GLA Transformer 1.3B TPS kalkulátor

Otevřít váhy MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT) 1.3B parametry August 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 28.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

2,606 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit GLA Transformer 1.3B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
2,606 tok/s 1,564–4,170 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,606 tok/s 1,564–4,170 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,081 tok/s 1,249–3,330 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,081 tok/s 1,249–3,330 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,664 tok/s 999–2,663 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,593 tok/s 956–2,549 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,593 tok/s 956–2,549 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,525 tok/s 915–2,440 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,353 tok/s 812–2,165 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,353 tok/s 812–2,165 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,353 tok/s 812–2,165 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,284 tok/s 770–2,054 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,095 tok/s 657–1,751 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,095 tok/s 657–1,751 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,095 tok/s 657–1,751 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,095 tok/s 657–1,751 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
1,095 tok/s 657–1,751 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
834 tok/s 500–1,334 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
834 tok/s 500–1,334 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
695 tok/s 417–1,111 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
680 tok/s 408–1,088 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
665 tok/s 399–1,063 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
665 tok/s 399–1,063 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
665 tok/s 399–1,063 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný
665 tok/s 399–1,063 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.1 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Typ organizace: Academia,Industry,Academia
Země: United States of America
Publikováno: 27 August 2024
Autoři: Songlin Yang, Bailin Wang, Yikang Shen, Rameswar Panda, Yoon Kim

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Question answering

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 1.3B
Výcviková data: 100,000,000,000 tokens
Velikost dávky: 2,000,000

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 7.8 × 10²⁰ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód: Open source
Hugging Face: fla-hub

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Gated Linear Attention Transformers with Hardware-Efficient Training
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží GLA Transformer 1.3B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží GLA Transformer 1.3B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

2.1 GB

Nejrychlejší

2,606 tok/s

GLA Transformer 1.3B dosahuje počtu parametrů 1.3B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší hardware, který funguje, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 28.4 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 2,606 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

GLA Transformer 1.3B byl zveřejněn MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT), v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací fla-hub.

Jak rychle to běží a proč

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 73.2 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 797 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 7.8 × 10²⁰ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 100,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro GLA Transformer 1.3B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na GLA Transformer 1.3B, potřebující kolem 2.1 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro GLA Transformer 1.3B.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q8_0 na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro GLA Transformer 1.3B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 2,606 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě GLA Transformer 1.3B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. GLA Transformer 1.3B.

Odpovědi

GLA Transformer 1.3B — běžné otázky

GLA Transformer 1.3B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

GLA Transformer 1.3B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

GLA Transformer 1.3B— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací fla-hub. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

GLA Transformer 1.3B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 7.8 × 10²⁰ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

GLA Transformer 1.3B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

GLA Transformer 1.3B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

GLA Transformer 1.3B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

GLA Transformer 1.3B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 1,564–4,170 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

GLA Transformer 1.3B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 2.1 GB, a produkuje přibližně 28.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

GLA Transformer 1.3B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 2,606 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 797.

GLA Transformer 1.3B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 2.1 GB při kompresi Q8_0, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

GLA Transformer 1.3B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.1 GB a generováním zhruba 485 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

GLA Transformer 1.3B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.1 GB a generováním zhruba 297 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

GLA Transformer 1.3B— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.1 GB a generováním zhruba 368 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

GLA Transformer 1.3B— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.1 GB a generováním zhruba 437 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

GLA Transformer 1.3B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

GLA Transformer 1.3B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.3B. 1.3b. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

GLA Transformer 1.3B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely