Bereken de TPS van de DRIVE A100 PROD 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
721 modellen in onze catalogus samen
Grootste model dat het vasthoudt
Phi-3.5-MoE
60.8B · Q3_K_M · 195 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
792 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een DRIVE A100 PROD?
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.
543 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
792
tok/s
673–950 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
792
tok/s
673–950 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
792
tok/s
475–1,267 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
792
tok/s
475–1,267 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
792
tok/s
475–1,267 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
792
tok/s
475–1,267 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
733
tok/s
440–1,173 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
720
tok/s
432–1,152 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
720
tok/s
432–1,152 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
720
tok/s
432–1,152 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
720
tok/s
432–1,152 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
660
tok/s
396–1,056 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
660
tok/s
396–1,056 · lage vertrouwen |
LFM2-1.2B ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
660
tok/s
396–1,056 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
660
tok/s
396–1,056 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
660
tok/s
396–1,056 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
644
tok/s
547–773 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
635
tok/s
381–1,016 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
609
tok/s
366–975 · 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
DRIVE A100 PROD 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
- 32 GB
- Geheugenbandbreedte
- 1,870 GB/s
- Geheugen type
- HBM2e
- Geheugensnelheid bus breedte
- 6,144 bit
- Geheugenklok
- 1.22 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
- GA100
- Architectuur
- Ampere
- Generatie
- DRIVE(Axx)
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 7 nm
- Transistoren
- 54.2 billion
- Transistor dichtheid
- 65,600 K/mm²
- Die grootte
- 826 mm²
- Pakket
- BGA-2743
- Uitgebracht
- 14 May 2020
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
- 1.26 GHz
- Boost-klok
- 1.26 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
- 6,912
- Textuurmappingeenheden
- 432
- Render output units
- 192
- Streaming multiprocessors
- 108
- Tensor cores
- 432
- L1-cache
- 192 KB
- L2-cache
- 32 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)
- 69.7 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 17.4 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 8.7 TFLOPS
- Pixel rate
- 242 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 544 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)
- 400 W
- Voorgestelde voeding
- 800 W
- Stroomconnectoren
- None
- Businterface
- PCIe 4.0 x16
- Sleufbreedte
- IGP
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
- 8.0
- OpenCL
- 3.0
Lijsten
Waar te koop een DRIVE A100 PROD
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
32 GB
Bandbreedte
1,870 GB/s
Grootste model
Phi-3.5-MoE
DRIVE A100 PROD draagt 32 GB van HBM2e. Dat dekt de middelgrote modellen die de meeste mensen daadwerkelijk draaien. Zodra de runtime en de driver hun werkomgeving reserveren, blijft er ongeveer dit over: 28.8 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 1,870 GB/s over een bus van 6,144 bits. Een token genereren betekent elke WEIGHT één keer lezen, zodat dat cijfer het tempo bepaalt meer dan enig ander getal hier, en op dit niveau arriveert tekst sneller dan de meeste mensen lezen.
Dat komt van een memory clock van 1.22 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.
Het praktische plafond is Phi-3.5-MoE, 60.8B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 195 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
DRIVE A100 PROD is gebouwd op de graphics processor GA100, het gebruik van de architectuur Ampere van NVIDIA, als onderdeel van de generatie DRIVE(Axx).
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 7 nm, met een dobbelsteen die meet 826 mm², houden 54.2 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 May 2020, ruwweg 6.3365965956191 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
69.7 TFLOPS
FP64
8.7 TFLOPS
Tensor cores
432
Op papier DRIVE A100 PROD bereikt 69.7 TFLOPS op halve precisie, en 17.4 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 8.7 TFLOPS. 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 432 Tensor cores over 108 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 1.26 GHz naar een boost van 1.26 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
DRIVE A100 PROD heeft een L1 cache van 192 KB, ondersteund door een L2-cache van 32 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 6,912 Schaduwunits, 432 Textuurmappingeenheden, en 192 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
400 W
DRIVE A100 PROD is beoordeeld op 400 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 800 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 igp. 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 4.0 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 DRIVE A100 PROD
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 DRIVE A100 PROD
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 DRIVE A100 PROD
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
Vind het model in de tabel
De tabel somt 543 modellen die deze kaart kan draaien. Zoek op naam of op grootte - het typen van 27b komt overeen met het parameter aantal, zelfs als de naam het nooit vermeldt.
-
02
Bepaal hoe lang je gesprekken duren
Sleep de schuifregelaar naar de gesprekslengte die je van plan bent te gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en tegen een CARD die houdt 32 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.
-
03
Kies hoe ver je wilt comprimeren
Standaard kiest de tabel de minst-gecomprimeerde kopie die past. Het instellen van een vloer verwijdert modellen die alleen kwalificeren door zware compressie.
-
04
Neem het bereik als het antwoord
De cijfers zijn berekend, niet gemeten. Het snelste resultaat op deze kaart is 792 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
De fit-kolom scheidt modellen die net passen van degenen met ruimte over — het is de moeite waard om dit te controleren voordat je op een daarvan besluit, tegen een beschikbare 32 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 DRIVE A100 PROD.
Antwoorden
DRIVE A100 PROD — veelgestelde vragen
DRIVE A100 PROD— 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 792 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.
DRIVE A100 PROD— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Gemma 4 E4B bij Q8_0, ongeveer 9.8 GB geheugen en genereert ongeveer 176 tokens per seconde
DRIVE A100 PROD— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 275 tokens per seconde
DRIVE A100 PROD— kan het draaien 30B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q6_K, ongeveer 22.7 GB geheugen en genereert ongeveer 228 tokens per seconde
DRIVE A100 PROD— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 32 GB van HBM2e. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 28.8 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
DRIVE A100 PROD— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 1,870 GB/s over een bus van 6,144 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.
DRIVE A100 PROD— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van HBM2e geklokt op 1.22 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.
DRIVE A100 PROD— wie maakt het?
Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 7 nm.
DRIVE A100 PROD— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in May 2020.
DRIVE A100 PROD— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 400 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 800 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.
DRIVE A100 PROD— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 192 KB, en de L2-cache is 32 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.
DRIVE A100 PROD— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 69.7 TFLOPS bij halve precisie en 17.4 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.
DRIVE A100 PROD— hoeveel tensor cores heeft het?
Het heeft 432 Tensor cores over 108 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.
DRIVE A100 PROD— ondersteunt het CUDA?
Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.0. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.
DRIVE A100 PROD— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 4.0 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.
DRIVE A100 PROD— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn VRAM dekt comfortabel de middelgrote modellen die de meeste mensen lokaal draaien en zijn bandbreedte is hoog genoeg om tekst sneller te genereren dan de meeste mensen lezen. In totaal draait het 543 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
DRIVE A100 PROD— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Slechts gedeeltelijk. Lagen voorbij de GPU kaart 32 GB zit in GPU VRAM en draait met een fractie van de snelheid, zodat een grotendeels-afgevoerd model zelden de moeite waard is om te gebruiken. Elke cijfer hier gaat ervan uit dat het volledig op de kaart aanwezig is.
Zou twee DRIVE A100 PROD kaarten twee keer zo snel zijn?
Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 64 GB van gecombineerde MEMORY, met ongeveer dezelfde generatie snelheid als één.
DRIVE A100 PROD— Welke AI-modellen kan het draaien?
543 van de 721 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.
DRIVE A100 PROD— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Phi-3.5-MoE bij 60.8B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 195 tokens per second en heeft ongeveer 27.2 GB van het geheugen van de kaart.
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..