Oblicz TPS modelu Arc B580 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
ERNIE-4.5-21B-A3B
21B · Q3_K_M · 89.6 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
126 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a Arc B580?
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.
396 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
126
tok/s
75–201 · niska pewność |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
126
tok/s
75–201 · niska pewność |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
126
tok/s
75–201 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
126
tok/s
75–201 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
126
tok/s
75–201 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
126
tok/s
75–201 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
116
tok/s
70–186 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
114
tok/s
68–183 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
114
tok/s
68–183 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
114
tok/s
68–183 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
114
tok/s
68–183 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–167 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–167 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–167 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–167 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
102
tok/s
61–163 · niska pewność |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
101
tok/s
60–161 · niska pewność |
DeepSeekMoE-16B | 16B | Jan 2024 | 10.0 GB | 4k tokeny | Q4_K_M | Wąski |
|
101
tok/s
60–161 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.6
tok/s
58–155 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 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
Arc B580 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
- 12 GB
- Pasmo pamięci
- 456 GB/s
- Typ pamięci
- GDDR6
- Szerokość magistrali pamięci
- 192 bit
- Zegar pamięci
- 2.38 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- BMG-G21
- Architektura
- Xe2-HPG
- Generacja
- Battlemage(Arc 5)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 5 nm
- Transistory
- 19.6 billion
- Gęstość tranzystorów
- 72,100 K/mm²
- Rozmiar die
- 272 mm²
- Wydane
- 13 December 2024
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
- 2.67 GHz
- Zegar zwiększający
- 2.67 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
- 2,560
- Jednostki mapowania tekstur
- 160
- Jednostki wyjściowe.Render
- 80
- Rdzenie śledzenia promieni
- 20
- cache L1
- 250 KB
- pamięć podręczna L2
- 18 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)
- 27.3 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 13.7 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 1.7 TFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 214 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 427 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)
- 190 W
- Zalecany zasilacz
- 450 W
- Złącza zasilające
- 1x 8-pin
- Interfejs magistrali
- PCIe 4.0 x8
- Szerokość slotu
- Dual-slot
- Wymiary
- 272 mm × 45 mm
- Wyświetl wyniki
- 1x HDMI 2.1a, 3x DisplayPort 2.1
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
- 12.2
- OpenGL
- 4.6
- Vulkan
- 1.4
- OpenCL
- 3.0
- Model cieniowania
- 6.6
Oferty
Gdzie kupić GPU Arc B580
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
12 GB
Szerokość pasma
456 GB/s
Największy model
ERNIE-4.5-21B-A3B
Arc B580 nosi 12 GB z GDDR6. To sięga komfortowo w małe i średnie modele, chociaż największe pozostają poza zasięgiem bez ich dzielenia. Nakład sterowników zostawia w przybliżeniu 10.8 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 456 GB/s przez magistralę 192 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 2.38 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 ERNIE-4.5-21B-A3B, 21B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 89.6 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
Arc B580 jest zbudowany na procesorze graficznym BMG-G21, używając architektury Xe2-HPG z Intel, jako część generacji Battlemage(Arc 5).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 5 nm, z kostką o wymiarach 272 mm², trzymanie 19.6 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 December 2024, szacunkowo 1.632870341288 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
27.3 TFLOPS
FP64
1.7 TFLOPS
Na papierze Arc B580 osiąga 27.3 TFLOPS przy półprecyzji, i 13.7 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 1.7 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 2.67 GHz do zwiększenia 2.67 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
Arc B580 ma pamięć podręczną L1 250 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 18 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 2,560 Jednostki cieniujące, 160 Jednostki mapowania tekstur, i 80 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
190 W
Arc B580 jest oceniane na 190 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 dual-slot, pomiarowania 272 mm długi, i potrzebuje 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 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 Arc B580
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 Arc B580
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 Arc B580
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 396 modele, które ta karta może uruchomić. Szukaj według nazwy lub rozmiaru — wpisanie 27b pasuje do liczby parametrów, nawet gdy nazwa tego nie stwierdza.
-
02
Dopasuj kontekst do swojej pracy
Ustaw kontekst na swoją rzeczywistą długość roboczą. Krótkie pytania kosztują prawie nic, ale długi dokument może zająć dużą część 12 GB to często różnica między modelem, który się mieści, a takim, który się nie mieści.
-
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
Prędkości mają marginesy błędu z jakiegoś powodu. Najlepszym przypadkiem tutaj jest 126 tok/s na Gemma 3 QAT 1B. Ta sama karta i model różnią się od trzydziestu do pięćdziesięciu procent między czasami wykonywania inference.
-
05
Przeczytaj werdykt dopasowania ostatni
Tight oznacza, że działa dzisiaj; comfortable oznacza, że nadal działa, gdy rozmowa się rozwija. Porównaj, co każdy model potrzebuje w porównaniu z dostępnym. 12 GB.
-
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 Arc B580.
Odpowiedzi
Arc B580 — częste pytania
Arc B580— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 456 GB/s przez magistralę 192 bity. To jest jedyny najlepszy wskaźnik tego, jak szybko generuje tekst, ponieważ produkcja każdego tokena oznacza odczytanie całego modelu z pamięci jednocześnie.
Arc B580— Jakiego typu pamięci używa?
Używa GDDR6 prędkość zegara na 2.38 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.
Arc B580— kto to robi?
To jest produkt Intel, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 5 nm.
Arc B580— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w December 2024.
Arc B580— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 190 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.
Arc B580— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 250 KB, i pamięć podręczna L2 jest 18 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.
Arc B580— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 27.3 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 13.7 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.
Arc B580— 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.
Arc B580— 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.
Arc B580— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Jego pamięć obejmuje małe i średnie modele, chociaż największe są poza zasięgiem, a jego przepustowość zapewnia użyteczne, chociaż niespektakularne, prędkości generacji. W sumie działa 396 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
Arc B580— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Przekroczenie karty 12 GB zaciąga cały system w dół, a żadne z danych na tej stronie tego nie uwzględnia.
Czy dwa Arc B580 karty będą dwa razy szybsze?
Nie. Druga karta podwaja pamięć do 24 GB pracować z zamiast dwa razy więcej tokenów na sekundę — każda liczba tutaj dotyczy pojedynczej KARTY.
Arc B580— które modele AI może uruchomić?
396 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.
Arc B580— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to ERNIE-4.5-21B-A3B w 21B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 89.6 tokenów na sekundę i potrzebuje około 10.1 GB pamięci karty.
Arc B580— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 126 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.
Arc B580— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeek Coder 6.7B w Q6_K, używając około 9.9 GB pamięci i generowanie około 27.2 tokeny na sekundę
Arc B580— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q4_K_M, używając około 10.0 GB pamięci i generowanie około 101 tokeny na sekundę
Arc B580— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 12 GB z GDDR6. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 10.8 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.