Oblicz TPS modelu FirePro S7150 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
Baichuan 1-13B
13.3B · Q3_K_M · 10.8 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
52.9 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a FirePro S7150?
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.
337 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
52.9
tok/s
32–85 · niska pewność |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
52.9
tok/s
32–85 · niska pewność |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
52.9
tok/s
32–85 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
52.9
tok/s
32–85 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
52.9
tok/s
32–85 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
52.9
tok/s
32–85 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
48.9
tok/s
29–78 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
48.1
tok/s
29–77 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
48.1
tok/s
29–77 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
48.1
tok/s
29–77 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
48.1
tok/s
29–77 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
44.1
tok/s
26–70 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
44.1
tok/s
26–70 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
44.1
tok/s
26–70 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
44.1
tok/s
26–70 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
43.0
tok/s
26–69 · niska pewność |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
42.4
tok/s
25–68 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
40.7
tok/s
24–65 · 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 S7150 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
- 8 GB
- Pasmo pamięci
- 160 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR5
- Szerokość magistrali pamięci
- 256 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
- Tonga
- Architektura
- GCN 3.0
- Generacja
- FirePro Server(Sx100)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 28 nm
- Transistory
- 5 billion
- Gęstość tranzystorów
- 13,700 K/mm²
- Rozmiar die
- 366 mm²
- Wydane
- 1 February 2016
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
- 920 MHz
- Zegar zwiększający
- 920 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
- 2,048
- Jednostki mapowania tekstur
- 128
- 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.
- Pół precyzja (FP16)
- 7.5 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 3.8 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 235.5 GFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 29 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 118 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)
- 150 W
- Zalecany zasilacz
- 450 W
- Złącza zasilające
- 1x 6-pin
- Interfejs magistrali
- PCIe 3.0 x16
- Szerokość slotu
- Single-slot
- Wymiary
- 241 mm
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 S7150
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
8 GB
Szerokość pasma
160 GB/s
Największy model
Baichuan 1-13B
FirePro S7150 niesie tylko 8 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 7.2 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 160 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 1.25 GHz. Obie części mają znaczenie, a żadna z nich nie jest widoczna w benchmarku gier.
W całości największy model, który się mieści, to Baichuan 1-13B, 13.3B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 10.8 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
FirePro S7150 jest zbudowany na procesorze graficznym Tonga, używając architektury GCN 3.0 z AMD, jako część generacji FirePro Server(Sx100).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 28 nm, z kostką o wymiarach 366 mm², trzymanie 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 February 2016, szacunkowo 10.495729347154 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
FP16
7.5 TFLOPS
FP64
235.5 GFLOPS
Na papierze FirePro S7150 osiąga 7.5 TFLOPS przy półprecyzji, i 3.8 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. To są wartości szczytowe, żaden rzeczywisty obciążenie ich nie utrzymuje, a generowanie tekstu osiąga tylko małą część z nich — dekodowanie jest ograniczone przez pamięć, a nie przez arytmetykę, co jest powodem, dla którego karta może wyglądać na niezwykle potężną tutaj i nadal produkować tokeny w zwykłym tempie.
Przepustowość podwójnej precyzji osiąga 235.5 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 920 MHz do zwiększenia 920 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 S7150 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 2,048 Jednostki cieniujące, 128 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
150 W
FirePro S7150 jest oceniane na 150 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 450 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 single-slot, pomiarowania 241 mm długi, i potrzebuje 1x 6-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 S7150
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 S7150
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 S7150
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 337 modele, które obsługuje karta. Pole wyszukiwania przyjmuje nazwę lub rozmiar, taki jak 27b, który odpowiada liczbie parametrów.
-
02
Dopasuj kontekst do swojej pracy
Przeciągnij suwak do długości rozmowy, na której planujesz pracować. Pamięć podręczna rośnie wraz z rozmową, a w porównaniu do karty trzymającej 8 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.
-
03
Przypnij porównanie do jednego poziomu jakości
Domyślnie tabela wybiera najmniej skompresowaną kopię, która się zmieści. Ustawienie minimum usuwa modele, które kwalifikują się tylko dzięki dużej kompresji.
-
04
Weź zakres jako odpowiedź
Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 52.9 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 kolumnę pamięci przed zatwierdzeniem
Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 8 GB.
-
06
Sprawdź ten sam model z drugiej strony
Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do FirePro S7150.
Odpowiedzi
FirePro S7150 — częste pytania
FirePro S7150— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 160 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.
FirePro S7150— 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 S7150— kto to robi?
To jest produkt AMD, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 28 nm.
FirePro S7150— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w February 2016.
FirePro S7150— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 150 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 450 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 S7150— 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.
FirePro S7150— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 7.5 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 3.8 TFLOPS przy pojedynczej precyzji. Są to najwyższe sufity arytmetyczne, a nie osiągalne stawki, a generacja tekstu osiąga tylko małą część z nich, ponieważ jest ograniczona przez przepustowość pamięci.
FirePro S7150— 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 S7150— 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 S7150— 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 337 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
FirePro S7150— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Można go podzielić, a nadmiar przechowywany jest w pamięci systemowej poza kartą. 8 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.
Czy dwa FirePro S7150 karty będą dwa razy szybsze?
Liberalizowanie ich kupuje przestrzeń zamiast tempa: 16 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.
FirePro S7150— które modele AI może uruchomić?
337 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 S7150— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Baichuan 1-13B w 13.3B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 10.8 tokenów na sekundę i potrzebuje około 7.2 GB pamięci karty.
FirePro S7150— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 52.9 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 S7150— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa MetaMath 7B (LLaMa finetune) w Q4_K_M, używając około 6.5 GB pamięci i generowanie około 17.4 tokeny na sekundę
FirePro S7150— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa Gemma 4 12B w Q3_K_M, używając około 6.5 GB pamięci i generowanie około 11.9 tokeny na sekundę
FirePro S7150— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 8 GB z GDDR5. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 7.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
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.