Calcola il TPS del Arctic Sound 2T sui modelli locali di AI

Intel 16 GB HBM2e 1,230 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

432 modelli che può eseguire

679 modelli nel nostro catalogo tutto sommato

Il modello più grande che supporta

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

31.6B · Q3_K_M · 161 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

339 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Arctic Sound 2T?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Maggiore contesto significa più memoria per la cache della conversazione. La velocità è per una conversazione fresca e non cambia con questa impostazione..

Qualità minima

Nasconde modelli che si adatterebbero solo comprimendosi al di sotto di questo punto.

Cerca modelli

Dimensione del modello

Rilasciato

Mostra anche modelli che non può eseguire

432 i modelli corrispondono

Calcolo

						Quantizzazione	Adatto
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	Gemma 3 1B	1B	Mar 2025	1.8 GB	33k token	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	Gemma 3 QAT 1B	1B	Apr 2025	1.8 GB	33k token	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	HGRN 1B (WT 103) ≈	1B	Nov 2023	1.8 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈	1B	Dec 2024	1.8 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	OLMo-1B ≈	1B	Feb 2024	1.8 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
339 tok/s 203–542 · bassa fiducia	Pythia-1b ≈	1B	Apr 2023	1.8 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
314 tok/s 188–502 · bassa fiducia	OpenELM-1.1B ≈	1.1B	May 2024	1.9 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
308 tok/s 185–493 · bassa fiducia	DeciCoder-1B ≈	1.1B	Aug 2023	1.9 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
308 tok/s 185–493 · bassa fiducia	SantaCoder ≈	1.1B	Jan 2023	1.9 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
308 tok/s 185–493 · bassa fiducia	TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
308 tok/s 185–493 · bassa fiducia	TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈	1.1B	Oct 2023	1.9 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
282 tok/s 169–451 · bassa fiducia	EXAONE 4.0 (1.2B) ≈	1.2B	Jul 2025	2.0 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
282 tok/s 169–451 · bassa fiducia	MinerU2.5 ≈	1.2B	Sep 2025	2.0 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
282 tok/s 169–451 · bassa fiducia	Pleias 1.0 1.2B ≈	1.2B	Dec 2024	2.0 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
282 tok/s 169–451 · bassa fiducia	Pleias-RAG-1B ≈	1.2B	Apr 2025	2.0 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
275 tok/s 165–440 · bassa fiducia	Llama 3.2 1B	1.2B	Sep 2024	2.2 GB	131k token	Q8_0	Comodo
271 tok/s 163–434 · bassa fiducia	MiniCPM-1.2B ≈	1.2B	Jun 2024	2.0 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	DeepSeek Coder 1.3B ≈	1.3B	Jan 2024	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	DeepSeek-VL-1.3B ≈	1.3B	Mar 2024	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	DigiRL ≈	1.3B	Jun 2024	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	GLA Transformer 1.3B ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	Janus 1.3B ≈	1.3B	Oct 2024	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	Kosmos-2.5 ≈	1.3B	Aug 2024	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · bassa fiducia	Otter ≈	1.3B	May 2023	2.1 GB	131k token ?	Q8_0	Comodo
260 tok/s 156–417 · 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

Arctic Sound 2T 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: 16 GB
Larghezza di banda della memoria: 1,230 GB/s
Tipo di memoria: HBM2e
Larghezza del bus di memoria: 4,096 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: Arctic Sound
Architettura: Generation 12.5
Generazione: Data Center GPU(Arctic Sound)
Fonderia: Intel
Dimensione del processo: 10 nm
Transistor: 8 billion
Densità dei transistor: 42,100 K/mm²
Dimensione: 190 mm²
Rilasciato: 1 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: 900 MHz
Velocità di impulso: 900 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: 7,680
Unità di mappatura delle texture: 240
Unità di output di rendering: 120
Cache L2: 8 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): 27.7 TFLOPS
Precisione singola (FP32): 13.8 TFLOPS
Doppia precisione (FP64): 3.5 TFLOPS
Tasso di pixel: 108 GPixel/s
Tasso di texture: 216 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): 500 W
Alimentatore consigliato: 900 W
Connettori di alimentazione: None
Interfaccia bus: PCIe 4.0 x16
Larghezza dello slot: Dual-slot
Dimensioni: 267 mm

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
OpenCL: 3.0
Modello shader: 6.6

Elenco

Dove comprare un Arctic Sound 2T

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

16 GB

Larghezza di banda

1,230 GB/s

Modello più grande

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Arctic Sound 2T trasporta 16 GB di HBM2e. Questo raggiunge comodamente modelli piccoli e medi, anche se i più grandi rimangono fuori portata senza dividerli. L'overhead del driver lascia circa 14.4 GB.

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 1,230 GB/s attraverso un bus di 4,096 bit. Generare un token significa leggere ogni peso una volta, quindi quella cifra stabilisce il ritmo più di qualsiasi altro numero qui, e a questo livello il testo arriva più velocemente di quanto la maggior parte delle persone legga.

Questo deriva da un clock della memoria di 1.2 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.

Messo insieme, il modello più grande che si adatta è Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 161 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Arctic Sound 2T è costruito sul PROCESSORE GRAFICO Arctic Sound, utilizzando l'architettura Generation 12.5 da Intel, come parte della generazione Data Center GPU(Arctic Sound).

Il chip è prodotto da Intel, su un processo di 10 nm, con un dado di misura 190 mm², tenere 8 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 5.5805134767989 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

27.7 TFLOPS

FP64

3.5 TFLOPS

Sulla carta Arctic Sound 2T raggiunge 27.7 TFLOPS a metà precisione, e 13.8 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 3.5 TFLOPS. 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 900 MHz a un aumento di 900 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

supportato da una cache L2 di 8 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 7,680 Unità di ombreggiatura, 240 Unità di mappatura delle texture, e 120 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

500 W

Arctic Sound 2T è valutato a 500 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 900 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 267 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 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 Arctic Sound 2T

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..

01 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 169 tok/s
02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 33.8 tok/s
03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 33.8 tok/s
04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 161 tok/s
05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 169 tok/s
06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 33.8 tok/s
07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 33.8 tok/s
08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 181 tok/s
09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 169 tok/s
10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 33.8 tok/s

I modelli AI più veloci su un Arctic Sound 2T

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..

01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 339 tok/s
07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 314 tok/s
08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s
10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 308 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un Arctic Sound 2T

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 432 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.
02

Imposta la lunghezza del contesto che utilizzerai effettivamente

Imposta il contesto sulla tua vera lunghezza di lavoro. Brevi domande costano quasi nulla, ma un lungo documento può consumare una grande parte di 16 GB è spesso ciò che spinge un grande modello oltre il limite.
03

Scegli quanto lontano comprimerai

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.
04

Guarda la gamma, non solo il numero

Ogni velocità è una stima per una singola conversazione, con un intervallo sottostante. L'estremità superiore qui è 339 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

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. 16 GB.
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 Arctic Sound 2T.

Risposte

Arctic Sound 2T — domande comuni

Sarebbero due Arctic Sound 2T le schede possono essere due volte più veloci?

No. Una seconda CARD raddoppia la MEMORY a 32 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.

Arctic Sound 2T— quali modelli AI può eseguire?

432 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.

Arctic Sound 2T— qual è il modello AI più grande che può eseguire?

Il modello più grande nel nostro catalogo che si adatta è Nemotron 3-Nano-30B-A3B nella 31.6B parametri, compressi a Q3_K_M. Genera all'incirca 161 token al secondo e ha bisogno di 14.4 GB della memoria della scheda

Arctic Sound 2T— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 339 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.

Arctic Sound 2T— può eseguirlo 7B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona Multi-Token Prediction 7B nella Q8_0, utilizzando circa 7.9 GB di memoria e generando circa 50.5 token al secondo

Arctic Sound 2T— può eseguirlo 13B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q6_K, utilizzando circa 13.7 GB di memoria e generando circa 171 token al secondo

Arctic Sound 2T— può eseguirlo 30B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona ERNIE-4.5-VL-28B-A3B nella Q3_K_M, utilizzando circa 12.9 GB di memoria e generando circa 181 token al secondo

Arctic Sound 2T— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 16 GB di HBM2e. Circa un decimo è riservato dal runtime di inferenza e dal driver, lasciando circa 14.4 GB disponibile per un modello e la sua conversazione.

Arctic Sound 2T— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 1,230 GB/s attraverso un bus di 4,096 bit. Questo è il miglior predittore di quanto velocemente genera testo, perché produrre ogni token significa leggere l'intero modello dalla memoria una volta.

Arctic Sound 2T— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza HBM2e 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.

Arctic Sound 2T— Chi lo fa?

Questo è un prodotto di Intel, con il chip prodotto da Intel, su un processo di 10 nm.

Arctic Sound 2T— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in January 2021.

Arctic Sound 2T— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 500 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 900 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.

Arctic Sound 2T— quanta cache ha?

e la cache L2 è 8 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.

Arctic Sound 2T— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 27.7 TFLOPS a metà precisione e 13.8 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.

Arctic Sound 2T— supporta CUDA?

No. CUDA è solo di NVIDIA, e questa è una card di Intel. 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.

Arctic Sound 2T— 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.

Arctic Sound 2T— è buono per eseguire modelli AI locali?

La sua VRAM copre modelli piccoli e di medie dimensioni, anche se i più grandi sono fuori portata e la sua banda è sufficientemente alta da generare testo più velocemente della maggior parte delle persone legge. In totale esegue 432 dei modelli che monitoriamo. Se ciò sia sufficiente dipende interamente dal modello che desideri — la tabella sopra risponde a questo direttamente.

Arctic Sound 2T— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Scaricamento oltre la scheda 16 GB trascina l'intero insieme verso il basso, e nessuna delle cifre su questa pagina lo presume.

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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