Calcola il TPS del AeroBox GPU 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
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 4.6 tok/s
Modello più veloce
Gemma 3 QAT 1B
22.5 tok/s · 1B
Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un AeroBox 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 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
22.5
tok/s
14–36 · bassa fiducia |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
22.5
tok/s
14–36 · bassa fiducia |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k token | Q8_0 | Comodo |
|
22.5
tok/s
14–36 · bassa fiducia |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
22.5
tok/s
14–36 · bassa fiducia |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
22.5
tok/s
14–36 · bassa fiducia |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
22.5
tok/s
14–36 · bassa fiducia |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
20.9
tok/s
13–33 · bassa fiducia |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
20.5
tok/s
12–33 · bassa fiducia |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
20.5
tok/s
12–33 · bassa fiducia |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
20.5
tok/s
12–33 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
20.5
tok/s
12–33 · bassa fiducia |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
18.8
tok/s
11–30 · bassa fiducia |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
18.8
tok/s
11–30 · bassa fiducia |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
18.8
tok/s
11–30 · bassa fiducia |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
18.8
tok/s
11–30 · bassa fiducia |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
18.3
tok/s
11–29 · bassa fiducia |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k token | Q8_0 | Comodo |
|
18.1
tok/s
11–29 · bassa fiducia |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · bassa fiducia |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k token ? | Q8_0 | Comodo |
|
17.3
tok/s
10–28 · 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
AeroBox 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
- 68 GB/s
- Tipo di memoria
- DDR3
- Larghezza del bus di memoria
- 256 bit
- Memory clock
- 1.07 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
- Kryptos
- Architettura
- GCN 1.0
- Generazione
- Console GPU(Chuwi)
- Fonderia
- TSMC
- Dimensione del processo
- 16 nm
- Rilasciato
- 13 March 2020
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
- 935 MHz
- Velocità di impulso
- 985 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
- 896
- Unità di mappatura delle texture
- 56
- Unità di output di rendering
- 16
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)
- 3.5 TFLOPS
- Precisione singola (FP32)
- 1.8 TFLOPS
- Doppia precisione (FP64)
- 110.3 GFLOPS
- Tasso di pixel
- 16 GPixel/s
- Tasso di texture
- 55 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
- Dimensioni
- 289 mm × 56 mm
- Visualizza output
- 1x DVI
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
- Vulkan
- 1.2
- OpenCL
- 1.2
- Modello shader
- 5.1
Elenco
Dove comprare un AeroBox 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
68 GB/s
Modello più grande
Baichuan 1-13B
AeroBox GPU trasporta solo 8 GB di DDR3. 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 68 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 1.07 GHz. Allargare il bus e aumentare il clock sono le due leve che un produttore ha, motivo per cui una card con core non eccezionali può comunque generare rapidamente.
Il tetto pratico è Baichuan 1-13B, 13.3B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 4.6 token al secondo
Il chip e come è stato costruito
AeroBox GPU è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Kryptos, utilizzando l'architettura GCN 1.0 da AMD, come parte della generazione Console GPU(Chuwi).
Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 16 nm. 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 March 2020, circa 6.3861368864888 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
3.5 TFLOPS
FP64
110.3 GFLOPS
Sulla carta AeroBox GPU raggiunge 3.5 TFLOPS a metà precisione, e 1.8 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 110.3 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 935 MHz a un aumento di 985 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
Ci sono 896 Unità di ombreggiatura, 56 Unità di mappatura delle texture, e 16 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
AeroBox 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.
misurare 289 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.
Gli estremi
I più grandi modelli AI che girano su un AeroBox 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..
I modelli AI più veloci su un AeroBox 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..
Passo dopo passo
Come calcolare i token per secondo di un AeroBox 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..
-
01
Trova il modello nella tabella
La tabella elenca 337 modelli che la scheda gestisce. La casella di ricerca accetta un nome o una taglia come 27b, che corrisponde al numero di parametri.
-
02
Imposta la lunghezza del contesto che utilizzerai effettivamente
Trascina il cursore alla lunghezza della conversazione su cui intendi lavorare. La cache cresce con la conversazione, e contro una CARD che tiene 8 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.
-
03
Scegli quanto lontano comprimerai
Per impostazione predefinita, la tabella seleziona la copia meno compressa che si adatta. Impostare un limite rimuove i modelli che qualificano solo tramite una forte compressione.
-
04
Guarda la gamma, non solo il numero
Le velocità vengono fornite con barre di errore per un motivo. Il miglior caso qui è 22.5 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
Controlla la colonna della memoria prima di impegnarti
La colonna del fit separa i modelli che si adattano appena da quelli con spazio in più — vale la pena controllare prima di decidere su uno, rispetto a un disponibile 8 GB.
-
06
Apri il modello per confrontare le schede
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 AeroBox GPU.
Risposte
AeroBox GPU — domande comuni
AeroBox 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.
AeroBox 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.
AeroBox GPU— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?
Scaricamento oltre la scheda 8 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 AeroBox GPU le schede possono essere due volte più veloci?
La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 16 GB lavorare con piuttosto che il doppio dei token al secondo — ogni cifra qui è per una singola card.
AeroBox 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.
AeroBox 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 4.6 token al secondo e ha bisogno di 7.2 GB della memoria della scheda
AeroBox GPU— quanti token al secondo produce?
Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 22.5 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.
AeroBox 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 7.4 token al secondo
AeroBox 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 5.1 token al secondo
AeroBox GPU— quanta memoria ha?
Questa scheda ha 8 GB di DDR3. 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.
AeroBox GPU— qual è la sua larghezza di banda della memoria?
La larghezza di banda della VRAM raggiunge 68 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.
AeroBox GPU— che tipo di MEMORY utilizza?
Utilizza DDR3 a frequenza di 1.07 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.
AeroBox GPU— Chi lo fa?
Questo è un prodotto di AMD, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 16 nm.
AeroBox GPU— quando è stato rilasciato?
È stato rilasciato in March 2020.
AeroBox 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.
AeroBox GPU— quali sono i suoi TFLOPS?
È valutato a 3.5 TFLOPS a metà precisione e 1.8 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.
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.