Calcola il TPS del Quadro K5000 SYNC sui modelli locali di AI

NVIDIA 4 GB GDDR5 173 GB/s January 2013

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

97 modelli che può eseguire

679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato

Il modello più grande che supporta

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 29.5 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

62.2 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Quadro K5000 SYNC?

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.

97 i modelli corrispondono

Calcolo
Quantizzazione Adatto
62.2 tok/s

22–124 · bassa fiducia

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k token Q8_0 Comodo
62.2 tok/s

22–124 · bassa fiducia

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k token Q8_0 Comodo
62.2 tok/s

22–124 · bassa fiducia

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
62.2 tok/s

22–124 · bassa fiducia

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
62.2 tok/s

22–124 · bassa fiducia

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
62.2 tok/s

22–124 · bassa fiducia

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
57.6 tok/s

20–115 · bassa fiducia

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
56.6 tok/s

20–113 · bassa fiducia

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
56.6 tok/s

20–113 · bassa fiducia

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
56.6 tok/s

20–113 · bassa fiducia

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

20–113 · bassa fiducia

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

18–104 · bassa fiducia

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
51.8 tok/s

18–104 · bassa fiducia

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
51.8 tok/s

18–104 · bassa fiducia

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
51.8 tok/s

18–104 · bassa fiducia

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
50.6 tok/s

18–101 · bassa fiducia

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k token Q8_0 Comodo
49.9 tok/s

17–100 · bassa fiducia

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · bassa fiducia

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k token ? Q8_0 Comodo
47.9 tok/s

17–96 · 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

Quadro K5000 SYNC 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
4 GB
Larghezza di banda della memoria
173 GB/s
Tipo di memoria
GDDR5
Larghezza del bus di memoria
256 bit
Memory clock
1.35 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
GK104
Architettura
Kepler
Generazione
Quadro Kepler(Kx000)
Fonderia
TSMC
Dimensione del processo
28 nm
Transistor
3.5 billion
Densità dei transistor
12,000 K/mm²
Dimensione
294 mm²
Pacchetto
BGA-1745
Rilasciato
25 January 2013

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
706 MHz
Velocità di impulso
706 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
1,536
Unità di mappatura delle texture
128
Unità di output di rendering
32
Cache L1
16 KB
Cache L2
0.5 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)
2.2 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
90.4 GFLOPS
Tasso di pixel
23 GPixel/s
Tasso di texture
90 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)
122 W
Alimentatore consigliato
300 W
Connettori di alimentazione
2x 6-pin
Interfaccia bus
PCIe 2.0 x16
Larghezza dello slot
Triple-slot
Dimensioni
267 mm
Visualizza output
2x DVI, 2x DisplayPort 1.2, 1x SDI

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.

capacitá di calcolo CUDA
3.0
DirectX
11.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
3.0
Modello shader
5.1

Elenco

Dove comprare un Quadro K5000 SYNC

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

Cosa significa il sottosistema di memoria per l'AI

Memoria

4 GB

Larghezza di banda

173 GB/s

Modello più grande

DeciLM 6B

Quadro K5000 SYNC trasporta solo 4 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 3.6 GB.

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 173 GB/s attraverso un bus di 256 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.

Questo deriva da un clock della memoria di 1.35 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.

Il tetto pratico è DeciLM 6B, 5.7B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 29.5 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Quadro K5000 SYNC è costruito sul PROCESSORE GRAFICO GK104, utilizzando l'architettura Kepler da NVIDIA, come parte della generazione Quadro Kepler(Kx000).

Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 28 nm, con un dado di misura 294 mm², tenere 3.5 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 January 2013, circa 13.514733336454 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

90.4 GFLOPS

Il throughput in doppia precisione raggiunge 90.4 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 706 MHz a un aumento di 706 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

Quadro K5000 SYNC ha una cache L1 di 16 KB, supportato da una cache L2 di 0.5 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 1,536 Unità di ombreggiatura, 128 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

122 W

Quadro K5000 SYNC è valutato a 122 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 300 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 triple-slot, misurare 267 mm lungo, e ha bisogno 2x 6-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 2.0 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 Quadro K5000 SYNC

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..

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 27.8 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 30.6 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 35.9 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 42.0 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 35.9 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 35.9 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 30.0 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 34.2 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 34.2 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 29.5 tok/s

I modelli AI più veloci su un Quadro K5000 SYNC

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 62.2 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 62.2 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 62.2 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 62.2 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 62.2 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 62.2 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 57.6 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 56.6 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 56.6 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 56.6 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un Quadro K5000 SYNC

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..

  1. 01

    Cerca il modello che desideri

    La tabella elenca 97 modelli che questa scheda può eseguire. Cerca per nome, o per dimensione — digitando 27b corrisponde al conteggio dei parametri anche quando il nome non lo indica mai.

  2. 02

    Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

    Trascina il cursore alla lunghezza della conversazione su cui intendi lavorare. La cache cresce con la conversazione, e contro una CARD che tiene 4 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.

  3. 03

    Imposta una qualità minima se hai bisogno di una.

    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.

  4. 04

    Leggi la velocità e la gamma

    Ogni velocità è una stima per una singola conversazione, con un intervallo sottostante. L'estremità superiore qui è 62.2 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.

  5. 05

    Controlla la colonna della memoria prima di impegnarti

    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. 4 GB.

  6. 06

    Apri il modello per confrontare le schede

    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 Quadro K5000 SYNC.

Risposte

Quadro K5000 SYNC — domande comuni

01

Quadro K5000 SYNC— che interfaccia bus utilizza?

Utilizza PCIe 2.0 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.

02

Quadro K5000 SYNC— 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 97 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.

03

Quadro K5000 SYNC— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Può essere suddiviso, con il sovraccarico mantenuto nella memoria di sistema oltre la card. 4 GB è possibile e di solito è un falso risparmio: la parte di memoria del sistema è abbastanza lenta da dominare il risultato.

04

Sarebbero due Quadro K5000 SYNC le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 8 GB di memoria combinata, a circa la stessa velocità di generazione di uno.

05

Quadro K5000 SYNC— quali modelli AI può eseguire?

97 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.

06

Quadro K5000 SYNC— qual è il modello AI più grande che può eseguire?

Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è DeciLM 6B nella 5.7B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 29.5 token al secondo e ha bisogno di 3.5 GB della memoria della scheda

07

Quadro K5000 SYNC— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 62.2 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.

08

Quadro K5000 SYNC— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 4 GB di GDDR5. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 3.6 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.

09

Quadro K5000 SYNC— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 173 GB/s attraverso un bus di 256 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.

10

Quadro K5000 SYNC— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza GDDR5 a frequenza di 1.35 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.

11

Quadro K5000 SYNC— Chi lo fa?

Questo è un prodotto di NVIDIA, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 28 nm.

12

Quadro K5000 SYNC— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in January 2013.

13

Quadro K5000 SYNC— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 122 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 300 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.

14

Quadro K5000 SYNC— quanta cache ha?

La cache L1 è 16 KB, e la cache L2 è 0.5 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.

15

Quadro K5000 SYNC— supporta CUDA?

Sì. Riporta la capacità di calcolo CUDA. 3.0, che precede i tensor cores. La capacità 7.0 e superiore ha core tensor, che il software di inferenza moderno utilizza; al di sotto di ciò, si fa riferimento a percorsi di codice più lenti per i modelli quantizzati.

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.

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