Calcola il TPS del Arc A750 sui modelli locali di AI

Intel 8 GB GDDR6 512 GB/s October 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

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 · 28.7 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

141 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Arc A750?

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
141 tok/s

85–226 · bassa fiducia

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

85–226 · bassa fiducia

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

85–226 · bassa fiducia

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

85–226 · bassa fiducia

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

85–226 · bassa fiducia

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

85–226 · bassa fiducia

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

78–209 · bassa fiducia

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

77–205 · bassa fiducia

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

77–205 · bassa fiducia

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

77–205 · bassa fiducia

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

77–205 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

70–188 · bassa fiducia

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

69–183 · bassa fiducia

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

68–181 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · bassa fiducia

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

65–173 · 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

Arc A750 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
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
DG2-512
Architettura
Xe-HPG
Generazione
Alchemist(Arc 7)
Fonderia
TSMC
Dimensione del processo
6 nm
Transistor
21.7 billion
Densità dei transistor
53,400 K/mm²
Dimensione
406 mm²
Rilasciato
12 October 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
2.05 GHz
Velocità di impulso
2.4 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
224
Unità di output di rendering
112
Nuclei di ray tracing
28
Cache L2
16 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)
34.4 TFLOPS
Precisione singola (FP32)
17.2 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
2.2 TFLOPS
Tasso di pixel
269 GPixel/s
Tasso di texture
538 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)
225 W
Alimentatore consigliato
550 W
Connettori di alimentazione
1x 6-pin + 1x 8-pin
Interfaccia bus
PCIe 4.0 x16
Larghezza dello slot
Dual-slot
Visualizza output
1x HDMI 2.1, 3x DisplayPort 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
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Modello shader
6.6

Elenco

Dove comprare un Arc A750

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

8 GB

Larghezza di banda

512 GB/s

Modello più grande

Baichuan 1-13B

Arc A750 trasporta solo 8 GB di GDDR6. 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 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. 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.

La cosa più grande che contiene è Baichuan 1-13B, 13.3B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 28.7 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Arc A750 è costruito sul PROCESSORE GRAFICO DG2-512, utilizzando l'architettura Xe-HPG da Intel, come parte della generazione Alchemist(Arc 7).

Il chip è prodotto da TSMC, su un processo di 6 nm, con un dado di misura 406 mm², tenere 21.7 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 October 2022, circa 3.8023241443495 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

34.4 TFLOPS

FP64

2.2 TFLOPS

Sulla carta Arc A750 raggiunge 34.4 TFLOPS a metà precisione, e 17.2 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 2.2 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 2.05 GHz a un aumento di 2.4 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

supportato da una cache L2 di 16 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, 224 Unità di mappatura delle texture, e 112 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

225 W

Arc A750 è valutato a 225 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 550 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, e ha bisogno 1x 6-pin + 1x 8-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 Arc A750

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 29.3 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 29.3 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 29.3 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 29.0 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 29.3 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 29.3 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 28.8 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 28.7 tok/s

I modelli AI più veloci su un Arc A750

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 141 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 141 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 131 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 128 tok/s

Passo dopo passo

Come calcolare i token per secondo di un Arc A750

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 337 modelli che la scheda gestisce. La casella di ricerca accetta un nome o una taglia come 27b, che corrisponde al numero di parametri.

  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 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

    Prendi l'intervallo come risposta

    Le cifre sono calcolate, non misurate. Il risultato più veloce su questa card è 141 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

    Seguendo un modello fino alla sua pagina elenca tutta l'hardware che può eseguirlo, così puoi vedere come si confronta contro Arc A750.

Risposte

Arc A750 — domande comuni

01

Arc A750— 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.

02

Arc A750— 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 28.7 token al secondo e ha bisogno di 7.2 GB della memoria della scheda

03

Arc A750— quanti token al secondo produce?

Dipende dal modello. Il modello più veloce che monitoriamo qui è Gemma 3 QAT 1B circa 141 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.

04

Arc A750— 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 46.5 token al secondo

05

Arc A750— 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 31.8 token al secondo

06

Arc A750— quanta memoria ha?

Questa scheda ha 8 GB di GDDR6. 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.

07

Arc A750— 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.

08

Arc A750— 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.

09

Arc A750— Chi lo fa?

Questo è un prodotto di Intel, con il chip prodotto da TSMC, su un processo di 6 nm.

10

Arc A750— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in October 2022.

11

Arc A750— quanta potenza utilizza?

Potenza nominale della scheda è 225 W, e l'alimentatore di sistema suggerito è 550 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.

12

Arc A750— quanta cache ha?

e la cache L2 è 16 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.

13

Arc A750— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 34.4 TFLOPS a metà precisione e 17.2 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.

14

Arc A750— 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.

15

Arc A750— 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

Arc A750— è buono per eseguire modelli AI locali?

La sua memoria lo limita a modelli più piccoli e la sua larghezza di banda offre velocità di generazione utilizzabili, anche se non spettacolari. 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.

17

Arc A750— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Solo parzialmente. Strati 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.

18

Sarebbero due Arc A750 le schede possono essere due volte più veloci?

La capacità aumenta, il throughput non lo fa. Due di loro ti danno 16 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.

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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