OpenVLA TPS-Rechner

Offene Gewichte Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Toyota Research Institute,Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Physical Intelligence 7.2B Parameter June 2024

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

589 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.1 tok/s

Schnellste Karte

B200

471 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen OpenVLA?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

589 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
471 tok/s 283–754 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
471 tok/s 283–754 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
376 tok/s 226–602 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
376 tok/s 226–602 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
301 tok/s 181–482 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
288 tok/s 173–461 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
288 tok/s 173–461 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
276 tok/s 165–441 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
245 tok/s 147–392 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
245 tok/s 147–392 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
245 tok/s 147–392 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
232 tok/s 139–371 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
198 tok/s 119–317 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
198 tok/s 119–317 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
198 tok/s 119–317 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
198 tok/s 119–317 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
198 tok/s 119–317 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
151 tok/s 90–241 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
151 tok/s 90–241 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
128 tok/s 77–204 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	Q6_K	knapp
126 tok/s 75–201 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
123 tok/s 74–197 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.4 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Toyota Research Institute,Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Physical Intelligence
Organisationsart: Academia,Academia,Industry,Industry,Academia,Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 13 June 2024
Autoren: Moo Jin Kim, Karl Pertsch, Siddharth Karamcheti, Ted Xiao, Ashwin Balakrishna, Suraj Nair, Rafael Rafailov, Ethan Foster, Grace Lam, Pannag Sanketi, Quan Vuong, Thomas Kollar, Benjamin Burchfiel, Russ Tedrake, Dorsa Sadigh, Sergey Levine, Percy Liang, Chelsea Finn

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Robotics, Vision, Language
Aufgabe: Robotic manipulation
Ansatz: Supervised
Basis-Modell: Llama 2-7B
Numerisches Format: BF16

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 7.2B
Trainingsdaten: tokens
Epochen: 27
Batch-Größe: 2,048

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 1.1 × 10²³ FLOP
Wie es etabliert wurde: Hardware
Feinabstimmung Rechenleistung: 9.7 × 10²¹ FLOP

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA A100
Verwendete Chips: 64
Wand-Uhrzeit: 336 hours (14 days)
Stromverbrauch: 50.5 kW

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (unrestricted)
Training-Code: Open source

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Wahrscheinlich über 10²³ FLOP: Yes
Warum es verfolgt wird: SOTA improvement
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident
Zitationen: 2,123

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Mode
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. OpenVLA

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen OpenVLA

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

Tesla K20c

Benötigter Speicher

4.2 GB

Schnellste

471 tok/s

OpenVLA erreicht eine Parameteranzahl von 7.2B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 589.

Am unteren Ende wird es von Tesla K20c, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 5 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 28.1 Token pro Sekunde

Spitzenklasse ist B200, generieren ungefähr 471 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

OpenVLA wurde veröffentlicht von Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Toyota Research Institute,Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Physical Intelligence, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 2024. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia,Industry,Industry,Academia,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Robotics, Vision, Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet robotic manipulation.

Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, Llama 2-7B. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 25.5 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 559 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.

Wie es trainiert wurde

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.1 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für OpenVLA

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten OpenVLA, benötigt ungefähr 4.2 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. OpenVLA.
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für OpenVLA. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 471 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von OpenVLA. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. OpenVLA.

Antworten

OpenVLA — Häufige Fragen

OpenVLA— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

OpenVLA— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 283–754 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

OpenVLA— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla K20c, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 5 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 4.2 GB, und produziert ungefähr 28.1 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 589.

OpenVLA— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 471 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 559.

OpenVLA— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 4.2 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

OpenVLA— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 8 GB?

Ja. Die GPU-Karte CMP 170HX 8 GB, halten 8 GB, führt es mit einer Kompression von Q6_K, verwenden von etwa 6.7 GB und generieren grob 128 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

OpenVLA— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 8.4 GB und generieren grob 53.8 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

OpenVLA— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 8.4 GB und generieren grob 66.6 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

OpenVLA— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 8.4 GB und generieren grob 79.0 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

OpenVLA— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

OpenVLA— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 7.2B. Based on a Prismatic-7B VLM backbone, which itself is comprised of 600M parameter vision encoder (DinoV2 + SigLIP) plus Llama-2 7B. Table 1 indicates 7.1881 billion trainable parameters. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

OpenVLA— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Toyota Research Institute,Google DeepMind,Massachusetts Institute of Technology (MIT),Physical Intelligence, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Industry,Industry,Academia,Industry.

OpenVLA— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in June 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

OpenVLA— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Robotics, Vision, Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von robotic manipulation. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

OpenVLA— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

OpenVLA— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1.1 × 10²³ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

OpenVLA— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 1.4 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

OpenVLA— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 589. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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