Calcola il TPS del RTX A5500 Mobile sui modelli locali di AI

NVIDIA 16 GB GDDR6 512 GB/s March 2022

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 · 103 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

217 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un RTX A5500 Mobile?

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.

432 i modelli corrispondono

Calcolo
Quantizzazione Adatto
217 tok/s

184–260

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

184–260

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

130–347 · bassa fiducia

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

130–347 · bassa fiducia

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

130–347 · bassa fiducia

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

130–347 · bassa fiducia

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

120–321 · bassa fiducia

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

118–315 · bassa fiducia

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

118–315 · bassa fiducia

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

118–315 · bassa fiducia

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

118–315 · bassa fiducia

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

108–289 · bassa fiducia

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

108–289 · bassa fiducia

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

108–289 · bassa fiducia

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

108–289 · bassa fiducia

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

150–212

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

104–278 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · bassa fiducia

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

100–267 · 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

RTX A5500 Mobile 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
512 GB/s
Tipo di memoria
GDDR6
Larghezza del bus di memoria
256 bit
Memory clock
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
GA103
Architettura
Ampere
Generazione
Ampere-MW(Ax000)
Fonderia
Samsung
Dimensione del processo
8 nm
Transistor
22 billion
Densità dei transistor
44,400 K/mm²
Dimensione
496 mm²
Pacchetto
BGA-2708
Rilasciato
22 March 2022

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
975 MHz
Velocità di impulso
1.5 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
7,424
Unità di mappatura delle texture
232
Unità di output di rendering
96
Streaming multiprocessors
58
Nuclei Tensor
232
Nuclei di ray tracing
58
Cache L1
128 KB
Cache L2
4 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)
22.3 TFLOPS
Precisione singola (FP32)
22.3 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
348 GFLOPS
Tasso di pixel
144 GPixel/s
Tasso di texture
348 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)
165 W
Connettori di alimentazione
None
Interfaccia bus
PCIe 4.0 x16

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 RTX A5500 Mobile

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

Memoria: la specifica che decide tutto

Memoria

16 GB

Larghezza di banda

512 GB/s

Modello più grande

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

RTX A5500 Mobile trasporta 16 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 14.4 GB.

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 512 GB/s attraverso un bus di 256 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 figura è la larghezza del bus moltiplicata per un clock di memoria di 2 GHz. È per questo che i conteggi dei core prevedono così male la velocità di generazione.

La cosa più grande che contiene è Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 103 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

RTX A5500 Mobile è costruito sul PROCESSORE GRAFICO GA103, utilizzando l'architettura Ampere da NVIDIA, come parte della generazione Ampere-MW(Ax000).

Il chip è prodotto da Samsung, su un processo di 8 nm, con un dado di misura 496 mm², tenere 22 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 March 2022, circa 4.361646232384 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

22.3 TFLOPS

FP64

348 GFLOPS

Nuclei Tensor

232

Sulla carta RTX A5500 Mobile raggiunge 22.3 TFLOPS a metà precisione, e 22.3 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 348 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 232 Nuclei Tensor attraverso 58 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 975 MHz a un aumento di 1.5 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

RTX A5500 Mobile ha una cache L1 di 128 KB, supportato da una cache L2 di 4 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 7,424 Unità di ombreggiatura, 232 Unità di mappatura delle texture, e 96 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

165 W

RTX A5500 Mobile è valutato a 165 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.

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 RTX A5500 Mobile

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 North Mini Code 30B · Q3_K_M · Jun 2026 108 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 21.7 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 21.7 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 103 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 108 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 21.7 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 21.7 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 116 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 108 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 21.7 tok/s

I modelli AI più veloci su un RTX A5500 Mobile

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 217 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 217 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 201 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 197 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 197 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 197 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un RTX A5500 Mobile

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

    Trova il modello nella tabella

    La tabella elenca 432 modelli che questa scheda esegue. La ricerca restringe l'elenco per nome o per dimensione.

  2. 02

    Imposta la lunghezza del contesto che utilizzerai effettivamente

    Conversazioni più lunghe costano memoria oltre ai pesi. Contro 16 GB spesso questa è la differenza tra un modello che si adatta e uno che non si adatta.

  3. 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.

  4. 04

    Guarda la gamma, non solo il numero

    Le velocità vengono fornite con barre di errore per un motivo. Il miglior caso qui è 217 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. 16 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 RTX A5500 Mobile.

Risposte

RTX A5500 Mobile — domande comuni

01

RTX A5500 Mobile— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in March 2022.

02

RTX A5500 Mobile— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 165 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.

03

RTX A5500 Mobile— quanta cache ha?

La cache L1 è 128 KB, e la cache L2 è 4 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.

04

RTX A5500 Mobile— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 22.3 TFLOPS a metà precisione e 22.3 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

RTX A5500 Mobile— quanti Tensor Cores ha?

Ha 232 Nuclei Tensor attraverso 58 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.

06

RTX A5500 Mobile— 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.

07

RTX A5500 Mobile— 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.

08

RTX A5500 Mobile— 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 larghezza di banda offre velocità di generazione utilizzabili, anche se non spettacolari. 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.

09

RTX A5500 Mobile— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Solo parzialmente. Strati oltre la scheda 16 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.

10

Sarebbero due RTX A5500 Mobile le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 32 GB di memoria combinata, a circa la stessa velocità di generazione di uno.

11

RTX A5500 Mobile— 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.

12

RTX A5500 Mobile— 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 103 token al secondo e ha bisogno di 14.4 GB della memoria della scheda

13

RTX A5500 Mobile— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 217 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.

14

RTX A5500 Mobile— 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 32.4 token al secondo

15

RTX A5500 Mobile— può eseguirlo 13B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q6_K, utilizzando circa 13.7 GB di memoria e generando circa 109 token al secondo

16

RTX A5500 Mobile— 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 116 token al secondo

17

RTX A5500 Mobile— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 16 GB di GDDR6. 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.

18

RTX A5500 Mobile— qual è la sua larghezza di banda della memoria?

La larghezza di banda della VRAM raggiunge 512 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.

19

RTX A5500 Mobile— che tipo di MEMORY utilizza?

Utilizza GDDR6 a frequenza di 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.

20

RTX A5500 Mobile— Chi lo fa?

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

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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