Calcola il TPS del Zhongshan Subor Z+ GPU sui modelli locali di AI

AMD 8 GB GDDR5 154 GB/s August 2018

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

337 modelli che può eseguire

679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato

Il modello più grande che supporta

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 10.3 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

50.7 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Zhongshan Subor Z+ GPU?

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.

337 i modelli corrispondono

Calcolo
Quantizzazione Adatto
50.7 tok/s

30–81 · bassa fiducia

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

30–81 · bassa fiducia

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

30–81 · bassa fiducia

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

30–81 · bassa fiducia

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

30–81 · bassa fiducia

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

30–81 · bassa fiducia

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

28–75 · bassa fiducia

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

28–74 · bassa fiducia

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

28–74 · bassa fiducia

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

28–74 · bassa fiducia

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

28–74 · bassa fiducia

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

25–68 · bassa fiducia

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

25–68 · bassa fiducia

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

25–68 · bassa fiducia

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

25–68 · bassa fiducia

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

25–66 · bassa fiducia

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k token Q8_0 Comodo
40.7 tok/s

24–65 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · bassa fiducia

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

23–62 · 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

Zhongshan Subor Z+ GPU 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
8 GB
Larghezza di banda della memoria
154 GB/s
Tipo di memoria
GDDR5
Larghezza del bus di memoria
256 bit
Memory clock
1.2 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
Fenghuang
Architettura
GCN 5.0
Generazione
Console GPU(Zhongshan Subor)
Fonderia
TSMC
Dimensione del processo
14 nm
Dimensione
397 mm²
Rilasciato
3 August 2018

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
1.3 GHz
Velocità di impulso
1.3 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
1,536
Unità di mappatura delle texture
96
Unità di output di rendering
32

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.

Mezza precisione (FP16)
8 TFLOPS
Precisione singola (FP32)
4 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
249.6 GFLOPS
Tasso di pixel
42 GPixel/s
Tasso di texture
125 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)
100 W
Visualizza output
2x HDMI 2.0

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
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
2.1
Modello shader
6.0

Elenco

Dove comprare un Zhongshan Subor Z+ GPU

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

8 GB

Larghezza di banda

154 GB/s

Modello più grande

Baichuan 1-13B

Zhongshan Subor Z+ GPU trasporta solo 8 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 7.2 GB.

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 154 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.

La figura è la larghezza del bus moltiplicata per un clock di memoria di 1.2 GHz. È per questo che i conteggi dei core prevedono così male la velocità di generazione.

Messo insieme, il modello più grande che si adatta è Baichuan 1-13B, 13.3B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 10.3 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Zhongshan Subor Z+ GPU è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Fenghuang, utilizzando l'architettura GCN 5.0 da AMD, come parte della generazione Console GPU(Zhongshan Subor).

Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 14 nm, con un dado di misura 397 mm². 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 2018, circa 7.9942098441926 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

FP16

8 TFLOPS

FP64

249.6 GFLOPS

Sulla carta Zhongshan Subor Z+ GPU raggiunge 8 TFLOPS a metà precisione, e 4 TFLOPS a precision singola. Queste sono cifre di picco che nessun carico di lavoro reale sostiene, e generare testo raggiunge solo una piccola frazione di esse - la decodifica è limitata dalla memoria piuttosto che dall'aritmetica, motivo per cui una scheda può sembrare enormemente potente qui e ancora produrre token a un tasso ordinario.

Il throughput in doppia precisione raggiunge 249.6 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 1.3 GHz a un aumento di 1.3 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

Ci sono 1,536 Unità di ombreggiatura, 96 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

100 W

Zhongshan Subor Z+ GPU è valutato a 100 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.

Gli estremi

I più grandi modelli AI che girano su un Zhongshan Subor Z+ GPU

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 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 10.5 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 10.5 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 10.5 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 10.5 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 10.5 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 10.5 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 10.5 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 10.5 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 10.4 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 10.3 tok/s

I modelli AI più veloci su un Zhongshan Subor Z+ GPU

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 50.7 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 50.7 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 47.0 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 46.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 46.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 46.1 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un Zhongshan Subor Z+ GPU

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

    Inizia con il modello, non con la specifica.

    La tabella elenca 337 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 8 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.

  3. 03

    Imposta una qualità minima se hai bisogno di una.

    Ogni modello è mostrato alla migliore compressione che questa CARD può contenere. Una qualità minima nasconde quelli che si adattano solo essendo schiacciati oltre quanto tu accetteresti.

  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 50.7 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

    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. 8 GB.

  6. 06

    Controlla lo stesso modello dall'altro lato

    Ogni pagina del modello ripete questo calcolo per l'intero catalogo. Vale la pena dare un'occhiata prima di decidere: mostra cosa altro esegue lo stesso modello, accanto a Zhongshan Subor Z+ GPU.

Risposte

Zhongshan Subor Z+ GPU — domande comuni

01

Zhongshan Subor Z+ GPU— Chi lo fa?

Questo è un prodotto di AMD, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 14 nm.

02

Zhongshan Subor Z+ GPU— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in August 2018.

03

Zhongshan Subor Z+ GPU— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 100 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.

04

Zhongshan Subor Z+ GPU— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 8 TFLOPS a metà precisione e 4 TFLOPS a precisione singola. Questi sono tetti aritmetici di picco piuttosto che tassi raggiungibili, e la generazione di testo raggiunge solo una piccola frazione di essi perché è limitata dalla larghezza di banda della memoria.

05

Zhongshan Subor Z+ GPU— 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.

06

Zhongshan Subor Z+ GPU— 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 337 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.

07

Zhongshan Subor Z+ GPU— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Scaricamento oltre la scheda 8 GB trascina l'intero insieme verso il basso, e nessuna delle cifre su questa pagina lo presume.

08

Sarebbero due Zhongshan Subor Z+ GPU le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 16 GB di memoria combinata, a circa la stessa velocità di generazione di uno.

09

Zhongshan Subor Z+ GPU— quali modelli AI può eseguire?

337 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.

10

Zhongshan Subor Z+ GPU— qual è il modello AI più grande che può eseguire?

Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è Baichuan 1-13B nella 13.3B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 10.3 token al secondo e ha bisogno di 7.2 GB della memoria della scheda

11

Zhongshan Subor Z+ GPU— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 50.7 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.

12

Zhongshan Subor Z+ GPU— può eseguirlo 7B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona MetaMath 7B (LLaMa finetune) nella Q4_K_M, utilizzando circa 6.5 GB di memoria e generando circa 16.7 token al secondo

13

Zhongshan Subor Z+ GPU— può eseguirlo 13B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona Gemma 4 12B nella Q3_K_M, utilizzando circa 6.5 GB di memoria e generando circa 11.5 token al secondo

14

Zhongshan Subor Z+ GPU— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 8 GB di GDDR5. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 7.2 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.

15

Zhongshan Subor Z+ GPU— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 154 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.

16

Zhongshan Subor Z+ GPU— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza GDDR5 a frequenza di 1.2 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.

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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