Nemotron-H 47B TPS kalkulátor
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 máme specifikace pro
Nejmenší karta, která se vejde
Radeon PRO V710
28 GB · Q3_K_M · 9.6 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
72.1 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit Nemotron-H 47B?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
93 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
72.1
tok/s
43–115 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
72.1
tok/s
43–115 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
57.6
tok/s
35–92 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
57.6
tok/s
35–92 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
46.0
tok/s
28–74 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.1
tok/s
26–71 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
44.1
tok/s
26–71 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
42.2
tok/s
25–67 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
41.4
tok/s
25–66 · nízká důvěra |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 26.4 GB | IQ4_XS | Těsný |
|
41.4
tok/s
25–66 · nízká důvěra |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 26.4 GB | IQ4_XS | Těsný |
|
39.6
tok/s
24–63 · nízká důvěra |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 26.4 GB | IQ4_XS | Těsný |
|
39.6
tok/s
24–63 · nízká důvěra |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 26.4 GB | IQ4_XS | Těsný |
|
37.4
tok/s
22–60 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
37.4
tok/s
22–60 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
37.4
tok/s
22–60 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
35.5
tok/s
21–57 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
30.3
tok/s
18–48 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
30.3
tok/s
18–48 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
30.3
tok/s
18–48 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
30.3
tok/s
18–48 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
30.3
tok/s
18–48 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 51.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
25.1
tok/s
15–40 · nízká důvěra |
A100 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Jun 2020 | 34.6 GB | Q5_K_M | Těsný |
|
25.1
tok/s
15–40 · nízká důvěra |
A100 SXM4 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | May 2020 | 34.6 GB | Q5_K_M | Těsný |
|
25.1
tok/s
15–40 · nízká důvěra |
A800 PCIe 40 GB NVIDIA | 40 GB | 1,560 GB/s | Nov 2022 | 34.6 GB | Q5_K_M | Těsný |
|
25.0
tok/s
15–40 · nízká důvěra |
Tesla PG500-216 NVIDIA | 32 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 26.4 GB | IQ4_XS | Těsný |
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
- NVIDIA
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 14 April 2025
- Autoři
- NVIDIA: Aaron Blakeman, Aarti Basant, Abhinav Khattar, Adithya Renduchintala, Akhiad Bercovich, Aleksander Ficek, Alexis Bjorlin, Ali Taghibakhshi, Amala Sanjay Deshmukh, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Andrew Tao, Anna Shors, Ashwath Aithal, Ashwin Poojary, Ayush Dattagupta, Balaram Buddharaju, Bobby Chen, Boris Ginsburg, Boxin Wang, Brandon Norick, Brian Butterfield, Bryan Catanzaro, Carlo del Mun…
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Language modeling/generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning, Code generation, Neural Architecture Search - NAS
- Základní model
- Nemotron-H 56B
- Číselný formát
- FP8
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 47B
- Výcviková data
- tokens
- Epochy
- 1
"We use MiniPuzzle to distill Nemotron-H-56B-Base to Nemotron-H-47B-Base, using only 63 billion training tokens and FP8 training"
"We use MiniPuzzle to distill Nemotron-H-56B-Base to Nemotron-H-47B-Base, using only 63 billion training tokens and FP8 training"
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.
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
- Ladění výpočtů
- 1.8 × 10²² FLOP
6 FLOP / parameter / token * 47*10^9 parameters * 63*10^9 tokens = 1.7766e+22 FLOP
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 (non-commercial)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- nvidia
https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-H-47B-Base-8K nvidia-internal-scientific-research-and-development-model-license
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
- Nemotron-H: A Family of Accurate and Efficient Hybrid Mamba-Transformer Models
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží Nemotron-H 47B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 72.1 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 72.1 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 57.6 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 57.6 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 46.0 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 44.1 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 44.1 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 42.2 tok/s
- 09 DRIVE A100 PROD 32 GB · 1,870 GB/s · IQ4_XS 41.4 tok/s
- 10 GRID A100A 32 GB · 1,870 GB/s · IQ4_XS 41.4 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží Nemotron-H 47B
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 Radeon PRO V710 28 GB · Potřebuje 23.7 GB · Q3_K_M · Těsný 9.6 tok/s
- 02 Radeon AI PRO 9600D 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 9.9 tok/s
- 03 Radeon AI PRO R9700S 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 11.1 tok/s
- 04 Radeon AI PRO R9700 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 11.1 tok/s
- 05 RTX PRO 4500 Blackwell 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 19.8 tok/s
- 06 GeForce RTX 5090 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 39.6 tok/s
- 07 GeForce RTX 5090 D 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 39.6 tok/s
- 08 RTX 5000 Ada Generation 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 12.8 tok/s
- 09 Radeon PRO W7800 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 9.9 tok/s
- 10 Jetson AGX Orin 32 GB 32 GB · Potřebuje 26.4 GB · IQ4_XS · Těsný 4.5 tok/s
Co čísla znamenají
Co potřebujete k tomu, abyste to spustili
Minimum karta
Radeon PRO V710
Potřeba paměti
23.7 GB
Nejrychlejší
72.1 tok/s
Nemotron-H 47B dosahuje počtu parametrů 47B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 93.
Nejmenší hardware, který funguje, je Radeon PRO V710, s kapacitou VRAM 28 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 9.6 tokenů za sekundu
Špičkový model je B200, generování přibližně 72.1 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
O tomto modelu
Nemotron-H 47B byl zveřejněn NVIDIA, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2025. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning, Code generation, Neural Architecture Search - NAS.
Jeho výchozím bodem byl existující základní model, Nemotron-H 56B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací nvidia.
Jak rychle to běží a proč
Mediánový výsledek je kolem 18.2 tokenů za sekundu 72 z nich
Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.
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.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Nemotron-H 47B
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Přečtěte si nejprve číslo paměti
Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Nemotron-H 47B, potřebující kolem 23.7 GB při kompresi Q3_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
-
02
Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat
Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Nemotron-H 47B.
-
03
Vyberte, jak moc to budete komprimovat.
Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q3_K_M 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
Srovnejte TPS, ne specifikace
Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro Nemotron-H 47B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 72.1 tok/s
-
05
Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí
Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Nemotron-H 47B. 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
Podívejte se, co dalšího ta karta spouští
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. Nemotron-H 47B.
Odpovědi
Nemotron-H 47B — běžné otázky
Nemotron-H 47B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 93. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
Nemotron-H 47B— proč se kvantizace liší mezi kartami?
Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
Nemotron-H 47B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?
Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 43–115 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
Nemotron-H 47B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Radeon PRO V710, s kapacitou VRAM 28 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 23.7 GB, a produkuje přibližně 9.6 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 93.
Nemotron-H 47B— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 72.1 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 72.
Nemotron-H 47B— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 23.7 GB při kompresi Q3_K_M, 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.
Nemotron-H 47B— 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.
Nemotron-H 47B— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 47B. "We use MiniPuzzle to distill Nemotron-H-56B-Base to Nemotron-H-47B-Base, using only 63 billion training tokens and FP8 training". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Nemotron-H 47B— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností NVIDIA, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Nemotron-H 47B— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2025.
Nemotron-H 47B— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering, Translation, Quantitative reasoning, Code generation, Neural Architecture Search - NAS. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Nemotron-H 47B— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací nvidia. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Nemotron-H 47B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?
Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 7.5 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
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.