NASA SMD TPS-Rechner

Offene Gewichte NASA,IBM 125M Parameter December 2023

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

818 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 295 tok/s

Schnellste Karte

B200

27,106 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen NASA SMD?

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.

818 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
27,106 tok/s 16,264–43,369 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
27,106 tok/s 16,264–43,369 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
21,645 tok/s 12,987–34,632 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
21,645 tok/s 12,987–34,632 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
17,310 tok/s 10,386–27,697 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
16,568 tok/s 9,941–26,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
16,568 tok/s 9,941–26,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
15,857 tok/s 9,514–25,371 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
14,073 tok/s 8,444–22,517 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
14,073 tok/s 8,444–22,517 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
14,073 tok/s 8,444–22,517 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
13,350 tok/s 8,010–21,359 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
8,668 tok/s 5,201–13,870 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
8,668 tok/s 5,201–13,870 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
7,224 tok/s 4,334–11,558 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
7,070 tok/s 4,242–11,311 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 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: NASA,IBM
Organisationsart: Government,Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 1 December 2023
Autoren: Masayasu Maraoka, Bishwaranjan Bhattacharjee, Muthukumaran Ramasubramanian, Ikhsa Gurung, Rahul Ramachandran, Manil Maskey, Kaylin Bugbee, Rong Zhang, Yousef El Kurdi, Bharath Dandala, Mike Little, Elizabeth Fancher, Lauren Sanders, Sylvain Costes, Sergi Blanco-Cuaresma, Kelly Lockhart, Thomas Allen, Felix Grazes, Megan Ansdell, Alberto Accomazzi, Sanaz Vahidinia, Ryan McGranaghan, Armin Mehrabian…

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Language modeling/generation, Question answering

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: 125M
Trainingsdaten: 66,240,000,000 tokens

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.

Feinabstimmung Rechenleistung: 5 × 10¹⁹ FLOP

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)

Wie es klassifiziert ist

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

Aufzeichnungsgenauigkeit: Speculative

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: nasa-smd-ibm-v0.1 (Revision f01d42f)
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. NASA SMD

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 NASA SMD

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

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Tesla C1080

Benötigter Speicher

0.8 GB

Schnellste

27,106 tok/s

NASA SMD erreicht eine Parameteranzahl von 125M. 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: 818.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB, es mit einer Kompression von Q8_0 und produziert etwa 295 Token pro Sekunde

Spitzenklasse ist B200, generieren ungefähr 27,106 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

NASA SMD wurde veröffentlicht von NASA,IBM, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als government,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering.

Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 761.1 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 818 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.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Wie es trainiert wurde

Es wurde auf einem Korpus von etwa 66,240,000,000 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für NASA SMD

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

Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte

Jede Karte hier wurde geprüft gegen NASA SMD, benötigt ungefähr 0.8 GB bei einer Kompression von Q8_0. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

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. NASA SMD.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von Q8_0 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 Geschwindigkeit sortieren

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für NASA SMD. 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 27,106 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von NASA SMD. 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

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. NASA SMD.

Antworten

NASA SMD — Häufige Fragen

NASA SMD— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in December 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

NASA SMD— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering. 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.

NASA SMD— 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.

NASA SMD— 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. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

NASA SMD— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

NASA SMD— 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: 1. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

NASA SMD— 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: 16,264–43,369 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

NASA SMD— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q8_0 verwenden von etwa 0.8 GB, und produziert ungefähr 295 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

NASA SMD— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 27,106 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: 818.

NASA SMD— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 0.8 GB bei einer Kompression von Q8_0, 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.

NASA SMD— 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 Q8_0, verwenden von etwa 0.8 GB und generieren grob 5,048 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

NASA SMD— 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 0.8 GB und generieren grob 3,091 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

NASA SMD— 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 0.8 GB und generieren grob 3,829 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

NASA SMD— 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 0.8 GB und generieren grob 4,540 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

NASA SMD— 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.

NASA SMD— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 125M. 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.

NASA SMD— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von NASA,IBM, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation government,Industry.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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