Calcola il TPS del Arc A770 sui modelli locali di AI

Intel 16 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

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 · 66.9 tok/s

Modello più veloce

Gemma 3 QAT 1B

141 tok/s · 1B

Quali modelli di IA possono essere eseguiti su un Arc A770?

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
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 A770 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
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
2.1 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
4,096
Unità di mappatura delle texture
256
Unità di output di rendering
128
Nuclei di ray tracing
32
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)
39.3 TFLOPS
Precisione singola (FP32)
19.7 TFLOPS
Doppia precisione (FP64)
2.5 TFLOPS
Tasso di pixel
307 GPixel/s
Tasso di texture
614 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 A770

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

Perché la memoria è il numero che conta qui

Memoria

16 GB

Larghezza di banda

512 GB/s

Modello più grande

Nemotron 3-Nano-30B-A3B

Arc A770 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 larghezza di banda è la frequenza per la larghezza del bus, e questa scheda funziona la sua memoria a 2 GHz. È per questo che i conteggi dei core prevedono così male la velocità di generazione.

Il tetto pratico è Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, compresso a Q3_K_M e generando attorno 66.9 token al secondo

Il chip e come è stato costruito

Arc A770 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 3.8024108063158 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

39.3 TFLOPS

FP64

2.5 TFLOPS

Sulla carta Arc A770 raggiunge 39.3 TFLOPS a metà precisione, e 19.7 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 2.5 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 2.1 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 4,096 Unità di ombreggiatura, 256 Unità di mappatura delle texture, e 128 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 A770 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 A770

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 70.4 tok/s
  2. 02 Qwen 3.6-27B 27B · Q3_K_M · Apr 2026 14.1 tok/s
  3. 03 Qwen3.5-27B 27B · Q3_K_M · Feb 2026 14.1 tok/s
  4. 04 Nemotron 3-Nano-30B-A3B 31.6B · Q3_K_M · Dec 2025 66.9 tok/s
  5. 05 Nomos 1 30B · Q3_K_M · Dec 2025 70.4 tok/s
  6. 06 C2S-Scale 27B · Q3_K_M · Oct 2025 14.1 tok/s
  7. 07 Gemma-SEA-LION-v4-27B-IT 27B · Q3_K_M · Aug 2025 14.1 tok/s
  8. 08 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 28B · Q3_K_M · Jun 2025 75.5 tok/s
  9. 09 Qwen3-30B-A3B 30B · Q3_K_M · Apr 2025 70.4 tok/s
  10. 10 Gemma 3 QAT 27B 27B · Q3_K_M · Apr 2025 14.1 tok/s

I modelli AI più veloci su un Arc A770

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 A770

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

    Inizia con il modello, non con la specifica.

    La tabella elenca 432 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

    Conversazioni più lunghe costano memoria oltre ai pesi. Contro 16 GB quindi l'impostazione vale la pena di essere corretta.

  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

    Leggi la velocità e la gamma

    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

    Un adattamento stretto funziona ma non lascia spazio per aumentare il contesto in seguito; confortevole ha margine. La colonna della memoria mostra ciò di cui ha bisogno ogni modello rispetto a un disponibile. 16 GB.

  6. 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 Arc A770.

Risposte

Arc A770 — domande comuni

01

Sarebbero due Arc A770 le schede possono essere due volte più veloci?

Abbinare li acquista spazio di manovra piuttosto che velocità: 32 GB lavorare con piuttosto che il doppio dei token al secondo — ogni cifra qui è per una singola card.

02

Arc A770— 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.

03

Arc A770— 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 66.9 token al secondo e ha bisogno di 14.4 GB della memoria della scheda

04

Arc A770— 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.

05

Arc A770— 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 21.0 token al secondo

06

Arc A770— può eseguirlo 13B modelli?

Sì. Ad esempio, funziona DeepSeekMoE-16B nella Q6_K, utilizzando circa 13.7 GB di memoria e generando circa 71.1 token al secondo

07

Arc A770— 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 75.5 token al secondo

08

Arc A770— 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.

09

Arc A770— 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.

10

Arc A770— 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.

11

Arc A770— Chi lo fa?

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

12

Arc A770— quando è stato rilasciato?

È stato rilasciato in October 2022.

13

Arc A770— 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.

14

Arc A770— 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.

15

Arc A770— quali sono i suoi TFLOPS?

È valutato a 39.3 TFLOPS a metà precisione e 19.7 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.

16

Arc A770— 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.

17

Arc A770— 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.

18

Arc A770— 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.

19

Arc A770— può eseguire un modello che non sta nella sua VRAM?

Solo parzialmente. Strati 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.

Tutte le GPU