Oblicz TPS modelu GeForce GTX 1650 Ti Mobile na lokalnych modelach AI

NVIDIA 4 GB GDDR6 192 GB/s April 2020

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 · 38.5 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

81.3 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a GeForce GTX 1650 Ti 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
81.3 tok/s

69–98

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

69–98

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

49–130 · niska pewność

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

49–130 · niska pewność

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

49–130 · niska pewność

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

49–130 · niska pewność

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

45–120 · niska pewność

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

44–118 · niska pewność

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

44–118 · niska pewność

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

44–118 · niska pewność

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

44–118 · niska pewność

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

41–108 · niska pewność

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

41–108 · niska pewność

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

41–108 · niska pewność

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

41–108 · niska pewność

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

56–79

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

39–104 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · niska pewność

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

38–100 · 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

GeForce GTX 1650 Ti 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
192 GB/s
Typ pamięci
GDDR6
Szerokość magistrali pamięci
128 bit
Zegar pamięci
1.5 GHz

Czip

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

Procesor graficzny
TU116
Architektura
Turing
Generacja
GeForce 16 Mobile
Odlewnia
TSMC
Rozmiar procesu
12 nm
Transistory
6.6 billion
Gęstość tranzystorów
23,200 K/mm²
Rozmiar die
284 mm²
Pakiet
BGA-2228
Wydane
23 April 2020

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
1.35 GHz
Zegar zwiększający
1.49 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
1,024
Jednostki mapowania tekstur
64
Jednostki wyjściowe.Render
32
Procesory strumieniowe
16
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)
6.1 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
3 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
95 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
48 GPixel/s
Współczynnik tekstury
95 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

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 GeForce GTX 1650 Ti 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

Co oznacza subsystém pamięci dla AI

VRAM

4 GB

Szerokość pasma

192 GB/s

Największy model

DeciLM 6B

GeForce GTX 1650 Ti Mobile niesie tylko 4 GB z GDDR6. 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 192 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 1.5 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.

W praktyce ta kombinacja osiąga maksimum na DeciLM 6B, 5.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 38.5 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

GeForce GTX 1650 Ti Mobile jest zbudowany na procesorze graficznym TU116, używając architektury Turing z NVIDIA, jako część generacji GeForce 16 Mobile.

Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 12 nm, z kostką o wymiarach 284 mm², trzymanie 6.6 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 April 2020, szacunkowo 6.2738229221086 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

6.1 TFLOPS

FP64

95 GFLOPS

Na papierze GeForce GTX 1650 Ti Mobile osiąga 6.1 TFLOPS przy półprecyzji, i 3 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 95 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 1.35 GHz do zwiększenia 1.49 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

GeForce GTX 1650 Ti 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 1,024 Jednostki cieniujące, 64 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

GeForce GTX 1650 Ti 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.

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 GeForce GTX 1650 Ti 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 36.3 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 39.9 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 46.9 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 54.9 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 46.9 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 46.9 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 39.2 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 44.7 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 44.7 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 38.5 tok/s

Najszybsze modele AI na a GeForce GTX 1650 Ti 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 81.3 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 81.3 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 75.3 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.9 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.9 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 73.9 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a GeForce GTX 1650 Ti 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

    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

    Ustaw długość kontekstu, którą faktycznie będziesz używać

    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

    Wybierz, jak daleko chcesz skompresować

    Kompresja to to, co pozwala większym modelom się zmieścić. Kontrola jakości odrzuca każdy model, który potrzebuje więcej tego, niż jesteś skłonny dać.

  4. 04

    Weź zakres jako odpowiedź

    Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 81.3 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

    Przeczytaj werdykt dopasowania ostatni

    Kolumna dopasowania oddziela modele, które tylko mieszczą się, od tych, które mają trochę miejsca zapasowego — warto to sprawdzić przed zdecydowaniem się na jeden, w konfrontacji z dostępnym 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 GeForce GTX 1650 Ti Mobile.

Odpowiedzi

GeForce GTX 1650 Ti Mobile — częste pytania

01

GeForce GTX 1650 Ti 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 38.5 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.

02

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 81.3 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.

03

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 4 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 3.6 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

04

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 192 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.

05

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— Jakiego typu pamięci używa?

Używa GDDR6 prędkość zegara na 1.5 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.

06

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— kto to robi?

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

07

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w April 2020.

08

GeForce GTX 1650 Ti 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.

09

GeForce GTX 1650 Ti 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.

10

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 6.1 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 3 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.

11

GeForce GTX 1650 Ti 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.

12

GeForce GTX 1650 Ti 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.

13

GeForce GTX 1650 Ti 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.

14

GeForce GTX 1650 Ti Mobile— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?

Tylko częściowo. Warstwy poza kartą 4 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.

15

Czy dwa GeForce GTX 1650 Ti Mobile karty będą dwa razy szybsze?

Nie. Druga karta podwaja pamięć do 8 GB z połączoną pamięcią, w mniej więcej tej samej prędkości generacji co jeden.

16

GeForce GTX 1650 Ti 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.

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