Oblicz TPS modelu Jetson T5000 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
Solar Open2 250B
250.3B · Q3_K_M · 6.9 tok/s
Najszybszy model
Gemma 3 QAT 1B
116 tok/s · 1B
Które modele AI mogą działać na a Jetson T5000?
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.
624 modele pasują
Obliczanie| Kwantyzacja | Pasuje | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
116
tok/s
98–139 |
Gemma 3 1B | 1B | Mar 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
116
tok/s
98–139 |
Gemma 3 QAT 1B | 1B | Apr 2025 | 1.8 GB | 33k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
116
tok/s
69–185 · niska pewność |
HGRN 1B (WT 103) ≈ | 1B | Nov 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
116
tok/s
69–185 · niska pewność |
LLama 3..2 Typhoon 2 1B ≈ | 1B | Dec 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
116
tok/s
69–185 · niska pewność |
OLMo-1B ≈ | 1B | Feb 2024 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
116
tok/s
69–185 · niska pewność |
Pythia-1b ≈ | 1B | Apr 2023 | 1.8 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
107
tok/s
64–171 · niska pewność |
OpenELM-1.1B ≈ | 1.1B | May 2024 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–168 · niska pewność |
DeciCoder-1B ≈ | 1.1B | Aug 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–168 · niska pewność |
SantaCoder ≈ | 1.1B | Jan 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–168 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (1T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
105
tok/s
63–168 · niska pewność |
TinyLlama-1.1B (3T token checkpoint) ≈ | 1.1B | Oct 2023 | 1.9 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.4
tok/s
58–154 · niska pewność |
EXAONE 4.0 (1.2B) ≈ | 1.2B | Jul 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.4
tok/s
58–154 · niska pewność |
MinerU2.5 ≈ | 1.2B | Sep 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.4
tok/s
58–154 · niska pewność |
Pleias 1.0 1.2B ≈ | 1.2B | Dec 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
96.4
tok/s
58–154 · niska pewność |
Pleias-RAG-1B ≈ | 1.2B | Apr 2025 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
94.1
tok/s
80–113 |
Llama 3.2 1B | 1.2B | Sep 2024 | 2.2 GB | 131k tokeny | Q8_0 | Wygodny |
|
92.8
tok/s
56–148 · niska pewność |
MiniCPM-1.2B ≈ | 1.2B | Jun 2024 | 2.0 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
DeepSeek Coder 1.3B ≈ | 1.3B | Jan 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
DeepSeek-VL-1.3B ≈ | 1.3B | Mar 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
DigiRL ≈ | 1.3B | Jun 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
GLA Transformer 1.3B ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
Janus 1.3B ≈ | 1.3B | Oct 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
Kosmos-2.5 ≈ | 1.3B | Aug 2024 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · niska pewność |
Otter ≈ | 1.3B | May 2023 | 2.1 GB | 131k tokeny ? | Q8_0 | Wygodny |
|
89.0
tok/s
53–142 · 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
Jetson T5000 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
- 128 GB
- Pasmo pamięci
- 273 GB/s
- Typ pamięci
- LPDDR5X
- Szerokość magistrali pamięci
- 256 bit
- Zegar pamięci
- 1.07 GHz
Czip
Jaki procesor jest na płycie i jak został wyprodukowany. Mniejszy rozmiar procesu zazwyczaj oznacza większą wydajność przy tej samej mocy.
- Procesor graficzny
- GB10B
- Architektura
- Blackwell
- Generacja
- Server Blackwell(Bxx)
- Odlewnia
- TSMC
- Rozmiar procesu
- 3 nm
- Wydane
- 27 August 2025
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
- 1.67 GHz
- Zegar zwiększający
- 2.53 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
- 96
- Jednostki wyjściowe.Render
- 32
- Procesory strumieniowe
- 20
- Rdzenie tensorowe
- 96
- Rdzenie śledzenia promieni
- 20
- cache L1
- 250 KB
- pamięć podręczna L2
- 50 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)
- 51.7 TFLOPS
- Pojedyncza precyzja (FP32)
- 12.9 TFLOPS
- Podwójna precyzja (FP64)
- 6.5 TFLOPS
- Wskaźnik pikseli
- 81 GPixel/s
- Współczynnik tekstury
- 242 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)
- 40 W
- Zalecany zasilacz
- 200 W
- Złącza zasilające
- None
- Interfejs magistrali
- PCIe 5.0 x16
- Szerokość slotu
- IGP
- Wymiary
- 243 mm × 57 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.
- zdolność obliczeniowa CUDA
- 11.0
- OpenCL
- 3.0
Oferty
Gdzie kupić GPU Jetson T5000
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
128 GB
Szerokość pasma
273 GB/s
Największy model
Solar Open2 250B
Jetson T5000 trzyma 128 GB z LPDDR5X. To stawia go w klasie sprzętu, który obsługuje największe modele open-weight bez dzielenia ich na maszyny. Czas wykonania inferencji może osiągnąć około 115.2 GB.
Przepustowość pamięci osiąga 273 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.
To pochodzi z zegara pamięci 1.07 GHz. To dlatego liczba rdzeni tak słabo przewiduje prędkość generacji.
Praktyczny sufit to Solar Open2 250B, 250.3B, skompresowane do Q3_K_M i generowanie wokół 6.9 tokeny na sekundę
Układ scalony i jak został zbudowany
Jetson T5000 jest zbudowany na procesorze graficznym GB10B, używając architektury Blackwell z NVIDIA, jako część generacji Server Blackwell(Bxx).
Chip jest produkowany przez TSMC, na procesie 3 nm. 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 August 2025. 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
51.7 TFLOPS
FP64
6.5 TFLOPS
Rdzenie tensorowe
96
Na papierze Jetson T5000 osiąga 51.7 TFLOPS przy półprecyzji, i 12.9 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 6.5 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.
Karta przenosi 96 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 20 Procesory strumieniowe. Te przyspieszają obliczenia macierzowe, które są sercem transformatora, i to one sprawiają, że przetwarzanie poleceń — czytanie długiego dokumentu przed udzieleniem odpowiedzi — jest znacznie szybsze, niż byłoby w przeciwnym razie.
Zegary działają od podstawy 1.67 GHz do zwiększenia 2.53 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
Jetson T5000 ma pamięć podręczną L1 250 KB, wspierany przez pamięć podręczną L2 50 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, 96 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
40 W
Jetson T5000 jest oceniane na 40 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, pomiarowania 243 mm długi. Warto sprawdzić z zasilaczem oraz obudową w maszynie, ponieważ największe karty potrzebują zdecydowanie więcej obu niż typowy komputer stacjonarny oferuje.
Łączy się przez PCIe 5.0 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 Jetson T5000
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 Jetson T5000
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 Jetson T5000
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
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 624 modele, które obsługuje karta. Pole wyszukiwania przyjmuje nazwę lub rozmiar, taki jak 27b, który odpowiada liczbie parametrów.
-
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 128 GB więc ustawienia warto dobrze ustawić.
-
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.
-
04
Przeczytaj prędkość i zasięg
Każda prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczej rozmowy, z zakresem poniżej. Górna granica tutaj to 116 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 dopasowanie działa, ale nie zostawia miejsca na zwiększenie kontekstu później; comfortable ma zapas. Kolumna pamięci pokazuje, czego każdy model potrzebuje w porównaniu do dostępnej 128 GB.
-
06
Otwórz model, aby porównać karty
Śledzenie modelu na jego stronie pokazuje cały sprzęt, który może go uruchomić, więc możesz zobaczyć, jak wypada w porównaniu do Jetson T5000.
Odpowiedzi
Jetson T5000 — częste pytania
Jetson T5000— kiedy to zostało wydane?
Został wydany w August 2025.
Jetson T5000— ile mocy zużywa?
Moc nominalna karty graficznej wynosi 40 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.
Jetson T5000— ile pamięci podręcznej ma?
Pamięć podręczna L1 jest 250 KB, i pamięć podręczna L2 jest 50 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.
Jetson T5000— jakie są jego TFLOPS?
Jest oceniane na 51.7 TFLOPS przy połowicznej precyzji i 12.9 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.
Jetson T5000— Ile rdzeni tensorowych ma?
To ma 96 Rdzenie tensorowe na wzdłuż 20 Procesory strumieniowe. Przyspieszają arytmetykę macierzy, z której zbudowany jest transformator, co głównie przyspiesza przetwarzanie długiego promptu, a nie generowanie odpowiedzi.
Jetson T5000— czy obsługuje CUDA?
Tak. Raportuje zdolność obliczeniową CUDA. 11.0. Funkcjonalność 7.0 i wyższa ma rdzenie tensorowe, z których korzysta nowoczesne oprogramowanie inferencyjne; poniżej tego korzysta z wolniejszych ścieżek kodu dla modelów kwantyzowanych.
Jetson T5000— Jakiego interfejsu autobusowego używa?
Używa PCIe 5.0 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.
Jetson T5000— czy jest dobry do uruchamiania lokalnych modeli AI?
Its memory is large enough for models most desktop hardware cannot touch though its bandwidth means generation will feel slow on larger models. In total it runs 624 modele, które śledzimy. Czy to wystarczy, zależy całkowicie od tego, który model chcesz — tabela powyżej odpowiada na to bezpośrednio.
Jetson T5000— czy może uruchomić model, który nie mieści się w jego VRAM?
Przekroczenie karty 128 GB jest możliwe i zwykle jest to fałszywa oszczędność: część pamięci systemu jest wystarczająco wolna, aby zdominować wynik.
Czy dwa Jetson T5000 karty będą dwa razy szybsze?
Pojemność dodaje, wydajność nie. Dwie z nich dają ci 256 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.
Jetson T5000— które modele AI może uruchomić?
624 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.
Jetson T5000— jaki jest największy model AI, który może uruchomić?
Największy model w naszym katalogu, który pasuje, to Solar Open2 250B w 250.3B parametry, skompresowane do Q3_K_M. Generuje mniej więcej 6.9 tokenów na sekundę i potrzebuje około 106.6 GB pamięci karty.
Jetson T5000— Ile tokenów na sekundę produkuje?
To zależy od modelu. Najszybszy model, który śledzimy tutaj, to Gemma 3 QAT 1B około 116 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.
Jetson T5000— czy może działać 7B modele?
Tak. Na przykład działa Multi-Token Prediction 7B w Q8_0, używając około 7.9 GB pamięci i generowanie około 17.3 tokeny na sekundę
Jetson T5000— czy może działać 13B modele?
Tak. Na przykład działa DeepSeekMoE-16B w Q8_0, używając około 17.5 GB pamięci i generowanie około 40.2 tokeny na sekundę
Jetson T5000— czy może działać 30B modele?
Tak. Na przykład działa ERNIE-4.5-VL-28B-A3B w Q8_0, używając około 29.2 GB pamięci i generowanie około 23.0 tokeny na sekundę
Jetson T5000— czy może działać 70B modele?
Tak. Na przykład działa Qwen3-Coder-Next w Q8_0, używając około 80.7 GB pamięci i generowanie około 8.0 tokeny na sekundę
Jetson T5000— Ile ma pamięci?
Ta karta ma 128 GB z LPDDR5X. Około jedna dziesiąta jest zarezerwowana przez czas wykonywania wnioskowania i sterownik, pozostawiając mniej więcej 115.2 GB dostępny dla modelu i jego rozmowy
Jetson T5000— jaka jest jej przepustowość VRAM?
Przepustowość pamięci osiąga 273 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.
Jetson T5000— Jakiego typu pamięci używa?
Używa LPDDR5X prędkość zegara na 1.07 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.
Jetson T5000— kto to robi?
To jest produkt NVIDIA, z chipem wyprodukowanym przez TSMC, na procesie 3 nm.
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.