Bereken de TPS van de GeForce RTX 2070 Max-Q op lokale AI-modellen

NVIDIA 8 GB GDDR6 384 GB/s January 2019

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

337 modellen die het kan uitvoeren

679 modellen in onze catalogus samen

Grootste model dat het vasthoudt

Baichuan 1-13B

13.3B · Q3_K_M · 33.1 tok/s

Snelste model

Gemma 3 QAT 1B

163 tok/s · 1B

Welke AI-modellen kunnen draaien op een GeForce RTX 2070 Max-Q?

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.

337 modellen komen overeen

Berekenen
Kwantificatie Past
163 tok/s

138–195

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Comfortabel
163 tok/s

138–195

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokens Q8_0 Comfortabel
163 tok/s

98–260 · lage vertrouwen

HGRN 1B (WT 103) 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
163 tok/s

98–260 · lage vertrouwen

LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
163 tok/s

98–260 · lage vertrouwen

OLMo-1B 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
163 tok/s

98–260 · lage vertrouwen

Pythia-1b 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
151 tok/s

90–241 · lage vertrouwen

OpenELM-1.1B 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
148 tok/s

89–237 · lage vertrouwen

DeciCoder-1B 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
148 tok/s

89–237 · lage vertrouwen

SantaCoder 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
148 tok/s

89–237 · lage vertrouwen

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

89–237 · lage vertrouwen

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

81–217 · lage vertrouwen

EXAONE 4.0 (1.2B) 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
136 tok/s

81–217 · lage vertrouwen

MinerU2.5 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
136 tok/s

81–217 · lage vertrouwen

Pleias 1.0 1.2B 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
136 tok/s

81–217 · lage vertrouwen

Pleias-RAG-1B 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
132 tok/s

112–159

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 131k tokens Q8_0 Comfortabel
130 tok/s

78–209 · lage vertrouwen

MiniCPM-1.2B 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

DeepSeek Coder 1.3B 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

DeepSeek-VL-1.3B 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

DigiRL 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

GLA Transformer 1.3B 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

Janus 1.3B 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

Kosmos-2.5 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

Otter 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokens ? Q8_0 Comfortabel
125 tok/s

75–200 · lage vertrouwen

Phi-1 1.3B Oct 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

GeForce RTX 2070 Max-Q 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
8 GB
Geheugenbandbreedte
384 GB/s
Geheugen type
GDDR6
Geheugensnelheid bus breedte
256 bit
Geheugenklok
1.5 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
TU106
Architectuur
Turing
Generatie
GeForce 20 Mobile
Gieterij
TSMC
Procesgrootte
12 nm
Transistoren
10.8 billion
Transistor dichtheid
24,300 K/mm²
Die grootte
445 mm²
Pakket
BGA-2228
Uitgebracht
29 January 2019

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
885 MHz
Boost-klok
1.19 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
2,304
Textuurmappingeenheden
144
Render output units
64
Streaming multiprocessors
36
Tensor cores
288
Ray tracing cores
36
L1-cache
64 KB
L2-cache
4 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)
10.9 TFLOPS
Enkele precisie (FP32)
5.5 TFLOPS
Dubbele precisie (FP64)
170.6 GFLOPS
Pixel rate
76 GPixel/s
Textuursnelheid
171 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)
90 W
Stroomconnectoren
None
Businterface
PCIe 3.0 x16
Sleufbreedte
MXM Module

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
7.5
DirectX
12.2
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Shader-model
6.8

Lijsten

Waar te koop een GeForce RTX 2070 Max-Q

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

Wat de geheugen subsystem betekent voor AI

Geheugen

8 GB

Bandbreedte

384 GB/s

Grootste model

Baichuan 1-13B

GeForce RTX 2070 Max-Q draagt alleen 8 GB van GDDR6. Dat beperkt het tot het kleinere einde van de catalogus, en een model moet volledig binnen passen voordat het iets genereert. Een runtime krijgt eigenlijk ongeveer 7.2 GB.

Geheugenbandbreedte bereikt 384 GB/s over een bus van 256 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 1.5 GHz. Het is waarom core-aantallen de generatie-snelheid zo slecht voorspellen.

In de praktijk komt die combinatie uit op Baichuan 1-13B, 13.3B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 33.1 tokens per seconde

De chip en hoe deze is gebouwd

GeForce RTX 2070 Max-Q is gebouwd op de graphics processor TU106, het gebruik van de architectuur Turing van NVIDIA, als onderdeel van de generatie GeForce 20 Mobile.

De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 12 nm, met een dobbelsteen die meet 445 mm², houden 10.8 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 January 2019, ruwweg 7.5039580736204 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

10.9 TFLOPS

FP64

170.6 GFLOPS

Tensor cores

288

Op papier GeForce RTX 2070 Max-Q bereikt 10.9 TFLOPS op halve precisie, en 5.5 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 170.6 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.

De kaart draagt 288 Tensor cores over 36 Streaming multiprocessors. Deze versnellen de matrixarithmeticiteit die ten grondslag ligt aan een transformer, en zij zijn wat het verwerken van prompts — het lezen van een lang document voordat er wordt geantwoord — dramatisch sneller maakt dan anders het geval zou zijn.

Klokken draaien vanaf een basis van 885 MHz naar een boost van 1.19 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

GeForce RTX 2070 Max-Q heeft een L1 cache van 64 KB, ondersteund door een L2-cache van 4 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 2,304 Schaduwunits, 144 Textuurmappingeenheden, en 64 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

90 W

GeForce RTX 2070 Max-Q is beoordeeld op 90 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 mxm module. 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 GeForce RTX 2070 Max-Q

De grootste open-weight-modellen die op deze kaart passen, nieuwste eerst. Elk wordt weergegeven met de beste compressie die de kaart kan ondersteunen..

  1. 01 OLMo 2 Furious 13B 13B · Q3_K_M · Dec 2024 33.8 tok/s
  2. 02 Cambrian-1-13B 13B · Q3_K_M · Jun 2024 33.8 tok/s
  3. 03 Fugaku-LLM 13B · Q3_K_M · May 2024 33.8 tok/s
  4. 04 OpenThaiGPT v1.0.0 (13B) 13.1B · Q3_K_M · Apr 2024 33.5 tok/s
  5. 05 Aya 13B · Q3_K_M · Feb 2024 33.8 tok/s
  6. 06 Elyza 13B · Q3_K_M · Dec 2023 33.8 tok/s
  7. 07 NexusRaven-V2 13B · Q3_K_M · Dec 2023 33.8 tok/s
  8. 08 Baize-v2-13B (白泽) 13B · Q3_K_M · Dec 2023 33.8 tok/s
  9. 09 Stockmark-13B 13.2B · Q3_K_M · Oct 2023 33.3 tok/s
  10. 10 Baichuan 1-13B 13.3B · Q3_K_M · Jul 2023 33.1 tok/s

De snelste AI-modellen op een GeForce RTX 2070 Max-Q

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..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 163 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 151 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 148 tok/s

Stap voor stap

Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen GeForce RTX 2070 Max-Q

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.

  1. 01

    Zoek het model dat je wilt

    De tabel somt 337 modellen de kaart ondersteunt. Het zoekvak accepteert een naam of een grootte zoals 27b, die overeenkomt met het aantal parameters.

  2. 02

    Stem de context af op uw werk

    Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 8 GB dat is vaak het verschil tussen een model dat past en niet.

  3. 03

    Koppel de vergelijking aan één kwaliteitsniveau

    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.

  4. 04

    Neem het bereik als het antwoord

    Snelheden komen met foutmarges om een reden. De beste zaak hier is 163 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.

  5. 05

    Controleer de geheugen kolom voordat je commit.

    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 8 GB.

  6. 06

    Cross-check tegen andere hardware

    Elke modelnaam in de tabel linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening uitvoert op elke kaart die we hebben. Daar zie je of de juiste aankoop is GeForce RTX 2070 Max-Q.

Antwoorden

GeForce RTX 2070 Max-Q — veelgestelde vragen

01

GeForce RTX 2070 Max-Q— wanneer is het uitgebracht?

Het werd uitgebracht in January 2019.

02

GeForce RTX 2070 Max-Q— hoeveel vermogen verbruikt het?

Beoordelde bordkracht is 90 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.

03

GeForce RTX 2070 Max-Q— hoeveel cache heeft het?

De L1-cache is 64 KB, en de L2-cache is 4 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.

04

GeForce RTX 2070 Max-Q— wat zijn zijn TFLOPS?

Het is beoordeeld op 10.9 TFLOPS bij halve precisie en 5.5 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.

05

GeForce RTX 2070 Max-Q— hoeveel tensor cores heeft het?

Het heeft 288 Tensor cores over 36 Streaming multiprocessors. Ze versnellen de matrixarithmetic waaruit een transformer is opgebouwd, wat voornamelijk de verwerking van een lange prompt versnelt in plaats van het produceren van de reactie.

06

GeForce RTX 2070 Max-Q— ondersteunt het CUDA?

Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 7.5. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.

07

GeForce RTX 2070 Max-Q— 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.

08

GeForce RTX 2070 Max-Q— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?

Zijn geheugen beperkt het tot kleinere modellen, maar de bandbreedte betekent dat de generatie traag aanvoelt op grotere modellen. In totaal draait het 337 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.

09

GeForce RTX 2070 Max-Q— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?

Slechts gedeeltelijk. Lagen voorbij de GPU kaart 8 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.

10

Zou twee GeForce RTX 2070 Max-Q kaarten twee keer zo snel zijn?

Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 16 GB van gecombineerde MEMORY, met ongeveer dezelfde generatie snelheid als één.

11

GeForce RTX 2070 Max-Q— Welke AI-modellen kan het draaien?

337 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.

12

GeForce RTX 2070 Max-Q— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?

Het grootste model in onze catalogus dat past is Baichuan 1-13B bij 13.3B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 33.1 tokens per second en heeft ongeveer 7.2 GB van het geheugen van de kaart.

13

GeForce RTX 2070 Max-Q— 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 163 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.

14

GeForce RTX 2070 Max-Q— kan het draaien 7B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait MetaMath 7B (LLaMa finetune) bij Q4_K_M, ongeveer 6.5 GB geheugen en genereert ongeveer 53.6 tokens per seconde

15

GeForce RTX 2070 Max-Q— kan het draaien 13B modellen?

Ja. Bijvoorbeeld het draait Gemma 4 12B bij Q3_K_M, ongeveer 6.5 GB geheugen en genereert ongeveer 36.7 tokens per seconde

16

GeForce RTX 2070 Max-Q— hoeveel geheugen heeft het?

Deze kaart heeft 8 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 7.2 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.

17

GeForce RTX 2070 Max-Q— wat is de geheugenbandbreedte?

Geheugenbandbreedte bereikt 384 GB/s over een bus van 256 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.

18

GeForce RTX 2070 Max-Q— welk type geheugen gebruikt het?

Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 1.5 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.

19

GeForce RTX 2070 Max-Q— wie maakt het?

Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 12 nm.

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..

Alle GPU's