Bereken de TPS van de RTX A4500 Max-Q 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
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 90.0 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
190 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een RTX A4500 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.
432 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
190
tok/s
161–228 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
161–228 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
190
tok/s
114–304 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
176
tok/s
105–281 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
172
tok/s
104–276 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
172
tok/s
104–276 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
172
tok/s
104–276 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
172
tok/s
104–276 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
158
tok/s
95–253 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
158
tok/s
95–253 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
158
tok/s
95–253 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
158
tok/s
95–253 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
154
tok/s
131–185 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
91–243 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
146
tok/s
88–234 · 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
RTX A4500 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
- 16 GB
- Geheugenbandbreedte
- 448 GB/s
- Geheugen type
- GDDR6
- Geheugensnelheid bus breedte
- 256 bit
- Geheugenklok
- 1.75 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
- GA104
- Architectuur
- Ampere
- Generatie
- Ampere-MW(Ax000)
- Gieterij
- Samsung
- Procesgrootte
- 8 nm
- Transistoren
- 17.4 billion
- Transistor dichtheid
- 44,400 K/mm²
- Die grootte
- 392 mm²
- Pakket
- BGA-2713
- Uitgebracht
- 22 March 2022
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
- 510 MHz
- Boost-klok
- 1.22 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
- 5,888
- Textuurmappingeenheden
- 184
- Render output units
- 96
- Streaming multiprocessors
- 46
- Tensor cores
- 184
- Ray tracing cores
- 46
- L1-cache
- 128 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)
- 14.3 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 14.3 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 223.6 GFLOPS
- Pixel rate
- 117 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 224 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)
- 80 W
- Stroomconnectoren
- None
- Businterface
- PCIe 4.0 x16
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
- 8.6
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-model
- 6.8
Lijsten
Waar te koop een RTX A4500 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
Waarom is geheugen het nummer dat hier telt
Geheugen
16 GB
Bandbreedte
448 GB/s
Grootste model
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
RTX A4500 Max-Q draagt 16 GB van GDDR6. Dat comfortabel reikt naar kleine en middelgrote modellen, hoewel de grootste buiten bereik blijven zonder ze te splitsen. Driver overhead laat ongeveer 14.4 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 448 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.
Dat komt van een memory clock van 1.75 GHz. Het is waarom core-aantallen de generatie-snelheid zo slecht voorspellen.
Gezamenlijk is het grootste model dat past Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 90.0 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
RTX A4500 Max-Q is gebouwd op de graphics processor GA104, het gebruik van de architectuur Ampere van NVIDIA, als onderdeel van de generatie Ampere-MW(Ax000).
De chip is vervaardigd door Samsung, een proces van 8 nm, met een dobbelsteen die meet 392 mm², houden 17.4 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 March 2022, ruwweg 4.3614926956096 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
14.3 TFLOPS
FP64
223.6 GFLOPS
Tensor cores
184
Op papier RTX A4500 Max-Q bereikt 14.3 TFLOPS op halve precisie, en 14.3 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 223.6 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 184 Tensor cores over 46 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 510 MHz naar een boost van 1.22 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
RTX A4500 Max-Q heeft een L1 cache van 128 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 5,888 Schaduwunits, 184 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
80 W
RTX A4500 Max-Q is beoordeeld op 80 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 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 RTX A4500 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..
De snelste AI-modellen op een RTX A4500 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..
Stap voor stap
Hoe de TPS van een AI model uit te rekenen RTX A4500 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.
-
01
Vind het model in de tabel
De tabel somt 432 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
Stel de contextlengte in die je daadwerkelijk zult gebruiken
Lange gesprekken kosten geheugen bovenop de gewichten. Tegen 16 GB dus de instelling is het waard om goed te krijgen.
-
03
Stel een minimale kwaliteit in als je er een nodig hebt
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 190 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
05
Lees het geschiktheidsvonnis als laatste
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 16 GB.
-
06
Cross-check tegen andere hardware
Elke modelpagina herhaalt deze berekening voor de hele catalogus. Zeker de moeite waard om te bekijken voordat je beslist: het toont wat anders hetzelfde model draait, naast RTX A4500 Max-Q.
Antwoorden
RTX A4500 Max-Q — veelgestelde vragen
Zou twee RTX A4500 Max-Q kaarten twee keer zo snel zijn?
Nee. Een tweede kaart verdubbelt het geheugen naar 32 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.
RTX A4500 Max-Q— Welke AI-modellen kan het draaien?
432 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.
RTX A4500 Max-Q— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Nemotron 3-Nano-30B-A3B bij 31.6B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 90.0 tokens per second en heeft ongeveer 14.4 GB van het geheugen van de kaart.
RTX A4500 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 190 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.
RTX A4500 Max-Q— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 28.3 tokens per seconde
RTX A4500 Max-Q— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q6_K, ongeveer 13.7 GB geheugen en genereert ongeveer 95.7 tokens per seconde
RTX A4500 Max-Q— kan het draaien 30B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q3_K_M, ongeveer 12.9 GB geheugen en genereert ongeveer 102 tokens per seconde
RTX A4500 Max-Q— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 16 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 14.4 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
RTX A4500 Max-Q— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 448 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.
RTX A4500 Max-Q— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 1.75 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.
RTX A4500 Max-Q— wie maakt het?
Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door Samsung, een proces van 8 nm.
RTX A4500 Max-Q— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in March 2022.
RTX A4500 Max-Q— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 80 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.
RTX A4500 Max-Q— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 128 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.
RTX A4500 Max-Q— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 14.3 TFLOPS bij halve precisie en 14.3 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.
RTX A4500 Max-Q— hoeveel tensor cores heeft het?
Het heeft 184 Tensor cores over 46 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.
RTX A4500 Max-Q— ondersteunt het CUDA?
Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.6. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.
RTX A4500 Max-Q— 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.
RTX A4500 Max-Q— 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 432 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
RTX A4500 Max-Q— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Het kan worden gesplitst, met de overflow gehouden in het systeemgeheugen buiten de kaart's 16 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.
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..