Bereken de TPS van de TITAN Xp op lokale AI-modellen
Elk model in onze catalogus beoordeeld op deze kaart bij de contextlengte en minimumkwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van deze kaart en de grootte van elk model eenmaal gecomprimeerd..
Gerekend voor deze kaart
679 modellen in onze catalogus samen
Grootste model dat het vasthoudt
ERNIE-4.5-21B-A3B
21B · Q3_K_M · 141 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
197 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een TITAN Xp?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Meer context betekent meer VRAM voor de gesprekken cache. Snelheid is voor een verse conversatie en verandert niet met deze instelling..
Verbergt modellen die alleen passen door onder dit punt te worden gecomprimeerd.
396 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
197
tok/s
69–394 · lage vertrouwen |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
197
tok/s
69–394 · lage vertrouwen |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
197
tok/s
69–394 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
197
tok/s
69–394 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
197
tok/s
69–394 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
197
tok/s
69–394 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
183
tok/s
64–365 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
179
tok/s
63–358 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
179
tok/s
63–358 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
179
tok/s
63–358 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
179
tok/s
63–358 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
164
tok/s
58–329 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
164
tok/s
58–329 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
164
tok/s
58–329 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
164
tok/s
58–329 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
160
tok/s
56–321 · lage vertrouwen |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
158
tok/s
55–316 · lage vertrouwen |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 10.0 GB | 4k tokens | Q4_K_M | Krap |
|
158
tok/s
55–316 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
53–303 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
TITAN Xp Volledige specificatie
Alles op file voor deze kaart, geordend op basis van hoezeer het van invloed is op het draaien van een taalmodel in plaats van op hoe een specificatielijst het zou opsommen. MEMORY komt eerst omdat het de uitkomst bepaalt; de rest is CONTEXT..
Geheugen
De twee specificaties die bepalen wat deze card kan draaien en hoe snel. Capaciteit bepaalt welke models passen; bandbreedte bepaalt hoeveel tokens per seconde ze produceren zodra ze dat doen.
- Geheugengrootte
- 12 GB
- Geheugenbandbreedte
- 548 GB/s
- Geheugen type
- GDDR5X
- Geheugensnelheid bus breedte
- 384 bit
- Geheugenklok
- 1.43 GHz
De chip
Welke processor zit op het bord en hoe is deze vervaardigd. Een kleinere procesgrootte betekent over het algemeen meer prestaties voor hetzelfde vermogen.
- Grafische processor
- GP102
- Architectuur
- Pascal
- Generatie
- GeForce 10
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 16 nm
- Transistoren
- 11.8 billion
- Transistor dichtheid
- 25,100 K/mm²
- Die grootte
- 471 mm²
- Pakket
- BGA-2397
- Uitgebracht
- 6 April 2017
Kloksnelheden
Hoe snel de processor draait. Veel minder waard hier dan op een gaming benchmark: het genereren van tekst wordt beperkt door de geheugenbandbreedte, dus een hogere klok beweegt het resultaat nauwelijks.
- Basis klok
- 1.41 GHz
- Boost-klok
- 1.58 GHz
Verwerkingsunits
Wat de chip bevat. Deze drijven de graphicsprestaties en zijn voornamelijk belangrijk voor het verwerken van een lange prompt in plaats van voor het produceren van het antwoord.
- Schaduwunits
- 3,840
- Textuurmappingeenheden
- 240
- Render output units
- 96
- Streaming multiprocessors
- 30
- L1-cache
- 48 KB
- L2-cache
- 3 MB
Theoretische prestaties
Piek reken tarieven gepubliceerd voor de kaart. Dit zijn plafonds die geen enkele echte werklast bereikt, en het genereren van tekst bereikt een klein percentage daarvan omdat het beperkt wordt door geheugen in plaats van rekenkracht.
- Half precisie (FP16)
- 189.8 GFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 12.2 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 379.7 GFLOPS
- Pixel rate
- 152 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 380 GTexel/s
De kaart
Wat er nodig is om de kaart fysiek te installeren en van stroom te voorzien — de praktische beperkingen die bepalen of deze past in de machine die je al bezit.
- Stroomverbruik (TDP)
- 250 W
- Voorgestelde voeding
- 600 W
- Stroomconnectoren
- 1x 6-pin + 1x 8-pin
- Businterface
- PCIe 3.0 x16
- Sleufbreedte
- Dual-slot
- Afmetingen
- 267 mm × 40 mm
- Weergave-uitvoer
- 1x HDMI 2.0, 3x DisplayPort 1.4a
Software ondersteuning
Welke grafische en rekinterfaces ondersteunt de kaart. CUDA-rekenmogelijkheden is degene die van belang is voor inferentie: onder de 7.0 zijn er geen tensor cores, en moderne inferentiesoftware valt terug op langzamere codepaden.
- CUDA rekenmogelijkheden
- 6.1
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-model
- 6.8
Lijsten
Waar te koop een TITAN Xp
Geen enkele verkoper heeft deze kaart momenteel in de aanbieding. Lijsten komen van verkopers die deze hier direct publiceren. — blader door de aanbieder directory om te zien wie wat verkoopt.
Wat de cijfers betekenen
Geheugen: de specificatie die alles bepaalt
Geheugen
12 GB
Bandbreedte
548 GB/s
Grootste model
ERNIE-4.5-21B-A3B
TITAN Xp draagt 12 GB van GDDR5X. Dat comfortabel reikt naar kleine en middelgrote modellen, hoewel de grootste buiten bereik blijven zonder ze te splitsen. Driver overhead laat ongeveer 10.8 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 548 GB/s over een bus van 384 bits. Dat is het nummer dat de generatie snelheid beheerst — de rekenkracht per gelezen byte is klein genoeg dat de bus, niet de cores, is waar alles op wacht.
De figuur is de busbreedte vermenigvuldigd met een geheugenklok van 1.43 GHz. Het verbreden van de bus en het verhogen van de kloksnelheid zijn de twee hefboommechanismen die een fabrikant heeft, daarom kan een kaart met onopvallende cores toch snel genereren.
De grootste zaak die het bevat is ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 141 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
TITAN Xp is gebouwd op de graphics processor GP102, het gebruik van de architectuur Pascal van NVIDIA, als onderdeel van de generatie GeForce 10.
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 16 nm, met een dobbelsteen die meet 471 mm², houden 11.8 billion Transistoren. Een kleiner proces betekent over het algemeen meer prestaties voor dezelfde kracht, hoewel het voor taalmodele veel minder belangrijk is dan de geheugen-subsystemen.
Het werd uitgebracht in April 2017, ruwweg 9.3201387999224 jaren geleden. Inferredersoftwareondersteuning volgt doorgaans de hardware met een jaar of twee, dus een kaart van deze leeftijd heeft over het algemeen volwassen, goed geoptimaliseerde codepaden beschikbaar.
Rekenkracht, en waarom het minder belangrijk is dan het lijkt
FP16
189.8 GFLOPS
FP64
379.7 GFLOPS
Op papier TITAN Xp bereikt 189.8 GFLOPS op halve precisie, en 12.2 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piekfiguren die geen echte werkbelasting ondersteunen, en het genereren van tekst bereikt slechts een klein fractie van hen - decoderen wordt beperkt door geheugen in plaats van door rekenkracht, wat de reden is dat een kaart hier enorm krachtig kan lijken en toch tokens produceert tegen een gewone snelheid.
Dubbelprecisie doorvoersnelheid bereikt 379.7 GFLOPS. Het heeft geen invloed op het draaien van een taalmodel — geen inferentie-runtime gebruikt het — maar het scheidt datacentrumonderdelen van consumentenonderdelen, aangezien laatstgenoemden het opzettelijk beperken.
Klokken draaien vanaf een basis van 1.41 GHz naar een boost van 1.58 GHz. Hier veel minder waard dan op een gaming benchmark: het verhogen van de kloksnelheden versnelt de rekensom, en de rekensom is niet waar de generatie op wacht.
Cache en verwerkingsunits
TITAN Xp heeft een L1 cache van 48 KB, ondersteund door een L2-cache van 3 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou raken, wat de enige plek op deze pagina is waar een ander getal dan bandbreedte stilletjes de generatie snelheid beïnvloedt — een grote L2 laat meer van de werkset dicht bij de kernen blijven.
Er zijn 3,840 Schaduwunits, 240 Textuurmappingeenheden, en 96 Render output units. Deze sturen grafische workloads aan en dragen bij aan promptverwerking, maar ze zitten een groot deel van de tijd dat een model bezig is met het genereren van een antwoord stil.
Kracht, grootte en installatie
Stroomverbruik
250 W
TITAN Xp is beoordeeld op 250 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 600 W. Het draaien van een taalmodel houdt een GPU-kaart bezig in korte pieken in plaats van continu - het verbruikt veel energie tijdens het genereren en idle tussen aanvragen - dus het sustained draw over een werkdag ligt meestal ver onder de nominale waarde.
Het bord neemt in beslag dual-slot, meten 267 mm lang, en heeft 1x 6-pin + 1x 8-pin. Het is de moeite waard om te controleren tegen de behuizing en de voeding die al in de machine zit, aangezien de grootste CARDS aanzienlijk meer van beiden nodig hebben dan een typische desktop biedt.
Het verbindt over PCIe 3.0 x16. De interface bepaalt hoe snel een model van de schijf naar de GPU-kaart wordt geladen, niet hoe snel het daar draait, dus een smallere verbinding kost een paar seconden bij de opstart en verder niets.
De extremen
De grootste AI-modellen die draaien op een TITAN Xp
De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..
De snelste AI-modellen op een TITAN Xp
Waar deze kaart de tokens het snelst produceert. Kleinere modellen domineren hier, omdat het genereren van elke token betekent dat het hele model eens uit het geheugen moet worden gelezen..
Stap voor stap
Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen TITAN Xp
U hoeft niets met de hand te berekenen — de gputps.com-calculator op deze pagina heeft het al voor elk model dat deze kaart kan bevatten uitgerekend. De antwoorden aflezen kost zes stappen.
-
01
Begin met het model, niet de specificatie
De tabel somt 396 modellen de kaart ondersteunt. Het zoekvak accepteert een naam of een grootte zoals 27b, die overeenkomt met het aantal parameters.
-
02
Bepaal hoe lang je gesprekken duren
Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 12 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.
-
03
Stel een minimale kwaliteit in als je er een nodig hebt
Compressie is wat grotere modellen laat passen. De kwaliteitscontrole laat elk model vallen dat er meer van nodig heeft dan je bereid bent te geven.
-
04
Kijk naar het bereik, niet alleen naar het aantal
De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 197 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
05
Controleer de speling voordat je beslist
Een krappe pas werkt maar laat geen ruimte om de context later te verhogen; comfortabel heeft speling. De geheugen kolom toont wat elk model nodig heeft tegen een beschikbare 12 GB.
-
06
Controleer hetzelfde model van de andere kant
Het volgen van een model naar zijn eigen pagina somt alle hardware op die het kan draaien, zodat je kunt zien hoe het zich verhoudt tegen TITAN Xp.
Antwoorden
TITAN Xp — veelgestelde vragen
TITAN Xp— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Slechts gedeeltelijk. Lagen voorbij de GPU kaart 12 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.
Zou twee TITAN Xp kaarten twee keer zo snel zijn?
Nee. Een tweede kaart verdubbelt het geheugen naar 24 GB die je in staat stelt om modellen vast te houden die geen van beide alleen zou kunnen vasthouden, maar generatie splitst niet op die manier. Deze cijfers beschrijven één kaart.
TITAN Xp— Welke AI-modellen kan het draaien?
396 van de 679 open-weight taalmodele die we volgen passen op deze kaart en kunnen lokaal worden uitgevoerd. De tabel op deze pagina vermeldt ieder exemplaar, met het geheugen dat het nodig heeft, de kwantisering waarop het draait en een geschatte generatiesnelheid.
TITAN Xp— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is ERNIE-4.5-21B-A3B bij 21B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 141 tokens per second en heeft ongeveer 10.1 GB van het geheugen van de kaart.
TITAN Xp— hoeveel tokens per seconde produceert het?
Het hangt af van het model. Het snelste model dat we hier volgen is Gemma 3 QAT 1B ongeveer 197 tokens per seconde, terwijl grotere modellen proportioneel langzamer draaien omdat elk token het hele model uit het geheugen moet lezen. Snelheden zijn schattingen voor één gesprek tegelijk.
TITAN Xp— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeek Coder 6.7B bij Q6_K, ongeveer 9.9 GB geheugen en genereert ongeveer 42.8 tokens per seconde
TITAN Xp— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q4_K_M, ongeveer 10.0 GB geheugen en genereert ongeveer 158 tokens per seconde
TITAN Xp— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 12 GB van GDDR5X. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 10.8 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
TITAN Xp— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 548 GB/s over een bus van 384 bits. Dit is de enige beste voorspeller van hoe snel het tekst genereert, omdat het produceren van elk token betekent dat het het hele model eenmaal uit het geheugen leest.
TITAN Xp— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van GDDR5X geklokt op 1.43 GHz. HBM-types worden aangetroffen op datacenter-accelerators en hebben veel meer bandbreedte dan de GDDR die op desktopkaarten wordt gebruikt, wat verklaart waarom ze tokens aanzienlijk sneller genereren bij dezelfde capaciteit.
TITAN Xp— wie maakt het?
Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 16 nm.
TITAN Xp— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in April 2017.
TITAN Xp— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 250 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 600 W. Het genereren van tekst verbruikt veel in bursts en idle tussen aanvragen, dus het gemiddelde verbruik over een werk sessie ligt normaal gesproken goed onder het opgegeven cijfer.
TITAN Xp— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 48 KB, en de L2-cache is 3 MB. Cache absorbeert een deel van het geheugenverkeer dat anders de hoofdbus zou bereiken, dus een grotere L2 geeft een bescheiden verhoging van de generatiesnelheid boven wat alleen de bandbreedte voorspelt.
TITAN Xp— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 189.8 GFLOPS bij halve precisie en 12.2 TFLOPS bij enkele precisie. Dit zijn piek-arithmetische plafonds in plaats van haalbare snelheden, en tekstgeneratie bereikt slechts een klein deel ervan omdat het beperkt is door geheugenbandbreedte.
TITAN Xp— ondersteunt het CUDA?
Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 6.1, die aan tensor cores voorafgaat. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.
TITAN Xp— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 3.0 x16. Dit regelt hoe snel een model op de kaart wordt geladen in plaats van hoe snel het draait zodra het is geladen, zodat het een paar seconden kost bij het opstarten en niets tijdens de generatie.
TITAN Xp— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Het geheugen dekt kleine en middelgrote modellen, hoewel de grootste buiten bereik zijn en de bandbreedte bruikbare, zij het niet spectaculaire, generatie snelheden biedt. In totaal draait het 396 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met de hardware. Als je al weet welk model je wilt en je moet weten wat het kost om het te draaien, Begin van het MODEL in plaats van het MODEL..