Calcola il TPS del Arctic Sound-M sui modelli locali di AI
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
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-M?
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 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
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-M 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 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
- 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
- 8,192
- Unità di mappatura delle texture
- 256
- Unità di output di rendering
- 128
- 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)
- 29.5 TFLOPS
- Precisione singola (FP32)
- 14.8 TFLOPS
- Doppia precisione (FP64)
- 3.7 TFLOPS
- Tasso di pixel
- 115 GPixel/s
- Tasso di texture
- 230 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
- 8-pin EPS
- Interfaccia bus
- PCIe 4.0 x16
- Larghezza dello slot
- Single-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-M
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
1,230 GB/s
Modello più grande
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
Arctic Sound-M 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.
La figura è la larghezza del bus moltiplicata per un clock di 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.
In pratica, quella combinazione arriva a 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-M 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 2022, circa 4.5806689683096 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
29.5 TFLOPS
FP64
3.7 TFLOPS
Sulla carta Arctic Sound-M raggiunge 29.5 TFLOPS a metà precisione, e 14.8 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 3.7 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 8,192 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
500 W
Arctic Sound-M 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 single-slot, misurare 267 mm lungo, e ha bisogno 8-pin EPS. 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-M
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..
I modelli AI più veloci su un Arctic Sound-M
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..
Passo dopo passo
Come calcolare i token per secondo di un Arctic Sound-M
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 esegue. La ricerca restringe l'elenco per nome o per dimensione.
-
02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Trascina il cursore alla lunghezza della conversazione su cui intendi lavorare. La cache cresce con la conversazione, e contro una CARD che tiene 16 GB quindi l'impostazione vale la pena di essere corretta.
-
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.
-
04
Guarda la gamma, non solo il numero
Le cifre sono calcolate, non misurate. Il risultato più veloce su questa card 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
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.
-
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 Arctic Sound-M.
Risposte
Arctic Sound-M — domande comuni
Arctic Sound-M— 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-M— 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-M— quali sono i suoi TFLOPS?
È valutato a 29.5 TFLOPS a metà precisione e 14.8 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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.
Sarebbero due Arctic Sound-M le schede possono essere due volte più veloci?
No. Una seconda CARD raddoppia la MEMORY a 32 GB lavorare con piuttosto che il doppio dei token al secondo — ogni cifra qui è per una singola card.
Arctic Sound-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— 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-M— Chi lo fa?
Questo è un prodotto di Intel, con il chip prodotto da Intel, su un processo di 10 nm.
Arctic Sound-M— quando è stato rilasciato?
È stato rilasciato in January 2022.
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.