Bereken de TPS van de Jetson AGX Orin 64 GB 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
Qwen3.5-122B-A10B
122B · Q3_K_M · 10.7 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
86.7 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Jetson AGX Orin 64 GB?
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.
595 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
86.7
tok/s
74–104 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
86.7
tok/s
74–104 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
86.7
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
86.7
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
86.7
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
86.7
tok/s
52–139 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
80.3
tok/s
48–129 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
78.9
tok/s
47–126 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
78.9
tok/s
47–126 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
78.9
tok/s
47–126 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
78.9
tok/s
47–126 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
72.3
tok/s
43–116 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
72.3
tok/s
43–116 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
72.3
tok/s
43–116 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
72.3
tok/s
43–116 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
70.5
tok/s
60–85 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
69.5
tok/s
42–111 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
66.7
tok/s
40–107 · 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
Jetson AGX Orin 64 GB 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
- 64 GB
- Geheugenbandbreedte
- 205 GB/s
- Geheugen type
- LPDDR5
- Geheugensnelheid bus breedte
- 256 bit
- Geheugenklok
- 800 MHz
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
- GA10B
- Architectuur
- Ampere
- Generatie
- Tegra(Ampere)
- Gieterij
- Samsung
- Procesgrootte
- 8 nm
- Die grootte
- 200 mm²
- Uitgebracht
- 1 March 2023
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
- 1.3 GHz
- Boost-klok
- 1.3 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
- 2,048
- Textuurmappingeenheden
- 64
- Render output units
- 32
- Streaming multiprocessors
- 16
- Tensor cores
- 64
- L1-cache
- 128 KB
- L2-cache
- 6 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)
- 10.7 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 5.3 TFLOPS
- Pixel rate
- 42 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 83 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)
- 60 W
- Businterface
- PCIe 4.0 x4
- Sleufbreedte
- IGP
- Afmetingen
- 100 mm
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
- 8.7
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-model
- 6.8
Lijsten
Waar te koop een Jetson AGX Orin 64 GB
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
Capaciteit en bandbreedte
Geheugen
64 GB
Bandbreedte
205 GB/s
Grootste model
Qwen3.5-122B-A10B
Jetson AGX Orin 64 GB draagt 64 GB van LPDDR5. 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: 57.6 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 205 GB/s over een bus van 256 bits. Bandbreedte is de echte beperking van deze kaart. Elke token vereist het lezen van het hele model uit het geheugen, dus een groot model zal hier traag aanvoelen, zelfs wanneer het past.
Bandbreedte is klok vermenigvuldigd met busbreedte, en deze kaart klokt zijn geheugen op 800 MHz. Beide helften zijn belangrijk, en geen van beide is zichtbaar in een gaming benchmark.
In de praktijk komt die combinatie uit op Qwen3.5-122B-A10B, 122B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 10.7 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Jetson AGX Orin 64 GB is gebouwd op de graphics processor GA10B, het gebruik van de architectuur Ampere van NVIDIA, als onderdeel van de generatie Tegra(Ampere).
De chip is vervaardigd door Samsung, een proces van 8 nm, met een dobbelsteen die meet 200 mm². 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 2023, ruwweg 3.4190321993851 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
10.7 TFLOPS
Tensor cores
64
Op papier Jetson AGX Orin 64 GB bereikt 10.7 TFLOPS op halve precisie, en 5.3 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.
De kaart draagt 64 Tensor cores over 16 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 1.3 GHz naar een boost van 1.3 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
Jetson AGX Orin 64 GB heeft een L1 cache van 128 KB, ondersteund door een L2-cache van 6 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 2,048 Schaduwunits, 64 Textuurmappingeenheden, en 32 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
60 W
Jetson AGX Orin 64 GB is beoordeeld op 60 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, meten 100 mm lang. 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 x4. 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 Jetson AGX Orin 64 GB
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 Jetson AGX Orin 64 GB
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 Jetson AGX Orin 64 GB
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 595 modellen die deze kaart draait. Zoek verkleint de lijst op naam of op grootte.
-
02
Stem de context af op uw werk
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 64 GB dat is vaak het verschil tussen een model dat past en niet.
-
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.
-
04
Lees de snelheid en het bereik
Snelheden komen met foutmarges om een reden. De beste zaak hier is 86.7 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 64 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 Jetson AGX Orin 64 GB.
Antwoorden
Jetson AGX Orin 64 GB — veelgestelde vragen
Jetson AGX Orin 64 GB— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn geheugen is groot genoeg voor modellen die de meeste desktophardware niet kunnen aanraken, hoewel zijn bandbreedte betekent dat generaties traag aanvoelen bij grotere modellen. In totaal draait het 595 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
Jetson AGX Orin 64 GB— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Afschuiven voorbij de card's 64 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.
Zou twee Jetson AGX Orin 64 GB kaarten twee keer zo snel zijn?
Het koppelen ervan koopt ruimte in plaats van snelheid: 128 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.
Jetson AGX Orin 64 GB— Welke AI-modellen kan het draaien?
595 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Qwen3.5-122B-A10B bij 122B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 10.7 tokens per second en heeft ongeveer 53.1 GB van het geheugen van de kaart.
Jetson AGX Orin 64 GB— 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 86.7 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 13.0 tokens per seconde
Jetson AGX Orin 64 GB— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 30.1 tokens per seconde
Jetson AGX Orin 64 GB— kan het draaien 30B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q8_0, ongeveer 29.2 GB geheugen en genereert ongeveer 17.2 tokens per seconde
Jetson AGX Orin 64 GB— kan het draaien 70B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Qwen3-Coder-Next bij Q5_K_M, ongeveer 52.7 GB geheugen en genereert ongeveer 10.8 tokens per seconde
Jetson AGX Orin 64 GB— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 64 GB van LPDDR5. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 57.6 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Jetson AGX Orin 64 GB— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 205 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van LPDDR5 geklokt op 800 MHz. 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— wie maakt het?
Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door Samsung, een proces van 8 nm.
Jetson AGX Orin 64 GB— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in March 2023.
Jetson AGX Orin 64 GB— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 60 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 128 KB, en de L2-cache is 6 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 10.7 TFLOPS bij halve precisie en 5.3 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— hoeveel tensor cores heeft het?
Het heeft 64 Tensor cores over 16 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.
Jetson AGX Orin 64 GB— ondersteunt het CUDA?
Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.7. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.
Jetson AGX Orin 64 GB— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 4.0 x4. 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.
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..