Oblicz TPS modelu Quadro T1000 Mobile na lokalnych modelach AI

NVIDIA 4 GB GDDR5 128 GB/s May 2019

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 · 25.7 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

54.3 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Quadro T1000 Mobile?

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
54.3 tok/s

46–65

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

46–65

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

33–87 · niska pewność

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

33–87 · niska pewność

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

33–87 · niska pewność

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

33–87 · niska pewność

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

30–80 · niska pewność

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

30–79 · niska pewność

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

30–79 · niska pewność

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

30–79 · niska pewność

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

30–79 · niska pewność

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

27–72 · niska pewność

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

27–72 · niska pewność

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

27–72 · niska pewność

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

27–72 · niska pewność

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

37–53

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

26–70 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · niska pewność

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

25–67 · 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 T1000 Mobile 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
128 GB/s
Typ pamięci
GDDR5
Szerokość magistrali pamięci
128 bit
Zegar pamięci
2 GHz

Czip

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

Procesor graficzny
TU117
Architektura
Turing
Generacja
Quadro Turing-M(Tx000)
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
12 nm
Transistory
4.7 billion
Gęstość tranzystorów
23,500 K/mm²
Rozmiar die
200 mm²
Pakiet
BGA-960
Wydane
27 May 2019

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
1.4 GHz
Zegar zwiększający
1.46 GHz

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
896
Jednostki mapowania tekstur
56
Jednostki wyjściowe.Render
32
Procesory strumieniowe
14
cache L1
64 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.

Pół precyzja (FP16)
5.2 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
2.6 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
81.5 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
47 GPixel/s
Współczynnik tekstury
81 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)
50 W
Złącza zasilające
None
Interfejs magistrali
PCIe 3.0 x16
Szerokość slotu
IGP

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
7.5
DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Model cieniowania
6.8

Oferty

Gdzie kupić GPU Quadro T1000 Mobile

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

Pamięć: specyfikacja, która decyduje o wszystkim

VRAM

4 GB

Szerokość pasma

128 GB/s

Największy model

DeciLM 6B

Quadro T1000 Mobile 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 128 GB/s przez magistralę 128 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 2 GHz. Poszerzenie magistrali i podniesienie zegara to dwa dźwignie, które ma producent, dlatego karta z nie wybitnymi rdzeniami może nadal generować szybko.

W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na DeciLM 6B, 5.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 25.7 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Quadro T1000 Mobile jest zbudowany na procesorze graficznym TU117, używając architektury Turing z NVIDIA, jako część generacji Quadro Turing-M(Tx000).

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 12 nm, z kostką o wymiarach 200 mm², trzymanie 4.7 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 May 2019, szacunkowo 7.1805011975174 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

5.2 TFLOPS

FP64

81.5 GFLOPS

Na papierze Quadro T1000 Mobile osiąga 5.2 TFLOPS przy półprecyzji, i 2.6 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 81.5 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 1.4 GHz do zwiększenia 1.46 GHz. 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 T1000 Mobile ma pamięć podręczną L1 64 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 896 Jednostki cieniujące, 56 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

50 W

Quadro T1000 Mobile jest oceniane na 50 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 igp. 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 Quadro T1000 Mobile

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 24.2 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 26.7 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 31.3 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 36.6 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 31.3 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 31.3 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 26.1 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 29.8 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 29.8 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 25.7 tok/s

Najszybsze modele AI na a Quadro T1000 Mobile

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 54.3 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 54.3 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 54.3 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 54.3 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 54.3 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 54.3 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 50.2 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 49.3 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 49.3 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 49.3 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Quadro T1000 Mobile

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

    Znajdź model w tabeli

    Tabela zawiera 97 modele, które ta karta może uruchomić. Szukaj według nazwy lub rozmiaru — wpisanie 27b pasuje do liczby parametrów, nawet gdy nazwa tego nie stwierdza.

  2. 02

    Dopasuj kontekst do swojej pracy

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 4 GB więc ustawienia warto dobrze ustawić.

  3. 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.

  4. 04

    Przeczytaj prędkość i zasięg

    Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 54.3 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 swój zapas przed podjęciem decyzji

    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

    Otwórz model, aby porównać karty

    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 Quadro T1000 Mobile.

Odpowiedzi

Quadro T1000 Mobile — częste pytania

01

Quadro T1000 Mobile— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 54.3 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.

02

Quadro T1000 Mobile— 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

03

Quadro T1000 Mobile— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 128 GB/s przez magistralę 128 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.

04

Quadro T1000 Mobile— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR5 prędkość zegara na 2 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.

05

Quadro T1000 Mobile— kto to robi?

To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 12 nm.

06

Quadro T1000 Mobile— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w May 2019.

07

Quadro T1000 Mobile— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 50 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.

08

Quadro T1000 Mobile— ile pamięci podręcznej ma?

Pamięć podręczna L1 jest 64 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.

09

Quadro T1000 Mobile— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 5.2 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 2.6 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.

10

Quadro T1000 Mobile— czy obsługuje CUDA?

Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 7.5. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.

11

Quadro T1000 Mobile— 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.

12

Quadro T1000 Mobile— 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.

13

Quadro T1000 Mobile— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Przekroczenie karty 4 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.

14

Czy dwa Quadro T1000 Mobile 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.

15

Quadro T1000 Mobile— 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.

16

Quadro T1000 Mobile— 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 25.7 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.

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