Bereken de TPS van de RTX 4000 Ada Generation 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-Omni-30B-A3B
35.3B · IQ4_XS · 58.9 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
152 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een RTX 4000 Ada Generation?
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.
495 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
152
tok/s
130–183 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
130–183 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
91–244 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
91–244 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
91–244 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
152
tok/s
91–244 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
141
tok/s
85–226 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
139
tok/s
83–222 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
139
tok/s
83–222 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
139
tok/s
83–222 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
139
tok/s
83–222 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
127
tok/s
76–203 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
127
tok/s
76–203 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
127
tok/s
76–203 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
127
tok/s
76–203 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
124
tok/s
105–149 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
122
tok/s
73–196 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
117
tok/s
70–188 · 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 4000 Ada Generation 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
- 20 GB
- Geheugenbandbreedte
- 360 GB/s
- Geheugen type
- GDDR6
- Geheugensnelheid bus breedte
- 160 bit
- Geheugenklok
- 2.25 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
- AD104
- Architectuur
- Ada Lovelace
- Generatie
- Workstation Ada(x000A)
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 5 nm
- Transistoren
- 35.8 billion
- Transistor dichtheid
- 121,800 K/mm²
- Die grootte
- 294 mm²
- Uitgebracht
- 9 August 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
- 1.5 GHz
- Boost-klok
- 2.18 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
- 6,144
- Textuurmappingeenheden
- 192
- Render output units
- 64
- Streaming multiprocessors
- 48
- Tensor cores
- 192
- Ray tracing cores
- 48
- L1-cache
- 128 KB
- L2-cache
- 48 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)
- 26.7 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 26.7 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 417.6 GFLOPS
- Pixel rate
- 139 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 418 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)
- 130 W
- Voorgestelde voeding
- 300 W
- Stroomconnectoren
- 1x 16-pin
- Businterface
- PCIe 4.0 x16
- Sleufbreedte
- Single-slot
- Afmetingen
- 245 mm
- Weergave-uitvoer
- 4x 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
- 8.9
- DirectX
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Shader-model
- 6.8
Lijsten
Waar te koop een RTX 4000 Ada Generation
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
20 GB
Bandbreedte
360 GB/s
Grootste model
Qwen3-Omni-30B-A3B
RTX 4000 Ada Generation draagt 20 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 18 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 360 GB/s over een bus van 160 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 2.25 GHz. Het is waarom core-aantallen de generatie-snelheid zo slecht voorspellen.
De grootste zaak die het bevat is Qwen3-Omni-30B-A3B, 35.3B, gecomprimeerd tot IQ4_XS en genereren rond 58.9 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
RTX 4000 Ada Generation is gebouwd op de graphics processor AD104, het gebruik van de architectuur Ada Lovelace van NVIDIA, als onderdeel van de generatie Workstation Ada(x000A).
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 5 nm, met een dobbelsteen die meet 294 mm², houden 35.8 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 August 2023, ruwweg 2.9777680509498 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
26.7 TFLOPS
FP64
417.6 GFLOPS
Tensor cores
192
Op papier RTX 4000 Ada Generation bereikt 26.7 TFLOPS op halve precisie, en 26.7 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 417.6 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 192 Tensor cores over 48 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 1.5 GHz naar een boost van 2.18 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 4000 Ada Generation heeft een L1 cache van 128 KB, ondersteund door een L2-cache van 48 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 6,144 Schaduwunits, 192 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
130 W
RTX 4000 Ada Generation is beoordeeld op 130 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 300 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 single-slot, meten 245 mm lang, en heeft 1x 16-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 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 4000 Ada Generation
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 4000 Ada Generation
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 4000 Ada Generation
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 495 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 20 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.
-
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
Lees de snelheid en het bereik
Snelheden komen met foutmarges om een reden. De beste zaak hier is 152 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
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 20 GB.
-
06
Controleer hetzelfde model van de andere kant
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 4000 Ada Generation.
Antwoorden
RTX 4000 Ada Generation — veelgestelde vragen
RTX 4000 Ada Generation— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 20 GB van GDDR6. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 18 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
RTX 4000 Ada Generation— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 360 GB/s over een bus van 160 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 4000 Ada Generation— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van GDDR6 geklokt op 2.25 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 4000 Ada Generation— wie maakt het?
Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 5 nm.
RTX 4000 Ada Generation— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in August 2023.
RTX 4000 Ada Generation— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 130 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 300 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 4000 Ada Generation— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 128 KB, en de L2-cache is 48 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 4000 Ada Generation— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 26.7 TFLOPS bij halve precisie en 26.7 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 4000 Ada Generation— hoeveel tensor cores heeft het?
Het heeft 192 Tensor cores over 48 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 4000 Ada Generation— ondersteunt het CUDA?
Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 8.9. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.
RTX 4000 Ada Generation— 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 4000 Ada Generation— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn geheugen dekt kleine en middelgrote modellen, hoewel de grootste buiten bereik zijn, terwijl de bandbreedte betekent dat generatie traag aanvoelt op grotere modellen. In totaal draait het 495 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 4000 Ada Generation— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Afschuiven voorbij de card's 20 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 RTX 4000 Ada Generation kaarten twee keer zo snel zijn?
Nee. Een tweede kaart verdubbelt het geheugen naar 40 GB van gecombineerde MEMORY, met ongeveer dezelfde generatie snelheid als één.
RTX 4000 Ada Generation— Welke AI-modellen kan het draaien?
495 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 4000 Ada Generation— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Qwen3-Omni-30B-A3B bij 35.3B parameters, gecomprimeerd tot IQ4_XS. Het genereert ruwweg 58.9 tokens per second en heeft ongeveer 17.9 GB van het geheugen van de kaart.
RTX 4000 Ada Generation— 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 152 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 4000 Ada Generation— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 22.8 tokens per seconde
RTX 4000 Ada Generation— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 52.9 tokens per seconde
RTX 4000 Ada Generation— kan het draaien 30B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait ERNIE-4.5-VL-28B-A3B bij Q4_K_M, ongeveer 16.2 GB geheugen en genereert ongeveer 69.8 tokens per seconde
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..