Bereken de TPS van de Data Center GPU Max 1350 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
dots.llm1
142B · IQ4_XS · 11.7 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
677 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Data Center GPU Max 1350?
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.
609 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
677
tok/s
406–1,084 · lage vertrouwen |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
677
tok/s
406–1,084 · lage vertrouwen |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
677
tok/s
406–1,084 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
677
tok/s
406–1,084 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
677
tok/s
406–1,084 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
677
tok/s
406–1,084 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
627
tok/s
376–1,003 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
616
tok/s
369–985 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
616
tok/s
369–985 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
616
tok/s
369–985 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
616
tok/s
369–985 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
564
tok/s
339–903 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
564
tok/s
339–903 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
564
tok/s
339–903 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
564
tok/s
339–903 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
551
tok/s
330–881 · lage vertrouwen |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
543
tok/s
326–869 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
521
tok/s
313–834 · 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
Data Center GPU Max 1350 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
- 96 GB
- Geheugenbandbreedte
- 2,460 GB/s
- Geheugen type
- HBM2e
- Geheugensnelheid bus breedte
- 8,192 bit
- Geheugenklok
- 1.2 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
- Ponte Vecchio
- Architectuur
- Generation 12.5
- Generatie
- Data Center GPU(Ponte Vecchio)
- Gieterij
- Intel
- Procesgrootte
- 10 nm
- Transistoren
- 100 billion
- Transistor dichtheid
- 78,100 K/mm²
- Die grootte
- 1,280 mm²
- Uitgebracht
- 10 January 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
- 750 MHz
- Boost-klok
- 1.55 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
- 14,336
- Textuurmappingeenheden
- 896
- Ray tracing cores
- 112
- L1-cache
- 64 KB
- L2-cache
- 408 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)
- 44.4 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 44.4 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 44.4 TFLOPS
- Textuursnelheid
- 1,389 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)
- 450 W
- Voorgestelde voeding
- 850 W
- Businterface
- PCIe 5.0 x16
- Sleufbreedte
- OAM 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.
- DirectX
- 12.1
- OpenGL
- 4.6
- OpenCL
- 3.0
- Shader-model
- 6.6
Lijsten
Waar te koop een Data Center GPU Max 1350
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
96 GB
Bandbreedte
2,460 GB/s
Grootste model
dots.llm1
Data Center GPU Max 1350 houdt 96 GB van HBM2e. Dat plaatst het in de klasse van hardware die de grootste open-weight modellen bevat zonder ze over machines te splitsen. Een inferentie-runtime kan ongeveer bereiken 86.4 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 2,460 GB/s over een bus van 8,192 bits. Dat staat bovenop wat er bestaat. Aangezien elke token betekent dat het hele model eens uit het geheugen moet worden gelezen, vertaalt het bijna direct naar generatie snelheid - deze kaart heeft voldoende bandbreedte zodat modelgrootte veel eerder de beperkende factor stopt dan de bus.
Dat komt van een memory clock van 1.2 GHz. Beide helften zijn belangrijk, en geen van beide is zichtbaar in een gaming benchmark.
Het praktische plafond is dots.llm1, 142B, gecomprimeerd tot IQ4_XS en genereren rond 11.7 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Data Center GPU Max 1350 is gebouwd op de graphics processor Ponte Vecchio, het gebruik van de architectuur Generation 12.5 van Intel, als onderdeel van de generatie Data Center GPU(Ponte Vecchio).
De chip is vervaardigd door Intel, een proces van 10 nm, met een dobbelsteen die meet 1,280 mm², houden 100 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 2023, ruwweg 3.5558395859509 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
44.4 TFLOPS
FP64
44.4 TFLOPS
Op papier Data Center GPU Max 1350 bereikt 44.4 TFLOPS op halve precisie, en 44.4 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 44.4 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.
Klokken draaien vanaf een basis van 750 MHz naar een boost van 1.55 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
Data Center GPU Max 1350 heeft een L1 cache van 64 KB, ondersteund door een L2-cache van 408 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 14,336 Schaduwunits, 896 Textuurmappingeenheden. 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
450 W
Data Center GPU Max 1350 is beoordeeld op 450 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 850 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 oam 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 5.0 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 Data Center GPU Max 1350
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 Data Center GPU Max 1350
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 Data Center GPU Max 1350
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
Begin met het model, niet de specificatie
De tabel somt 609 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
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 96 GB het is vaak wat een groot model over de rand duwt.
-
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
Elke snelheid is een schatting voor een enkel gesprek, met een bereik eronder. Het bovenste einde hier is 677 tok/s op Gemma 3 QAT 1B. Dezelfde kaart en model variëren tussen dertig en vijftig procent tussen inferentieruns.
-
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 96 GB.
-
06
Controleer hetzelfde model van de andere kant
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 Data Center GPU Max 1350.
Antwoorden
Data Center GPU Max 1350 — veelgestelde vragen
Data Center GPU Max 1350— wie maakt het?
Dit is een product van Intel, met de chip geproduceerd door Intel, een proces van 10 nm.
Data Center GPU Max 1350— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in January 2023.
Data Center GPU Max 1350— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 450 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 850 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.
Data Center GPU Max 1350— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 64 KB, en de L2-cache is 408 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.
Data Center GPU Max 1350— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 44.4 TFLOPS bij halve precisie en 44.4 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.
Data Center GPU Max 1350— ondersteunt het CUDA?
Nee. CUDA is alleen van NVIDIA, en dit is een card van Intel. Het draait taalmodellen via ROCm, Vulkan of Metal, afhankelijk van de software, die minder rijp zijn dan het CUDA-pad — onze schattingen passen daarvoor een straf toe.
Data Center GPU Max 1350— Welke businterface gebruikt het?
Het maakt gebruik van PCIe 5.0 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.
Data Center GPU Max 1350— is het goed voor het draaien van lokale AI-modellen?
Zijn geheugen is groot genoeg voor modellen die de meeste desktophardware niet kunnen benaderen en zijn bandbreedte plaatst het tussen de snelste hardware die beschikbaar is voor generatie. In totaal draait het 609 van de modellen die we volgen. Of dat voldoende is, hangt volledig af van welk model je wilt — de tabel hierboven beantwoordt dat direct.
Data Center GPU Max 1350— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Afschuiven voorbij de card's 96 GB trekt het hele ding naar beneden, en geen van de cijfers op deze pagina gaat ervan uit.
Zou twee Data Center GPU Max 1350 kaarten twee keer zo snel zijn?
Capaciteit voegt toe, doorvoer niet. Twee van hen geven je 192 GB om te werken met in plaats van tweemaal de tokens per seconde — elk cijfer hier is voor een enkele CARD.
Data Center GPU Max 1350— Welke AI-modellen kan het draaien?
609 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.
Data Center GPU Max 1350— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is dots.llm1 bij 142B parameters, gecomprimeerd tot IQ4_XS. Het genereert ruwweg 11.7 tokens per second en heeft ongeveer 78.3 GB van het geheugen van de kaart.
Data Center GPU Max 1350— 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 677 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.
Data Center GPU Max 1350— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 101 tokens per seconde
Data Center GPU Max 1350— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 235 tokens per seconde
Data Center GPU Max 1350— 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 134 tokens per seconde
Data Center GPU Max 1350— kan het draaien 70B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Qwen3-Coder-Next bij Q8_0, ongeveer 80.7 GB geheugen en genereert ongeveer 47.0 tokens per seconde
Data Center GPU Max 1350— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 96 GB van HBM2e. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 86.4 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Data Center GPU Max 1350— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 2,460 GB/s over een bus van 8,192 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.
Data Center GPU Max 1350— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van HBM2e geklokt op 1.2 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.
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..