Bereken de TPS van de Jetson T5000 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
Solar Open2 250B
250.3B · Q3_K_M · 6.9 tok/s
Snelste model
Gemma 3 QAT 1B
116 tok/s · 1B
Welke AI-modellen kunnen draaien op een Jetson T5000?
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.
624 modellen komen overeen
Berekenen| Kwantificatie | Past | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
116
tok/s
98–139 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
116
tok/s
98–139 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
116
tok/s
69–185 · lage vertrouwen |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
116
tok/s
69–185 · lage vertrouwen |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
116
tok/s
69–185 · lage vertrouwen |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
116
tok/s
69–185 · lage vertrouwen |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
107
tok/s
64–171 · lage vertrouwen |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–168 · lage vertrouwen |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–168 · lage vertrouwen |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–168 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
105
tok/s
63–168 · lage vertrouwen |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
96.4
tok/s
58–154 · lage vertrouwen |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
96.4
tok/s
58–154 · lage vertrouwen |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
96.4
tok/s
58–154 · lage vertrouwen |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
96.4
tok/s
58–154 · lage vertrouwen |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
94.1
tok/s
80–113 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokens | Q8_0 | Comfortabel |
|
92.8
tok/s
56–148 · lage vertrouwen |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · lage vertrouwen |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokens ? | Q8_0 | Comfortabel |
|
89.0
tok/s
53–142 · 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 T5000 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
- 128 GB
- Geheugenbandbreedte
- 273 GB/s
- Geheugen type
- LPDDR5X
- Geheugensnelheid bus breedte
- 256 bit
- Geheugenklok
- 1.07 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
- GB10B
- Architectuur
- Blackwell
- Generatie
- Server Blackwell(Bxx)
- Gieterij
- TSMC
- Procesgrootte
- 3 nm
- Uitgebracht
- 27 August 2025
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
- 1.67 GHz
- Boost-klok
- 2.53 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
- 2,560
- Textuurmappingeenheden
- 96
- Render output units
- 32
- Streaming multiprocessors
- 20
- Tensor cores
- 96
- Ray tracing cores
- 20
- L1-cache
- 250 KB
- L2-cache
- 50 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)
- 51.7 TFLOPS
- Enkele precisie (FP32)
- 12.9 TFLOPS
- Dubbele precisie (FP64)
- 6.5 TFLOPS
- Pixel rate
- 81 GPixel/s
- Textuursnelheid
- 242 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)
- 40 W
- Voorgestelde voeding
- 200 W
- Stroomconnectoren
- None
- Businterface
- PCIe 5.0 x16
- Sleufbreedte
- IGP
- Afmetingen
- 243 mm × 57 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
- 11.0
- OpenCL
- 3.0
Lijsten
Waar te koop een Jetson T5000
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
Wat de geheugen subsystem betekent voor AI
Geheugen
128 GB
Bandbreedte
273 GB/s
Grootste model
Solar Open2 250B
Jetson T5000 houdt 128 GB van LPDDR5X. 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 115.2 GB.
Geheugenbandbreedte bereikt 273 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.
Dat komt van een memory clock van 1.07 GHz. Het is waarom core-aantallen de generatie-snelheid zo slecht voorspellen.
Het praktische plafond is Solar Open2 250B, 250.3B, gecomprimeerd tot Q3_K_M en genereren rond 6.9 tokens per seconde
De chip en hoe deze is gebouwd
Jetson T5000 is gebouwd op de graphics processor GB10B, het gebruik van de architectuur Blackwell van NVIDIA, als onderdeel van de generatie Server Blackwell(Bxx).
De chip is vervaardigd door TSMC, een proces van 3 nm. 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 2025. 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
51.7 TFLOPS
FP64
6.5 TFLOPS
Tensor cores
96
Op papier Jetson T5000 bereikt 51.7 TFLOPS op halve precisie, en 12.9 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 6.5 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 96 Tensor cores over 20 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 1.67 GHz naar een boost van 2.53 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 T5000 heeft een L1 cache van 250 KB, ondersteund door een L2-cache van 50 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 2,560 Schaduwunits, 96 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
40 W
Jetson T5000 is beoordeeld op 40 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 200 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 243 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 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 Jetson T5000
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 T5000
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 T5000
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 624 modellen de kaart ondersteunt. Het zoekvak accepteert een naam of een grootte zoals 27b, die overeenkomt met het aantal parameters.
-
02
Stem de context af op uw werk
Stel de context in op uw echte werklengte. Korte vragen kosten bijna niets, maar een lang document kan een groot deel van 128 GB dus de instelling is het waard om goed te krijgen.
-
03
Kies hoe ver je wilt comprimeren
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 116 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 128 GB.
-
06
Open het model om kaarten te vergelijken
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 Jetson T5000.
Antwoorden
Jetson T5000 — veelgestelde vragen
Jetson T5000— wanneer is het uitgebracht?
Het werd uitgebracht in August 2025.
Jetson T5000— hoeveel vermogen verbruikt het?
Beoordelde bordkracht is 40 W, en de aanbevolen systeemvoeding is 200 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 T5000— hoeveel cache heeft het?
De L1-cache is 250 KB, en de L2-cache is 50 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 T5000— wat zijn zijn TFLOPS?
Het is beoordeeld op 51.7 TFLOPS bij halve precisie en 12.9 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 T5000— hoeveel tensor cores heeft het?
Het heeft 96 Tensor cores over 20 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 T5000— ondersteunt het CUDA?
Ja. Het rapporteert CUDA rekencapaciteit 11.0. Capaciteit 7.0 en hoger heeft tensorcores, die moderne inferentiesoftware gebruikt; daaronder valt het terug op langzamere codepaden voor gekwantiseerde modellen.
Jetson T5000— 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.
Jetson T5000— 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 624 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 T5000— kan het een model draaien dat niet in zijn VRAM past?
Afschuiven voorbij de card's 128 GB is mogelijk en meestal een valse economie: het systeem-geheugen gedeelte is langzaam genoeg om het resultaat te domineren.
Zou twee Jetson T5000 kaarten twee keer zo snel zijn?
Capaciteit voegt toe, doorvoer niet. Twee van hen geven je 256 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.
Jetson T5000— Welke AI-modellen kan het draaien?
624 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 T5000— wat is het grootste AI-model dat het kan draaien?
Het grootste model in onze catalogus dat past is Solar Open2 250B bij 250.3B parameters, gecomprimeerd tot Q3_K_M. Het genereert ruwweg 6.9 tokens per second en heeft ongeveer 106.6 GB van het geheugen van de kaart.
Jetson T5000— 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 116 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 T5000— kan het draaien 7B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Multi-Token Prediction 7B bij Q8_0, ongeveer 7.9 GB geheugen en genereert ongeveer 17.3 tokens per seconde
Jetson T5000— kan het draaien 13B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait DeepSeekMoE-16B bij Q8_0, ongeveer 17.5 GB geheugen en genereert ongeveer 40.2 tokens per seconde
Jetson T5000— 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 23.0 tokens per seconde
Jetson T5000— kan het draaien 70B modellen?
Ja. Bijvoorbeeld het draait Qwen3-Coder-Next bij Q8_0, ongeveer 80.7 GB geheugen en genereert ongeveer 8.0 tokens per seconde
Jetson T5000— hoeveel geheugen heeft het?
Deze kaart heeft 128 GB van LPDDR5X. Ongeveer een tiende is gereserveerd door de inferentieruntime en de driver, wat ongeveer achterlaat 115.2 GB beschikbaar voor een MODEL en zijn CONVERSATIE.
Jetson T5000— wat is de geheugenbandbreedte?
Geheugenbandbreedte bereikt 273 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 T5000— welk type geheugen gebruikt het?
Het maakt gebruik van LPDDR5X geklokt op 1.07 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.
Jetson T5000— wie maakt het?
Dit is een product van NVIDIA, met de chip geproduceerd door TSMC, een proces van 3 nm.
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..