NeMO Megatron GPT 20B TPS-Rechner
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, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
Quadro K6000
12 GB · Q3_K_M · 14.0 tok/s
Schnellste Karte
B200
169 tok/s · 180 GB
Welche GPUs können laufen NeMO Megatron GPT 20B?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
293 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
169
tok/s
102–271 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
169
tok/s
102–271 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
135
tok/s
81–216 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
135
tok/s
81–216 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
108
tok/s
65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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104
tok/s
62–166 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
104
tok/s
62–166 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
99.1
tok/s
59–159 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
88.0
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
88.0
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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88.0
tok/s
53–141 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
83.4
tok/s
50–134 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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71.2
tok/s
43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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71.2
tok/s
43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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71.2
tok/s
43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
71.2
tok/s
43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
71.2
tok/s
43–114 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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55.2
tok/s
33–88 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 12.8 GB | Q4_K_M | knapp |
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54.2
tok/s
33–87 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
54.2
tok/s
33–87 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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52.1
tok/s
31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA | 12 GB | 912 GB/s | Jan 2022 | 10.5 GB | Q3_K_M | knapp |
|
52.1
tok/s
31–83 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA | 12 GB | 912 GB/s | May 2021 | 10.5 GB | Q3_K_M | knapp |
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46.9
tok/s
28–75 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 12.8 GB | Q4_K_M | knapp |
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45.2
tok/s
27–72 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 22.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
44.2
tok/s
27–71 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 22.1 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
- NVIDIA
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 15 September 2022
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
- Ansatz
- Self-supervised learning
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
- 20B
- Trainingsdaten
- 341,173,367,965 tokens
20B
Size of the pile is around 220B tokens: 825 GB * 200 words/GB * 4/3 token/word = 220B as per figure 4 from https://arxiv.org/pdf/2204.06745 the Pile contains 341173367965 tokens Possible they trained for less than one epoch.
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
- Unreleased
CC BY 4.0: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ commercial, no restrictions other than to give credit
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- NeMo Megatron-GPT 20B
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. NeMO Megatron GPT 20B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 169 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 169 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 135 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 135 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 108 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 104 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 104 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 99.1 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 88.0 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 88.0 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen NeMO Megatron GPT 20B
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 Switch 2 GPU 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 5.9 tok/s
- 02 Radeon RX 9070 GRE 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 19.3 tok/s
- 03 GeForce RTX 5070 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 38.4 tok/s
- 04 GeForce RTX 5070 Ti Mobile 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 38.4 tok/s
- 05 Arc B580 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 16.9 tok/s
- 06 Radeon RX 7800M 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 19.3 tok/s
- 07 GeForce RTX 4070 GDDR6 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 27.4 tok/s
- 08 GeForce RTX 4070 AD103 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 28.8 tok/s
- 09 GeForce RTX 4070 SUPER 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 28.8 tok/s
- 10 Radeon RX 6750 GRE 12 GB 12 GB · Braucht 10.5 GB · Q3_K_M · knapp 19.3 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Was es braucht, um dieses Modell auszuführen
Minimale Karte
Quadro K6000
Benötigter Speicher
10.5 GB
Schnellste
169 tok/s
NeMO Megatron GPT 20B erreicht eine Parameteranzahl von 20B. Das landet im Bereich, den eine ernsthafte Desktop-KARTE bewältigen kann, sobald die GEWICHTE komprimiert sind. Die Anzahl der KARTE, die wir verfolgen, die es ausführen kann: 293.
Die kleinste Karte, die es hält, ist Quadro K6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 12 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 14.0 Token pro Sekunde
Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 169 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.
Was dieses Modell ist
NeMO Megatron GPT 20B wurde veröffentlicht von NVIDIA, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2022. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.
Was entscheidet die Geschwindigkeit
Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 20.6 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 248 von ihnen
Es ist ein dichtes Modell, daher wird jeder Parameter für jedes produzierte Token gelesen. Das macht die Geschwindigkeit fast genau bandbreitengebunden – eine Karte mit der doppelte Bandbreite erzeugt ungefähr doppelt so schnell.
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.
Training und Herkunft
Der Trainingssatz lief auf etwa 341,173,367,965 Text-Tokens
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für NeMO Megatron GPT 20B
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
Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten NeMO Megatron GPT 20B, benötigt ungefähr 10.5 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
-
02
Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an
Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. NeMO Megatron GPT 20B.
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
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 Geschwindigkeit sortieren
Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für NeMO Megatron GPT 20B. 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 169 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 NeMO Megatron GPT 20B. 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. NeMO Megatron GPT 20B.
Antworten
NeMO Megatron GPT 20B — Häufige Fragen
NeMO Megatron GPT 20B— 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 Q4_K_M, verwenden von etwa 12.8 GB und generieren grob 55.2 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.
NeMO Megatron GPT 20B— 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 Q6_K, verwenden von etwa 17.5 GB und generieren grob 41.2 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.
NeMO Megatron GPT 20B— 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.
NeMO Megatron GPT 20B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 20B. 20B. 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.
NeMO Megatron GPT 20B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von NVIDIA, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
NeMO Megatron GPT 20B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NeMO Megatron GPT 20B— 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.
NeMO Megatron GPT 20B— 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.
NeMO Megatron GPT 20B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 2.9 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
NeMO Megatron GPT 20B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 293. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
NeMO Megatron GPT 20B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
NeMO Megatron GPT 20B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. Ein Beispiel: 102–271 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
NeMO Megatron GPT 20B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Quadro K6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 12 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 10.5 GB, und produziert ungefähr 14.0 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 293.
NeMO Megatron GPT 20B— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 169 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: 248.
NeMO Megatron GPT 20B— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 10.5 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.
NeMO Megatron GPT 20B— 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 Q3_K_M, verwenden von etwa 10.5 GB und generieren grob 52.1 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.
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.