NVILA 8B TPS-Rechner

Offene Gewichte NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University 8B Parameter December 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

582 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s

Schnellste Karte

B200

424 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen NVILA 8B?

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.

582 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
424 tok/s 254–678 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
424 tok/s 254–678 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
338 tok/s 203–541 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
338 tok/s 203–541 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
270 tok/s 162–433 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
259 tok/s 155–414 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
259 tok/s 155–414 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
248 tok/s 149–396 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
220 tok/s 132–352 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
220 tok/s 132–352 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
220 tok/s 132–352 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
209 tok/s 125–334 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
178 tok/s 107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
178 tok/s 107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
178 tok/s 107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
178 tok/s 107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
178 tok/s 107–285 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
141 tok/s 85–225 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q5_K_M	knapp
135 tok/s 81–217 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
135 tok/s 81–217 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
120 tok/s 72–192 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.4 GB	Q6_K	Komfortabel
113 tok/s 68–181 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
110 tok/s 66–177 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
108 tok/s 65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.3 GB	Q8_0	Komfortabel
108 tok/s 65–173 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.3 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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University
Organisationsart: Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Land: United States of America, China
Veröffentlicht: 5 December 2024
Autoren: Zhijian Liu, Ligeng Zhu, Baifeng Shi, Zhuoyang Zhang, Yuming Lou, Shang Yang, Haocheng Xi, Shiyi Cao, Yuxian Gu, Dacheng Li, Xiuyu Li, Yunhao Fang, Yukang Chen, Cheng-Yu Hsieh, De-An Huang, An-Chieh Cheng, Vishwesh Nath, Jinyi Hu, Sifei Liu, Ranjay Krishna, Daguang Xu, Xiaolong Wang, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Hongxu Yin, Song Han, Yao Lu

Was es tut

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

Domain: Vision, Language, Multimodal, Video
Aufgabe: Visual question answering, Video description
Numerisches Format: FP8

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: 8B
Trainingsdaten: 47,488,579,166 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.

Training-Compute: 2.3 × 10²¹ FLOP
Wie es etabliert wurde: Hardware

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 H100 SXM5 80GB
Verwendete Chips: 128
Chip-Stunden: 2,133
Wand-Uhrzeit: 17 hours
Stromverbrauch: 176.2 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 (non-commercial)
Hugging Face: Efficient-Large-Model

Wie es klassifiziert ist

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

Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. NVILA 8B

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 NVILA 8B

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

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

Quadro 6000

Benötigter Speicher

5.1 GB

Schnellste

424 tok/s

NVILA 8B erreicht eine Parameteranzahl von 8B. 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: 582.

Der Einstiegspunkt ist Quadro 6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 6 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 15.9 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 424 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

NVILA 8B wurde veröffentlicht von NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, Multimodal, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Video description.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. Efficient-Large-Model.

Wie schnell es läuft und warum

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 23.8 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 551 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.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Was in den Aufbau geflossen ist

Der Trainingslauf verbrauchte etwa 2.3 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 47,488,579,166 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für NVILA 8B

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

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten NVILA 8B, benötigt ungefähr 5.1 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. NVILA 8B.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., eine Kompression von IQ4_XS 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 NVILA 8B. 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 424 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von NVILA 8B. 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

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

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. NVILA 8B.

Antworten

NVILA 8B — Häufige Fragen

NVILA 8B— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 5.1 GB bei einer Kompression von IQ4_XS, 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.

NVILA 8B— 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 Q5_K_M, verwenden von etwa 6.5 GB und generieren grob 141 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

NVILA 8B— 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 9.3 GB und generieren grob 48.3 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

NVILA 8B— 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 9.3 GB und generieren grob 59.8 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

NVILA 8B— 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 9.3 GB und generieren grob 70.9 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

NVILA 8B— 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.

NVILA 8B— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 8B. 8B. 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.

NVILA 8B— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

NVILA 8B— Wann wurde es veröffentlicht?

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

NVILA 8B— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, Language, Multimodal, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Video description. 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.

NVILA 8B— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation Efficient-Large-Model. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

NVILA 8B— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 2.3 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

NVILA 8B— 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 1.0 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

NVILA 8B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 582. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

NVILA 8B— 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.

NVILA 8B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 254–678 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

NVILA 8B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Quadro 6000, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 6 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von IQ4_XS verwenden von etwa 5.1 GB, und produziert ungefähr 15.9 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 582.

NVILA 8B— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 424 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: 551.

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.

Alle KI-Modelle