Oblicz TPS modelu FirePro W9100 na lokalnych modelach AI
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
679 modele w naszym katalogu razem
Największy model, który obsługuje
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
31.6B · Q3_K_M · 50.2 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
106 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a FirePro W9100?
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.
432 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
106
tok/s
63–169 · niska pewność |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
106
tok/s
63–169 · niska pewność |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
106
tok/s
63–169 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
106
tok/s
63–169 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
106
tok/s
63–169 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
106
tok/s
63–169 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
97.9
tok/s
59–157 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.1
tok/s
58–154 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.1
tok/s
58–154 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.1
tok/s
58–154 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.1
tok/s
58–154 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
88.1
tok/s
53–141 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
88.1
tok/s
53–141 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
88.1
tok/s
53–141 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
88.1
tok/s
53–141 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
86.0
tok/s
52–138 · niska pewność |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
84.7
tok/s
51–136 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
81.3
tok/s
49–130 · 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
FirePro W9100 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
- 16 GB
- Pasmo pamięci
- 320 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR5
- Szerokość magistrali pamięci
- 512 bit
- Zegar pamięci
- 1.25 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- Hawaii
- Architektura
- GCN 2.0
- Generacja
- FirePro GCN(Wx100)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 28 nm
- Transistory
- 6.2 billion
- Gęstość tranzystorów
- 14,200 K/mm²
- Rozmiar die
- 438 mm²
- Wydane
- 26 March 2014
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
- 930 MHz
- Zegar zwiększający
- 930 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
- 2,816
- Jednostki mapowania tekstur
- 176
- Jednostki wyjściowe.Render
- 64
- cache L1
- 16 KB
- pamięć podręczna L2
- 1 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)
- 5.2 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 2.6 TFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 60 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 164 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)
- 275 W
- Zalecany zasilacz
- 600 W
- Złącza zasilające
- 1x 6-pin + 1x 8-pin
- Interfejs magistrali
- PCIe 3.0 x16
- Szerokość slotu
- Dual-slot
- Wymiary
- 275 mm
- Wyświetl wyniki
- 6x mini-DisplayPort 1.2, 1x S-Video
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.
- DirectX
- 12.0
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.2
- OpenCL
- 2.1
- Model cieniowania
- 6.5
Oferty
Gdzie kupić GPU FirePro W9100
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
Pojemność i przepustowość
VRAM
16 GB
Szerokość pasma
320 GB/s
Największy model
Nemotron 3-Nano-30B-A3B
FirePro W9100 nosi 16 GB z GDDR5. To sięga komfortowo w małe i średnie modele, chociaż największe pozostają poza zasięgiem bez ich dzielenia. Nakład sterowników zostawia w przybliżeniu 14.4 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 320 GB/s przez magistralę 512 bity. To jest liczba rządząca prędkością generacji — arytmetyka na bajt odczytany jest na tyle mała, że to magistrala, a nie rdzenie, jest na co wszystko czeka.
To pochodzi z zegara pamięci 1.25 GHz. Obie części mają znaczenie, a żadna z nich nie jest widoczna w benchmarku gier.
Największą rzeczą, jaką ma, jest Nemotron 3-Nano-30B-A3B, 31.6B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 50.2 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
FirePro W9100 jest zbudowany na procesorze graficznym Hawaii, używając architektury GCN 2.0 z AMD, jako część generacji FirePro GCN(Wx100).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 28 nm, z kostką o wymiarach 438 mm², trzymanie 6.2 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 March 2014, szacunkowo 12.350275492099 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
2.6 TFLOPS
Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 2.6 TFLOPS. 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 930 MHz do zwiększenia 930 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
FirePro W9100 ma pamięć podręczną L1 16 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 1 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 2,816 Jednostki cieniujące, 176 Jednostki mapowania tekstur, i 64 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
275 W
FirePro W9100 jest oceniane na 275 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 600 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 dual-slot, pomiarowania 275 mm długi, i potrzebuje 1x 6-pin + 1x 8-pin. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 3.0 x16. 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 FirePro W9100
Największe modele open-weight, które mieszczą się na tej karcie, najnowsze najpierw. Każdy jest pokazany w najlepszej kompresji, jaką karta może pomieścić..
Najszybsze modele AI na a FirePro W9100
Gdzie ta KARTA produkuje tokeny najszybciej. Mniejsze modele dominują tutaj, ponieważ generowanie każdego tokenu oznacza odczytanie całego modelu z pamięci raz..
Krok po kroku
Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a FirePro W9100
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..
-
01
Szukaj modelu, którego chcesz
Tabela zawiera 432 modele, które ta karta uruchamia. Wyszukiwanie zawęża listę według nazwy lub rozmiaru.
-
02
Dopasuj kontekst do swojej pracy
Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 16 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
-
03
Ustaw minimalną jakość, jeśli jest potrzebna.
Kompresja to to, co pozwala większym modelom się zmieścić. Kontrola jakości odrzuca każdy model, który potrzebuje więcej tego, niż jesteś skłonny dać.
-
04
Przeczytaj prędkość i zasięg
Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 106 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Sprawdź swój zapas przed podjęciem decyzji
Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 16 GB.
-
06
Sprawdź ten sam model z drugiej strony
Każda nazwa modelu w tabeli prowadzi do swojej własnej strony, która wykonuje to samo obliczenie na każdej karcie, którą posiadamy. Tam właśnie zobaczysz, czy odpowiedni zakup jest FirePro W9100.
Odpowiedzi
FirePro W9100 — częste pytania
FirePro W9100— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR5 prędkość zegara na 1.25 GHz. 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.
FirePro W9100— kto to robi?
To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 28 nm.
FirePro W9100— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w March 2014.
FirePro W9100— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 275 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 600 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.
FirePro W9100— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 16 KB, i pamięć podręczna L2 jest 1 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.
FirePro W9100— czy obsługuje CUDA?
Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od AMD. Uruchamia modele językowe przez ROCm, Vulkan lub Metal w zależności od oprogramowania, które są mniej dojrzałe niż ścieżka CUDA — nasze oszacowania uwzględniają karę za to.
FirePro W9100— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 3.0 x16. 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.
FirePro W9100— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego pamięć obejmuje małe i średnie modele, chociaż największe są poza zasięgiem, a jego przepustowość oznacza, że generacja będzie wydawać się wolna na większych modelach. W sumie uruchamia 432 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
FirePro W9100— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Można go podzielić, a nadmiar przechowywany jest w pamięci systemowej poza kartą. 16 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.
Czy dwa FirePro W9100 karty będą dwa razy szybsze?
Pojemność dodaje, wydajność nie. Dwie z nich dają ci 32 GB z połączoną pamięcią, w mniej więcej tej samej prędkości generacji co jeden.
FirePro W9100— które modele AI może uruchomić?
432 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.
FirePro W9100— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Nemotron 3-Nano-30B-A3B w 31.6B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 50.2 tokenów na sekundę i potrzebuje około 14.4 GB pamięci karty.
FirePro W9100— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 106 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.
FirePro W9100— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa Multi-Token Prediction 7B w Q8_0, używając około 7.9 GB pamięci i generowanie około 15.8 tokeny na sekundę
FirePro W9100— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q6_K, używając około 13.7 GB pamięci i generowanie około 53.3 tokeny na sekundę
FirePro W9100— czy może działać 30B modele?
Tak. Na przykład działa ERNIE-4.5-VL-28B-A3B w Q3_K_M, używając około 12.9 GB pamięci i generowanie około 56.6 tokeny na sekundę
FirePro W9100— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 16 GB z GDDR5. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 14.4 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
FirePro W9100— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 320 GB/s przez magistralę 512 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
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.