cosa contiene il chip. Questi influenzano le prestazioni grafiche e sono importanti principalmente per l'elaborazione di un lungo prompt piuttosto che per la produzione della risposta.
- Unità di ombreggiatura
- 1,792
- Unità di mappatura delle texture
- 112
- Unità di output di rendering
- 32
- Cache L1
- 16 KB
- Cache L2
- 0.75 MB
Performance teorica
Tassi aritmetici di picco pubblicati per la scheda. Questi sono soffitti che nessun carico di lavoro reale raggiunge, e generare testo raggiunge una piccola frazione di essi perché è limitato dalla memoria piuttosto che dall'aritmetica.
- Precisione singola (FP32)
- 3.2 TFLOPS
- Doppia precisione (FP64)
- 806.4 GFLOPS
- Tasso di pixel
- 29 GPixel/s
- Tasso di texture
- 101 GTexel/s
La scheda
Cosa serve per installare e alimentare fisicamente la scheda — i vincoli pratici che decidono se si adatta alla macchina che possiedi già.
- Consumo di potenza (TDP)
- 225 W
- Alimentatore consigliato
- 550 W
- Connettori di alimentazione
- 1x 8-pin
- Interfaccia bus
- PCIe 3.0 x16
- Larghezza dello slot
- Dual-slot
- Dimensioni
- 267 mm
- Visualizza output
- 1x DisplayPort 1.2
Supporto software
Quali interfacce grafiche e di calcolo supporta la scheda. La capacità di calcolo CUDA è quella che influisce sull'inferenza: al di sotto di 7.0 non ci sono core tensoriali, e il software di inferenza moderno ricade su percorsi di codice più lenti.
- DirectX
- 11.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.2
- OpenCL
- 1.2
- Modello shader
- 5.1
Elenco
Dove comprare un FirePro S9000
Nessun venditore sta attualmente elencando questa scheda. Gli elenchi provengono da venditori che li pubblicano qui direttamente. — sfogliare il direttorio dei fornitori per vedere chi sta vendendo cosa.
Cosa significano i numeri
Memoria: la specifica che decide tutto
Memoria
6 GB
Larghezza di banda
264 GB/s
Modello più grande
Qwen-VL
FirePro S9000 trasporta solo 6 GB di GDDR5. Questo lo limita alla parte più piccola del catalogo, e un modello deve adattarsi interamente all'interno prima di generare qualsiasi cosa. Un runtime in realtà ottiene circa 5.4 GB.
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 264 GB/s attraverso un bus di 384 bit. La larghezza di banda è il vero vincolo di questa card. Ogni token richiede di leggere l'intero modello dalla memoria, quindi un grande modello si sentirà lento qui anche quando riesce a stare.
La larghezza di banda è la frequenza per la larghezza del bus, e questa scheda funziona la sua memoria a 1.38 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.
La cosa più grande che contiene è Qwen-VL, 9.6B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 24.5 token al secondo
Il chip e come è stato costruito
FirePro S9000 è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Tahiti, utilizzando l'architettura GCN 1.0 da AMD, come parte della generazione FirePro Server(Sx000).
Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 28 nm, con un dado di misura 352 mm², tenere 4.3 billion Transistor. Un processo più piccolo significa generalmente più prestazioni per la stessa potenza, anche se per i modelli di linguaggio è molto meno importante rispetto al sottosistema di memoria.
È stato rilasciato in August 2012, circa 13.936830425808 anni fa. Il supporto software per l'inferenza tende a seguire l'hardware di un anno o due, quindi una CARD di questa età ha generalmente percorsi di codice maturi e ben ottimizzati disponibili per essa.
Calcola il throughput, e perché conta meno di quanto sembri
FP64
806.4 GFLOPS
Il throughput in doppia precisione raggiunge 806.4 GFLOPS. Non ha alcun impatto sull'esecuzione di un modello linguistico — nessun runtime di inferenza lo utilizza — ma separa le parti del datacenter da quelle dei consumatori, poiché queste ultime lo limitano deliberatamente.
Le clock partono da una base di 900 MHz a un aumento di 900 MHz. Vale molto meno qui che in un benchmark di gioco: aumentare le velocità di clock migliora l'aritmetica, e l'aritmetica non è ciò su cui generazione sta aspettando.
Cache e unità di elaborazione
FirePro S9000 ha una cache L1 di 16 KB, supportato da una cache L2 di 0.75 MB. La Cache assorbe una parte del traffico di memoria che altrimenti colpirebbe il bus principale, che è l'unico posto in questa pagina dove un numero diverso dalla larghezza di banda influisce silenziosamente sulla velocità di generazione — un grande L2 consente a una maggiore parte del set di lavoro di rimanere vicino ai core.
Ci sono 1,792 Unità di ombreggiatura, 112 Unità di mappatura delle texture, e 32 Unità di output di rendering. Questi gestiscono i carichi di lavoro grafici e contribuiscono all'elaborazione dei prompt, ma rimangono inattivi per gran parte del tempo che un modello impiega a generare una risposta.
Potenza, dimensione e installazione
Consumo energetico
225 W
FirePro S9000 è valutato a 225 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 550 W. Eseguire un modello di linguaggio tiene occupata una scheda in esplosioni piuttosto che continuamente — attinge intensamente durante la generazione e rimane inattivo tra le richieste — quindi il prelievo sostenuto durante una giornata lavorativa è solitamente ben al di sotto del valore dichiarato.
La scheda occupa dual-slot, misurare 267 mm lungo, e ha bisogno 1x 8-pin. Vale la pena controllare contro il case e l'alimentatore già presenti nella macchina, poiché le schede più grandi necessitano di entrambi notevolmente di più rispetto a quanto fornisca un desktop tipico.
Si connette a PCIe 3.0 x16. L'interfaccia governa quanto velocemente un modello è caricato dal disco nella scheda, non quanto velocemente gira una volta lì, quindi un collegamento più ristretto costa qualche secondo all'avvio e nulla dopo.
Gli estremi
I più grandi modelli AI che girano su un FirePro S9000
I modelli open-weight più grandi che si adattano a questa scheda, dal più recente al più vecchio. Ognuno è mostrato con la migliore compressione che la scheda può contenere..
I modelli AI più veloci su un FirePro S9000
Dove questa scheda produce i token più rapidamente. I modelli più piccoli dominano qui, perché generare ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta..
Passo dopo passo
Come calcolare i token per secondo di un FirePro S9000
Non devi calcolare nulla a mano — il calcolatore gputps.com su questa pagina ha già calcolato per ogni modello che questa scheda può contenere. Leggere la risposta richiede sei passaggi..
-
01
Cerca il modello che desideri
La tabella elenca 266 modelli che questa scheda esegue. La ricerca restringe l'elenco per nome o per dimensione.
-
02
Imposta la lunghezza del contesto che utilizzerai effettivamente
Conversazioni più lunghe costano memoria oltre ai pesi. Contro 6 GB spesso questa è la differenza tra un modello che si adatta e uno che non si adatta.
-
03
Scegli quanto lontano comprimerai
La compressione è ciò che consente ai modelli più grandi di adattarsi. Il controllo qualità scarta qualsiasi modello che richieda più di essa di quanto tu sia disposto a dare.
-
04
Prendi l'intervallo come risposta
Le cifre sono calcolate, non misurate. Il risultato più veloce su questa card è 87.2 tok/s su Gemma 3 QAT 1B. La stessa card e modello variano dal trenta al cinquanta per cento tra i tempi di esecuzione dell'inferenza.
-
05
Leggi il verdetto di aderenza finale
Un adattamento stretto funziona ma non lascia spazio per aumentare il contesto in seguito; confortevole ha margine. La colonna della memoria mostra ciò di cui ha bisogno ogni modello rispetto a un disponibile. 6 GB.
-
06
Controlla lo stesso modello dall'altro lato
Ogni nome di modello nella tabella è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su ogni card che possediamo. È lì che puoi vedere se l'acquisto giusto è FirePro S9000.
Risposte
FirePro S9000 — domande comuni
FirePro S9000— quanta cache ha?
La cache L1 è 16 KB, e la cache L2 è 0.75 MB. La Cache assorbe parte del traffico di memoria che altrimenti raggiungerebbe il bus principale, quindi una L2 più grande offre un modesto incremento alla velocità di generazione oltre a quanto previsto solo dalla larghezza di banda.
FirePro S9000— supporta CUDA?
No. CUDA è solo di NVIDIA, e questa è una card di AMD. Esegue modelli linguistici tramite ROCm, Vulkan o Metal a seconda del software, che sono meno maturi rispetto al percorso CUDA — le nostre stime applicano una penalità per questo.
FirePro S9000— che interfaccia bus utilizza?
Utilizza PCIe 3.0 x16. Questo determina quanto velocemente un modello viene caricato sulla GPU anziché quanto velocemente viene eseguito una volta caricato, quindi costa alcuni secondi all'avvio e nulla durante la generazione.
FirePro S9000— è buono per eseguire modelli AI locali?
La sua MEMORIA lo limita a modelli più piccoli, sebbene la sua LARGHEZZA DI BANDA significhi che la generazione sembrerà lenta su modelli più grandi. In totale, esegue 266 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.
FirePro S9000— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?
Solo parzialmente. Strati oltre la scheda 6 GB sedere nella VRAM e funzionare a una frazione della velocità, quindi un modello principalmente scaricato è raramente degno di essere utilizzato. Ogni cifra qui presuppone che sia completamente residente sulla scheda.
Sarebbero due FirePro S9000 le schede possono essere due volte più veloci?
La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 12 GB di memoria combinata, a circa la stessa velocità di generazione di uno.
FirePro S9000— quali modelli AI può eseguire?
266 del 679 i modelli di linguaggio OPEN WEIGHT che monitoriamo si adattano a questa CARD e possono essere eseguiti localmente. La tabella su questa pagina elenca ciascuno, con la MEMORIA di cui ha bisogno, la quantizzazione a cui viene eseguito e una velocità di generazione stimata.
FirePro S9000— qual è il modello AI più grande che può eseguire?
Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è Qwen-VL nella 9.6B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 24.5 token al secondo e ha bisogno di 5.4 GB della memoria della scheda
FirePro S9000— quanti token al secondo produce?
Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 87.2 token al secondo, mentre modelli più grandi funzionano proporzionalmente più lentamente perché ogni token richiede di leggere l'intero modello dalla memoria una volta. Le velocità sono stime per una singola conversazione alla volta.
FirePro S9000— può eseguirlo 7B modelli?
Sì. Ad esempio, funziona MetaMath 7B (Mistral finetune) nella IQ4_XS, utilizzando circa 5.1 GB di memoria e generando circa 30.6 token al secondo
FirePro S9000— quanta memoria ha?
Questa scheda ha 6 GB di GDDR5. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 5.4 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.
FirePro S9000— qual è la sua larghezza di banda della memoria?
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 264 GB/s attraverso un bus di 384 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.
FirePro S9000— che tipo di MEMORY utilizza?
Utilizza GDDR5 a frequenza di 1.38 GHz. I tipi di HBM si trovano sugli acceleratori da datacenter e portano molto più larghezza di banda rispetto al GDDR utilizzato sulle schede desktop, motivo per cui generano token notevolmente più velocemente alla stessa capacità.
FirePro S9000— Chi lo fa?
Questo è un prodotto di AMD, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 28 nm.
FirePro S9000— quando è stato rilasciato?
È stato rilasciato in August 2012.
FirePro S9000— quanta potenza utilizza?
Potenza nominale della scheda è 225 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 550 W. Generare testo richiede molto in picchi e rimane inattivo tra le richieste, quindi il consumo medio durante una sessione di lavoro è normalmente ben al di sotto del valore nominale.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dall'hardware. Se già sai quale modello vuoi e hai bisogno di sapere cosa serve per eseguirlo., inizia dal modello invece.