Oblicz TPS modelu Iris Xe MAX Graphics na lokalnych modelach AI

Intel 4 GB LPDDR4X 68 GB/s October 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 · 8.9 tok/s

Najszybszy model

Gemma 3 QAT 1B

18.8 tok/s · 1B

Które modele AI mogą działać na a Iris Xe MAX Graphics?

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
18.8 tok/s

11–30 · niska pewność

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

11–30 · niska pewność

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

11–30 · niska pewność

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

11–30 · niska pewność

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

11–30 · niska pewność

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

11–30 · niska pewność

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

10–28 · niska pewność

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

10–27 · niska pewność

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

10–27 · niska pewność

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

10–27 · niska pewność

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

10–27 · niska pewność

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

9–25 · niska pewność

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

9–25 · niska pewność

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

9–25 · niska pewność

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

9–25 · niska pewność

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

9–24 · niska pewność

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

9–24 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · niska pewność

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

9–23 · 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

Iris Xe MAX Graphics 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
68 GB/s
Typ pamięci
LPDDR4X
Szerokość magistrali pamięci
128 bit
Zegar pamięci
2.13 GHz

Czip

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

Procesor graficzny
DG1
Architektura
Generation 12.1
Generacja
Xe Graphics
Odlewnia
Intel
Rozmiar procesu
10 nm
Rozmiar die
95 mm²
Wydane
31 October 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
300 MHz
Zegar zwiększający
1.65 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
768
Jednostki mapowania tekstur
48
Jednostki wyjściowe.Render
24
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)
5.1 TFLOPS
Pojedyncza precyzja (FP32)
2.5 TFLOPS
Podwójna precyzja (FP64)
633.6 GFLOPS
Wskaźnik pikseli
40 GPixel/s
Współczynnik tekstury
79 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)
25 W
Zalecany zasilacz
200 W
Interfejs magistrali
PCIe 4.0 x8
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.

DirectX
12.1
OpenGL
4.6
Vulkan
1.4
OpenCL
3.0
Model cieniowania
6.6

Oferty

Gdzie kupić GPU Iris Xe MAX Graphics

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

4 GB

Szerokość pasma

68 GB/s

Największy model

DeciLM 6B

Iris Xe MAX Graphics niesie tylko 4 GB z LPDDR4X. 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 68 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.

To pochodzi z zegara pamięci 2.13 GHz. Obie części mają znaczenie, a żadna z nich nie jest widoczna w benchmarku gier.

Praktyczny sufit to DeciLM 6B, 5.7B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 8.9 tokeny na sekundę

Układ scalony i jak został zbudowany

Iris Xe MAX Graphics jest zbudowany na procesorze graficznym DG1, używając architektury Generation 12.1 z Intel, jako część generacji Xe Graphics.

Chip jest produkowany przez Intel, na procesie 10 nm, z kostką o wymiarach 95 mm². 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 October 2020, szacunkowo 5.7503069851319 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

5.1 TFLOPS

FP64

633.6 GFLOPS

Na papierze Iris Xe MAX Graphics osiąga 5.1 TFLOPS przy półprecyzji, i 2.5 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 633.6 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 300 MHz do zwiększenia 1.65 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

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 768 Jednostki cieniujące, 48 Jednostki mapowania tekstur, i 24 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

25 W

Iris Xe MAX Graphics jest oceniane na 25 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 200 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 4.0 x8. 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 Iris Xe MAX Graphics

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 8.4 tok/s
  2. 02 Voxtral Mini 4.7B · Q4_K_M · Jul 2025 9.2 tok/s
  3. 03 Typhoon 2.1 Gemma 4B 4B · Q4_K_M · May 2025 10.9 tok/s
  4. 04 Qwen3-4B 4B · Q3_K_M · Apr 2025 12.7 tok/s
  5. 05 Gemma 3 QAT 4B 4B · Q4_K_M · Apr 2025 10.9 tok/s
  6. 06 Gemma 3 4B 4B · Q4_K_M · Mar 2025 10.9 tok/s
  7. 07 Phi-4-Multimodal 5.6B · Q3_K_M · Mar 2025 9.1 tok/s
  8. 08 Minitron 4B 4.2B · Q4_K_M · Nov 2024 10.3 tok/s
  9. 09 XVERSE-MoE-A4.2B 4.2B · Q4_K_M · Apr 2024 10.3 tok/s
  10. 10 DeciLM 6B 5.7B · Q3_K_M · Sep 2023 8.9 tok/s

Najszybsze modele AI na a Iris Xe MAX Graphics

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 18.8 tok/s
  2. 02 Gemma 3 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  3. 03 LLama 3..2 Typhoon 2 1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  4. 04 OLMo-1B 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  5. 05 HGRN 1B (WT 103) 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  6. 06 Pythia-1b 1B · Q8_0 · 1.8 GB 18.8 tok/s
  7. 07 OpenELM-1.1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.4 tok/s
  8. 08 TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s
  9. 09 TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s
  10. 10 DeciCoder-1B 1.1B · Q8_0 · 1.9 GB 17.1 tok/s

Krok po kroku

Jak obliczyć liczbę tokenów na sekundę dla a Iris Xe MAX Graphics

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

    Szukaj modelu, którego chcesz

    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

    Ustaw długość kontekstu, którą faktycznie będziesz używać

    Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz wag. 4 GB często jest to to, co pcha duży model na krawędź.

  3. 03

    Przypnij porównanie do jednego poziomu jakości

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

  4. 04

    Spójrz na zakres, nie tylko na liczbę

    Liczby są obliczane, a nie mierzone. Najszybszy wynik na tej karcie to 18.8 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 w innych urządzeniach.

    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 Iris Xe MAX Graphics.

Odpowiedzi

Iris Xe MAX Graphics — częste pytania

01

Iris Xe MAX Graphics— Jakiego interfejsu autobusowego używa?

Używa PCIe 4.0 x8. 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.

02

Iris Xe MAX Graphics— 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.

03

Iris Xe MAX Graphics— 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.

04

Czy dwa Iris Xe MAX Graphics 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.

05

Iris Xe MAX Graphics— 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.

06

Iris Xe MAX Graphics— 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 8.9 tokenów na sekundę i potrzebuje około 3.5 GB pamięci karty.

07

Iris Xe MAX Graphics— Ile tokenów na sekundę produkuje?

To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 18.8 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.

08

Iris Xe MAX Graphics— Ile ma pamięci?

Ta karta ma 4 GB z LPDDR4X. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 3.6 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy

09

Iris Xe MAX Graphics— jaka jest jej przepustowość VRAM?

Przepustowość pamięci osiąga 68 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.

10

Iris Xe MAX Graphics— Jakiego typu pamięci używa?

Używa LPDDR4X prędkość zegara na 2.13 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.

11

Iris Xe MAX Graphics— kto to robi?

To jest produkt Intel, z chipem wyprodukowanym przez Intel, na procesie 10 nm.

12

Iris Xe MAX Graphics— kiedy to zostało wydane?

Został wydany w October 2020.

13

Iris Xe MAX Graphics— ile mocy zużywa?

Moc nominalna karty graficznej wynosi 25 W, i sugerowane zasilanie systemu wynosi 200 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.

14

Iris Xe MAX Graphics— ile pamięci podręcznej ma?

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.

15

Iris Xe MAX Graphics— jakie są jego TFLOPS?

Jest oceniane na 5.1 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 2.5 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.

16

Iris Xe MAX Graphics— czy obsługuje CUDA?

Nie. CUDA jest tylko dla NVIDIA, a to jest karta od Intel. 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.

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