Oblicz TPS modelu Quadro K5000M na lokalnych modelach AI

NVIDIA 4 GB GDDR5 96 GB/s August 2012

Każdy model w naszym katalogu oceniany według tej karty przy długości kontekstu i minimalnej jakości, którą wybierzesz. Prędkość jest szacunkowa dla pojedynczego żądania, obliczona na podstawie przepustowości pamięci tej karty i rozmiaru każdego modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tej karty

97 modele, które może uruchomić

679 modele w naszym katalogu razem

Największy model, który obsługuje

DeciLM 6B

5.7B · Q3_K_M · 16.4 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

34.6 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Quadro K5000M?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Więcej kontekstu oznacza więcej VRAM dla pamięci rozmowy. Szybkość dotyczy świeżej rozmowy i nie zmienia się przy tym ustawieniu..

Ukrywa modele, które można by zmieścić tylko przez skompresowanie poniżej tego punktu.

97 modele pasują

Obliczanie
Kwantyzacja Pasuje
34.6 tok/s

12–69 · niska pewność

Gemma 3 1B 1B Mar 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
34.6 tok/s

12–69 · niska pewność

Gemma 3 QAT 1B 1B Apr 2025 1.8 GB 33k tokeny Q8_0 Wygodny
34.6 tok/s

12–69 · niska pewność

HGRN 1B (WT 103) ≈ 1B Nov 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
34.6 tok/s

12–69 · niska pewność

LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ 1B Dec 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
34.6 tok/s

12–69 · niska pewność

OLMo-1B ≈ 1B Feb 2024 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
34.6 tok/s

12–69 · niska pewność

Pythia-1b ≈ 1B Apr 2023 1.8 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
32.0 tok/s

11–64 · niska pewność

OpenELM-1.1B ≈ 1.1B May 2024 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
31.4 tok/s

11–63 · niska pewność

DeciCoder-1B ≈ 1.1B Aug 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
31.4 tok/s

11–63 · niska pewność

SantaCoder ≈ 1.1B Jan 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
31.4 tok/s

11–63 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
31.4 tok/s

11–63 · niska pewność

TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ 1.1B Oct 2023 1.9 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
28.8 tok/s

10–58 · niska pewność

EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ 1.2B Jul 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
28.8 tok/s

10–58 · niska pewność

MinerU2.5 ≈ 1.2B Sep 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
28.8 tok/s

10–58 · niska pewność

Pleias 1.0 1.2B ≈ 1.2B Dec 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
28.8 tok/s

10–58 · niska pewność

Pleias-RAG-1B ≈ 1.2B Apr 2025 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
28.1 tok/s

10–56 · niska pewność

Llama 3.2 1B 1.2B Sep 2024 2.2 GB 54k tokeny Q8_0 Wygodny
27.7 tok/s

10–55 · niska pewność

MiniCPM-1.2B ≈ 1.2B Jun 2024 2.0 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

DeepSeek Coder 1.3B ≈ 1.3B Jan 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

DeepSeek-VL-1.3B ≈ 1.3B Mar 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

DigiRL ≈ 1.3B Jun 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

GLA Transformer 1.3B ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

Janus 1.3B ≈ 1.3B Oct 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

Kosmos-2.5 ≈ 1.3B Aug 2024 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

Otter ≈ 1.3B May 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny
26.6 tok/s

9–53 · niska pewność

Phi-1 ≈ 1.3B Oct 2023 2.1 GB 131k tokeny ? Q8_0 Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Quadro K5000M Pełna specyfikacja

Wszystko w bazie danych dla tej karty, uporządkowane według tego, jak bardzo wpływa na uruchamianie modelu językowego, a nie według tego, jak lista specyfikacji by to opisała. MEMORY jest na pierwszym miejscu, ponieważ decyduje o wyniku; reszta to CONTEXT..

VRAM

Dwie specyfikacje decydują, co ta KARTA może uruchomić i jak szybko. Pojemność określa, które modele mieszczą się w GPU VRAM; przepustowość określa, ile tokenów na sekundę generują, gdy już ją uruchomią.

Rozmiar pamięci
4 GB
Pasmo pamięci
96 GB/s
Typ pamięci
GDDR5
Szerokość magistrali pamięci
256 bit
Zegar pamięci
750 MHz

Czip

Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.

Procesor graficzny
GK104
Architektura
Kepler
Generacja
Quadro Kepler-M(Kx000M)
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
28 nm
Transistory
3.5 billion
Gęstość tranzystorów
12,000 K/mm²
Rozmiar die
294 mm²
Pakiet
BGA-1745
Wydane
7 August 2012

Częstotliwości zegara

Jak szybko działa procesor. Warto znacznie mniej tutaj niż w testach wydajności gier: generowanie tekstu jest ograniczone przez przepustowość pamięci, więc wyższa częstotliwość ledwo wpływa na rezultat.

Zegar bazowy
601 MHz
Zegar zwiększający
601 MHz

Jednostki przetwarzania

Co zawiera chip. Te elementy napędzają wydajność grafiki i mają znaczenie głównie dla przetwarzania długiego promptu, a nie dla generowania odpowiedzi.

Jednostki cieniujące
1,344
Jednostki mapowania tekstur
112
Jednostki wyjściowe.Render
32
cache L1
16 KB
pamięć podręczna L2
0.5 MB

Wydajność teoretyczna

Szczytowe współczynniki arytmetyczne opublikowane dla karty. Są to limity, które żadne rzeczywiste obciążenie nie osiąga, a generowanie tekstu osiąga jedynie małą ich część, ponieważ jest ograniczone przez VRAM, a nie arytmetykę.

Pojedyncza precyzja (FP32)
1.6 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
67.3 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
17 GPixel/s
Współczynnik tekstury
67 GTexel/s

Płyta

Co jest potrzebne do fizycznej instalacji i zasilania karty — praktyczne ograniczenia, które decydują, czy pasuje do maszyny, którą już posiadasz.

Pobór mocy (TDP)
100 W
Złącza zasilające
None
Interfejs magistrali
MXM-B (3.0)
Szerokość slotu
MXM Module

Wsparcie oprogramowania

Jakie interfejsy graficzne i obliczeniowe obsługuje karta. Możliwość obliczeniowa CUDA ma znaczenie dla wnioskowania: poniżej 7.0 nie ma rdzeni tensorowych, a nowoczesne oprogramowanie do wnioskowania wraca do wolniejszych ścieżek kodu.

zdolność obliczeniowa CUDA
3.0
DirectX
11.0
OpenGL
4.6
Vulkan
1.2
OpenCL
3.0
Model cieniowania
5.1

Oferty

Gdzie kupić GPU Quadro K5000M

Żaden dostawca obecnie nie wymienia tej karty. Oferty pochodzą od dostawców, którzy publikują je tutaj bezpośrednio. — przejrzyj katalog dostawców zobaczyć, kto sprzedaje co.

Co oznaczają liczby

Co oznacza subsystém pamięci dla AI

VRAM

4 GB

Szerokość pasma

96 GB/s

Największy model

DeciLM 6B

Quadro K5000M niesie tylko 4 GB z GDDR5. To ogranicza do mniejszego końca katalogu, a model musi całkowicie zmieścić się w środku, zanim wygeneruje cokolwiek. Rzeczywisty czas działania wynosi około 3.6 GB.

Przepustowość pamięci osiąga 96 GB/s przez magistralę 256 bity. Przepustowość jest prawdziwym ograniczeniem tej karty. Każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci, więc duży model będzie tutaj wydawał się wolny, nawet gdy się mieści.

Liczba to szerokość magistrali pomnożona przez zegar pamięci 750 MHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.

Największą rzeczą, jaką ma, jest DeciLM 6B, 5.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 16.4 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Quadro K5000M jest zbudowany na procesorze graficznym GK104, używając architektury Kepler z NVIDIA, jako część generacji Quadro Kepler-M(Kx000M).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 28 nm, z kostką o wymiarach 294 mm², trzymanie 3.5 billion Transistory. Mniejszy proces zazwyczaj oznacza lepszą wydajność przy tej samej mocy, chociaż w przypadku modeli językowych ma to znacznie mniejsze znaczenie niż subsystem pamięci.

Został wydany w August 2012, szacunkowo 13.983401601922 lata temu. Wsparcie oprogramowania do wnioskowania zazwyczaj podąża za sprzętem z opóźnieniem roku lub dwóch, więc karta tego wieku zazwyczaj ma dostępne dojrzałe, dobrze zoptymalizowane ścieżki kodu.

Wydajność obliczeniowa i dlaczego ma mniejsze znaczenie, niż się wydaje

FP64

67.3 GFLOPS

Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 67.3 GFLOPS. Nie ma to wpływu na uruchamianie modelu językowego — żadna sesja inferencyjna tego nie używa — ale oddziela części datacenter od konsumenckich, ponieważ te drugie celowo to ograniczają.

Zegary działają od podstawy 601 MHz do zwiększenia 601 MHz. Warto tu znacznie mniej niż na benchmarkach gier: podnoszenie szybkości zegara poprawia arytmetykę, a arytmetyka nie jest tym, na co czeka generacja.

Pamięć podręczna i jednostki przetwarzające

Quadro K5000M ma pamięć podręczną L1 16 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 0.5 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, która w przeciwnym razie uderzyłaby w główną magistralę, która jest jednym miejscem na tej stronie, gdzie liczba inna niż przepustowość cicho wpływa na szybkość generacji — duża L2 pozwala większej części zbioru roboczego pozostać blisko rdzeni.

Są 1,344 Jednostki cieniujące, 112 Jednostki mapowania tekstur, i 32 Jednostki wyjściowe.Render. Te napędy obsługują obciążenia graficzne i przyczyniają się do przetwarzania zapytań, ale pozostają bezczynne przez dużą część czasu, gdy model generuje odpowiedź.

Moc, rozmiar i instalacja

Pobór mocy

100 W

Quadro K5000M jest oceniane na 100 W. Uruchamianie modelu językowego zajmuje kartę w krótkich momentach zamiast ciągłego — intensywnie korzysta podczas generowania i jest w uśpieniu między zapytaniami — więc utrzymane obciążenie w ciągu roboczego dnia jest zazwyczaj znacznie poniżej nominalnej wartości.

Płyta zajmuje mxm module. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.

Łączy się przez MXM-B (3.0). Interfejs reguluje, jak szybko model jest ładowany z dysku do karty, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc węższe połączenie kosztuje kilka sekund na starcie i nic później.

Ekstremy

Największe modele AI, które działają na a Quadro K5000M

Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..

  1. 01 Qwen3.5-4B 4B · Q5_K_M · Feb 2026 15.4 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 17.0 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 20.0 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 23.3 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 20.0 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 20.0 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 16.7 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 19.0 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 19.0 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 16.4 tok/s

Najszybsze modele AI na a Quadro K5000M

Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..

  1. 01 Gemma 3 QAT 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 34.6 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 34.6 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 34.6 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 34.6 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 34.6 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 34.6 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 32.0 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 31.4 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 31.4 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 31.4 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Quadro K5000M

Nie musisz niczego obliczać ręcznie — kalkulator gputps.com na tej stronie już obliczył to dla każdego modelu, który ta karta może pomieścić. Odczytanie odpowiedzi zajmuje sześć kroków..

  1. 01

    Model: model AI Run: uruchomienie modelu AI Does not fit: nie mieści się w GPU VRAM Tight: ledwo uruchamialny Comfortable: działa płynnie Open weight: model AI typu open-source On file: w naszej bazie danych Releases: nowo wydane GPU Memory/memory-bound: GPU VRAM/bandwidth Card: karta GPU Context length: okno kontekstu AI

    Tabela zawiera 97 modele, które ta karta uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojej pracy

    Ustaw kontekst na swoją rzeczywistą długość roboczą. Krótkie pytania kosztują prawie nic, ale długi dokument może zająć dużą część 4 GB więc ustawienia warto dobrze ustawić.

  3. 03

    Ustaw minimalną jakość, jeśli jest potrzebna.

    Domyślnie tabela wybiera najmniej skompresowaną kopię, która się zmieści. Ustawienie minimum usuwa modele, które kwalifikują się tylko dzięki dużej kompresji.

  4. 04

    Weź zakres jako odpowiedź

    Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 34.6 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.

  5. 05

    Sprawdź kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem

    Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia miejsca na zwiększenie kontekstu później; comfortable ma zapas. Kolumna pamięci pokazuje, czego każdy model potrzebuje w porównaniu do dostępnej 4 GB.

  6. 06

    Sprawdź ten sam model z drugiej strony

    Każda strona modelu powtarza tę kalkulację dla całego katalogu. Warto spojrzeć przed podjęciem decyzji: pokazuje, co jeszcze uruchamia ten sam model, obok Quadro K5000M.

Odpowiedzi

Quadro K5000M — częste pytania

01

Quadro K5000M— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?

Jego pamięć ogranicza go do mniejszych modeli, chociaż jego przepustowość oznacza, że generowanie będzie wydawać się wolne na większych modelach. W sumie działa 97 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.

02

Quadro K5000M— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 4 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.

03

Czy dwa Quadro K5000M karty będą dwa razy szybsze?

Nie. Druga karta podwaja pamięć do 8 GB który pozwala na utrzymanie modeli, których żaden z nich nie mógłby utrzymać samodzielnie, ale generacja nie dzieli się w ten sposób. Te dane opisują jedną KARTĘ.

04

Quadro K5000M— które modele AI może uruchomić?

97 z 679 modele językowe open-weight, które śledzimy, mieszczą się na tej karcie i mogą być uruchamiane lokalnie. Tabela na tej stronie zawiera każdy z nich, z wymaganą pamięcią, poziomem kwantyzacji oraz szacowaną prędkością generacji.

05

Quadro K5000M— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?

Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to DeciLM 6B w 5.7B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 16.4 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.

06

Quadro K5000M— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 34.6 tokenów na sekundę, podczas gdy większe modele działają proporcjonalnie wolniej, ponieważ każdy token wymaga odczytania całego modelu z pamięci za każdym razem. Prędkości są szacunkami dla jednej rozmowy na raz.

07

Quadro K5000M— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 4 GB z GDDR5. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 3.6 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

08

Quadro K5000M— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 96 GB/s przez magistralę 256 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

09

Quadro K5000M— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR5 prędkość zegara na 750 MHz. Typy HBM znajdują się na akceleratorach w centrum danych i mają znacznie większą przepustowość niż GDDR używane na kartach stacjonarnych, dlatego generują tokeny znacznie szybciej przy tej samej pojemności.

10

Quadro K5000M— kto to robi?

To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 28 nm.

11

Quadro K5000M— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w August 2012.

12

Quadro K5000M— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 100 W. Generowanie tekstu bardzo obciąża w krótkich szczytach i idle'uje między żądaniami, więc średnie zużycie podczas sesji roboczej jest zazwyczaj znacznie poniżej określonej wartości.

13

Quadro K5000M— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 16 KB, i pamięć podręczna L2 jest 0.5 MB. Cache absorbuje część ruchu pamięci, który w przeciwnym razie dotarłby do głównej magistrali, więc większy L2 daje skromny wzrost prędkości generacji ponad to, co przewiduje sama szerokość pasma.

14

Quadro K5000M— czy obsługuje CUDA?

Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 3.0, który poprzedza tensor cores. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.

15

Quadro K5000M— Jakiego interfejsu autobusowego używa?

Używa MXM-B (3.0). To reguluje, jak szybko model jest ładowany na kartę, a nie jak szybko działa po załadowaniu, więc kosztuje kilka sekund podczas uruchamiania i nic podczas generacji.

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od sprzętu. Jeśli już wiesz, jaki model chcesz i potrzebujesz wiedzieć, co jest potrzebne do jego uruchomienia, Zacznij od modelu zamiast.

Wszystkie GPU