Calcola il TPS del GeForce RTX 3060 12 GB sui modelli locali di AI

NVIDIA 12 GB GDDR6 360 GB/s January 2021

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

396 modelli che può eseguire

679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato

Il modello più grande che supporta

ERNIE-4.5-21B-A3B

21B · Q3_K_M · 109 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

152 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un GeForce RTX 3060 12 GB?

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.

396 i modelli corrispondono

Calcolo
Quantizzazione Adatto
152 tok/s

130–183

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

130–183

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

91–244 · bassa fiducia

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

91–244 · bassa fiducia

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

91–244 · bassa fiducia

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

91–244 · bassa fiducia

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

85–226 · bassa fiducia

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

83–222 · bassa fiducia

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

83–222 · bassa fiducia

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

83–222 · bassa fiducia

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

83–222 · bassa fiducia

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

76–203 · bassa fiducia

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

76–203 · bassa fiducia

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

76–203 · bassa fiducia

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

76–203 · bassa fiducia

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

105–149

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

73–196 · bassa fiducia

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

73–196 · bassa fiducia

DeepSeekMoE-16B 16B Jan 2024 10.0 GB 4k token Q4_K_M Stretto
117 tok/s

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

Otter 1.3B May 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

GeForce RTX 3060 12 GB 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
12 GB
Larghezza di banda della memoria
360 GB/s
Tipo di memoria
GDDR6
Larghezza del bus di memoria
192 bit
Memory clock
1.88 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
GA106
Architettura
Ampere
Generazione
GeForce 30
Fonderia
Samsung
Dimensione del processo
8 nm
Transistor
12 billion
Densità dei transistor
43,500 K/mm²
Dimensione
276 mm²
Pacchetto
BGA-2713
Rilasciato
12 January 2021

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
1.32 GHz
Velocità di impulso
1.78 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
3,584
Unità di mappatura delle texture
112
Unità di output di rendering
48
Streaming multiprocessors
28
Nuclei Tensor
112
Nuclei di ray tracing
28
Cache L1
128 KB
Cache L2
3 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.

Mezza precisione (FP16)
12.7 TFLOPS
Precisione singola (FP32)
12.7 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
199 GFLOPS
Tasso di pixel
85 GPixel/s
Tasso di texture
199 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)
170 W
Alimentatore consigliato
450 W
Connettori di alimentazione
1x 12-pin
Interfaccia bus
PCIe 4.0 x16
Larghezza dello slot
Dual-slot
Dimensioni
242 mm
Visualizza output
1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 1.4a

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
8.6
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modello shader
6.8

Elenco

Dove comprare un GeForce RTX 3060 12 GB

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

12 GB

Larghezza di banda

360 GB/s

Modello più grande

ERNIE-4.5-21B-A3B

GeForce RTX 3060 12 GB trasporta 12 GB di GDDR6. Questo raggiunge comodamente modelli piccoli e medi, anche se i più grandi rimangono fuori portata senza dividerli. L'overhead del driver lascia circa 10.8 GB.

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 360 GB/s attraverso un bus di 192 bit. Questo è il numero che governa la velocità di generazione — l'aritmetica per byte letto è così piccola che il bus, non i core, è ciò su cui tutto aspetta.

La larghezza di banda è la frequenza per la larghezza del bus, e questa scheda funziona la sua memoria a 1.88 GHz. Entrambe le metà sono importanti e nessuna è visibile in un benchmark di gioco.

La cosa più grande che contiene è ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 109 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

GeForce RTX 3060 12 GB è costruito sul PROCESSORE GRAFICO GA106, utilizzando l'architettura Ampere da NVIDIA, come parte della generazione GeForce 30.

Il chip è prodotto da Samsung, su un processo di 8 nm, con un dado di misura 276 mm², tenere 12 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 2021, circa 5.5503619358415 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

12.7 TFLOPS

FP64

199 GFLOPS

Nuclei Tensor

112

Sulla carta GeForce RTX 3060 12 GB raggiunge 12.7 TFLOPS a metà precisione, e 12.7 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 199 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.

La scheda porta 112 Nuclei Tensor attraverso 28 Streaming multiprocessors. Questi accelerano l'aritmetica delle matrici al centro di un transformer, e sono ciò che rende l'elaborazione dei prompt — leggere un lungo documento prima di rispondere — drammaticamente più veloce di quanto non sarebbe altrimenti.

Le clock partono da una base di 1.32 GHz a un aumento di 1.78 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

GeForce RTX 3060 12 GB ha una cache L1 di 128 KB, supportato da una cache L2 di 3 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 3,584 Unità di ombreggiatura, 112 Unità di mappatura delle texture, e 48 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

170 W

GeForce RTX 3060 12 GB è valutato a 170 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 450 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 242 mm lungo, e ha bisogno 1x 12-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 4.0 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 GeForce RTX 3060 12 GB

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 ERNIE-4.5-21B-A3B 21B · Q3_K_M · Jun 2025 109 tok/s
  2. 02 GigaChat Lite (GigaChat-20B-A3B) 20B · Q3_K_M · Dec 2024 114 tok/s
  3. 03 InternLM2.5 20B · Q3_K_M · Aug 2024 20.6 tok/s
  4. 04 Granite 20B 20B · Q3_K_M · May 2024 20.6 tok/s
  5. 05 InternLM2-20B 20B · Q3_K_M · Jan 2024 20.6 tok/s
  6. 06 CogAgent 18B · IQ4_XS · Dec 2023 20.8 tok/s
  7. 07 SPHINX (Llama 2 13B) 19.9B · Q3_K_M · Nov 2023 20.7 tok/s
  8. 08 CogVLM-17B 17B · IQ4_XS · Nov 2023 22.0 tok/s
  9. 09 Flan UL2 19.5B · Q3_K_M · Mar 2023 21.1 tok/s
  10. 10 Palmyra Large 20B 20B · Q3_K_M · Mar 2023 20.6 tok/s

I modelli AI più veloci su un GeForce RTX 3060 12 GB

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 152 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 152 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 152 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 152 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 152 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 152 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 141 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 139 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 139 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 139 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un GeForce RTX 3060 12 GB

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 396 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

    Imposta la lunghezza del contesto che utilizzerai effettivamente

    Conversazioni più lunghe costano memoria oltre ai pesi. Contro 12 GB quindi l'impostazione vale la pena di essere corretta.

  3. 03

    Fissa il confronto a un livello di qualità.

    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.

  4. 04

    Prendi l'intervallo come risposta

    Le velocità vengono fornite con barre di errore per un motivo. Il miglior caso qui è 152 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 il margine prima di decidere

    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. 12 GB.

  6. 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 GeForce RTX 3060 12 GB.

Risposte

GeForce RTX 3060 12 GB — domande comuni

01

GeForce RTX 3060 12 GB— qual è il modello AI più grande che può eseguire?

Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è ERNIE-4.5-21B-A3B nella 21B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 109 token al secondo e ha bisogno di 10.1 GB della memoria della scheda

02

GeForce RTX 3060 12 GB— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 152 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.

03

GeForce RTX 3060 12 GB— può eseguirlo 7B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona DeepSeek Coder 6.7B nella Q6_K, utilizzando circa 9.9 GB di memoria e generando circa 33.1 token al secondo

04

GeForce RTX 3060 12 GB— può eseguirlo 13B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q4_K_M, utilizzando circa 10.0 GB di memoria e generando circa 122 token al secondo

05

GeForce RTX 3060 12 GB— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 12 GB di GDDR6. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 10.8 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.

06

GeForce RTX 3060 12 GB— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 360 GB/s attraverso un bus di 192 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.

07

GeForce RTX 3060 12 GB— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza GDDR6 a frequenza di 1.88 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.

08

GeForce RTX 3060 12 GB— Chi lo fa?

Questo è un prodotto di NVIDIA, con il chip prodotto da Samsung, su un processo di 8 nm.

09

GeForce RTX 3060 12 GB— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in January 2021.

10

GeForce RTX 3060 12 GB— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 170 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 450 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.

11

GeForce RTX 3060 12 GB— quanta cache ha?

La cache L1 è 128 KB, e la cache L2 è 3 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.

12

GeForce RTX 3060 12 GB— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 12.7 TFLOPS a metà precisione e 12.7 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.

13

GeForce RTX 3060 12 GB— quanti Tensor Cores ha?

Ha 112 Nuclei Tensor attraverso 28 Streaming multiprocessors. Accelerano l'aritmetica matriciale di cui è costruito un trasformatore, il che accelera principalmente l'elaborazione di un lungo prompt piuttosto che la produzione della risposta.

14

GeForce RTX 3060 12 GB— supporta CUDA?

Sì. Riporta la capacità di calcolo CUDA. 8.6. 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.

15

GeForce RTX 3060 12 GB— che interfaccia bus utilizza?

Utilizza PCIe 4.0 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.

16

GeForce RTX 3060 12 GB— è buono per eseguire modelli AI locali?

La sua memoria copre modelli piccoli e medi, anche se i più grandi sono fuori portata, tuttavia la sua larghezza di banda significa che la generazione risulterà lenta sui modelli più grandi. In totale, esegue 396 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.

17

GeForce RTX 3060 12 GB— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Solo parzialmente. Strati oltre la scheda 12 GB è possibile e di solito è un falso risparmio: la parte di memoria del sistema è abbastanza lenta da dominare il risultato.

18

Sarebbero due GeForce RTX 3060 12 GB le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 24 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.

19

GeForce RTX 3060 12 GB— quali modelli AI può eseguire?

396 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.

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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