Calcola il TPS del Quadro M2000 sui modelli locali di AI

NVIDIA 4 GB GDDR5 106 GB/s April 2016

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 · 18.0 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

38.1 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Quadro M2000?

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
38.1 tok/s

13–76 · bassa fiducia

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

13–76 · bassa fiducia

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

13–76 · bassa fiducia

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

13–76 · bassa fiducia

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

13–76 · bassa fiducia

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

13–76 · bassa fiducia

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

12–71 · bassa fiducia

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

12–69 · bassa fiducia

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

12–69 · bassa fiducia

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

12–69 · bassa fiducia

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

12–69 · bassa fiducia

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

11–63 · bassa fiducia

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

11–63 · bassa fiducia

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

11–63 · bassa fiducia

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

11–63 · bassa fiducia

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

11–62 · bassa fiducia

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

11–61 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · bassa fiducia

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

10–59 · 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 M2000 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
106 GB/s
Tipo di memoria
GDDR5
Larghezza del bus di memoria
128 bit
Memory clock
1.65 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
GM206
Architettura
Maxwell 2.0
Generazione
Quadro Maxwell(Mx000)
Fonderia
TSMC
Dimensione del processo
28 nm
Transistor
2.9 billion
Densità dei transistor
12,900 K/mm²
Dimensione
228 mm²
Pacchetto
BGA-1428
Rilasciato
8 April 2016

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
796 MHz
Velocità di impulso
1.16 GHz

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
768
Unità di mappatura delle texture
48
Unità di output di rendering
32
Streaming multiprocessors
6
Cache L1
48 KB
Cache L2
1 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)
1.8 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
55.8 GFLOPS
Tasso di pixel
37 GPixel/s
Tasso di texture
56 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)
75 W
Alimentatore consigliato
250 W
Connettori di alimentazione
None
Interfaccia bus
PCIe 3.0 x16
Larghezza dello slot
Single-slot
Dimensioni
201 mm
Visualizza output
4x 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.

capacitá di calcolo CUDA
5.2
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modello shader
6.8

Elenco

Dove comprare un Quadro M2000

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

Capacità e larghezza di banda

Memoria

4 GB

Larghezza di banda

106 GB/s

Modello più grande

DeciLM 6B

Quadro M2000 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 106 GB/s attraverso un bus di 128 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 figura è la larghezza del bus moltiplicata per un clock di memoria di 1.65 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.

La cosa più grande che contiene è DeciLM 6B, 5.7B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 18.0 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Quadro M2000 è costruito sul PROCESSORE GRAFICO GM206, utilizzando l'architettura Maxwell 2.0 da NVIDIA, come parte della generazione Quadro Maxwell(Mx000).

Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 28 nm, con un dado di misura 228 mm², tenere 2.9 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 April 2016, circa 10.314901979196 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

55.8 GFLOPS

Il throughput in doppia precisione raggiunge 55.8 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 796 MHz a un aumento di 1.16 GHz. 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 M2000 ha una cache L1 di 48 KB, supportato da una cache L2 di 1 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 768 Unità di ombreggiatura, 48 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

75 W

Quadro M2000 è valutato a 75 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 250 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 single-slot, misurare 201 mm lungo. 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 Quadro M2000

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 17.0 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 18.7 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 22.0 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 25.7 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 22.0 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 22.0 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 18.4 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 20.9 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 20.9 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 18.0 tok/s

I modelli AI più veloci su un Quadro M2000

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 38.1 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 38.1 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 38.1 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 38.1 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 38.1 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 38.1 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 35.3 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 34.6 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 34.6 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 34.6 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un Quadro M2000

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 esegue. La ricerca restringe l'elenco per nome o per dimensione.

  2. 02

    Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

    Imposta il contesto sulla tua vera lunghezza di lavoro. Brevi domande costano quasi nulla, ma un lungo documento può consumare una grande parte di 4 GB quindi l'impostazione vale la pena di essere corretta.

  3. 03

    Fissa il confronto a un livello di qualità.

    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

    Prendi l'intervallo come risposta

    Ogni velocità è una stima per una singola conversazione, con un intervallo sottostante. L'estremità superiore qui è 38.1 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

    Leggi il verdetto di aderenza finale

    Tight significa che funziona oggi; comfortable significa che continua a funzionare quando la conversazione cresce. Confronta ciò di cui ha bisogno ogni modello rispetto a un disponibile. 4 GB.

  6. 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 Quadro M2000.

Risposte

Quadro M2000 — domande comuni

01

Quadro M2000— quanta cache ha?

La cache L1 è 48 KB, e la cache L2 è 1 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.

02

Quadro M2000— supporta CUDA?

Sì. Riporta la capacità di calcolo CUDA. 5.2, 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.

03

Quadro M2000— 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.

04

Quadro M2000— 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.

05

Quadro M2000— 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 trascina l'intero insieme verso il basso, e nessuna delle cifre su questa pagina lo presume.

06

Sarebbero due Quadro M2000 le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 8 GB che ti permette di mantenere modelli che nessuno potrebbe tenere da solo, ma la generazione non si suddivide in quel modo. Queste cifre descrivono una card.

07

Quadro M2000— 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.

08

Quadro M2000— 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 18.0 token al secondo e ha bisogno di 3.5 GB della memoria della scheda

09

Quadro M2000— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 38.1 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.

10

Quadro M2000— 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.

11

Quadro M2000— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 106 GB/s attraverso un bus di 128 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.

12

Quadro M2000— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza GDDR5 a frequenza di 1.65 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.

13

Quadro M2000— Chi lo fa?

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

14

Quadro M2000— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in April 2016.

15

Quadro M2000— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 75 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 250 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.

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