Novae Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη CentraleSupelec,Gustave Roussy,Université Paris Cité 32M παράμετροι September 2024

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

818 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 1,152 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

105,882 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Novae?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μήκος συμφραζομένων μουσικά κομμάτια

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Ελάχιστη ποιότητα

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

Αναζήτηση καρτών

Μνήμη κάρτας

Επίσης δείξτε κάρτες που δεν μπορούν να το τρέξουν

818 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός

					Χρειάζεται	Ποσοτικοποίηση	Καλά
105,882 tok/s 63,529–169,412 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
105,882 tok/s 63,529–169,412 · χαμηλή εμπιστοσύνη	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
84,550 tok/s 50,730–135,280 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
84,550 tok/s 50,730–135,280 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
67,619 tok/s 40,571–108,191 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
64,721 tok/s 38,832–103,553 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
64,721 tok/s 38,832–103,553 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
61,941 tok/s 37,165–99,106 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
54,973 tok/s 32,984–87,956 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
54,973 tok/s 32,984–87,956 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
54,973 tok/s 32,984–87,956 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
52,147 tok/s 31,288–83,435 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
44,471 tok/s 26,682–71,153 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
44,471 tok/s 26,682–71,153 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
44,471 tok/s 26,682–71,153 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
44,471 tok/s 26,682–71,153 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
44,471 tok/s 26,682–71,153 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
33,861 tok/s 20,317–54,178 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
33,861 tok/s 20,317–54,178 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
28,218 tok/s 16,931–45,148 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
27,615 tok/s 16,569–44,185 · χαμηλή εμπιστοσύνη	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
27,000 tok/s 16,200–43,200 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
27,000 tok/s 16,200–43,200 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
27,000 tok/s 16,200–43,200 · χαμηλή εμπιστοσύνη	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Άνετο
27,000 tok/s 16,200–43,200 · χαμηλή εμπιστοσύνη	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Άνετο

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση: CentraleSupelec,Gustave Roussy,Université Paris Cité
Τύπος οργανισμού: Academia
Χώρα: France
Δημοσιευμένο: 13 September 2024
Συγγραφείς: Quentin Blampey, Hakim Benkirane, Nadège Bercovici, Fabrice André, Paul-Henry Cournède

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας: Biology
Εργασία: Spatial Transcriptomics

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι: 32M
Δεδομένα εκπαίδευσης: tokens

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών: 1.1 × 10¹⁹ FLOP
Πώς ιδρύθηκε: Hardware

Η εκπαίδευση run

Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.

Υλικό εκπαίδευσης: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
χρησιμοποιούμενα τσιπ: 1
Χρόνος τοίχου: 24 hours
Κατανάλωση ενέργειας: 433 W

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη: Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου: Open weights (non-commercial)
Κωδικός εκπαίδευσης: Open source
Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο: MICS-Lab

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης: Confident

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά: Novae: a graph-based foundation model for spatial transcriptomics data
Τελευταία ενημέρωση: 28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Novae

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν Novae

Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

Tesla C1080

Μνήμη που απαιτείται

0.7 GB

Ταχύτερος

105,882 tok/s

Novae φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 32M. Αυτό είναι αρκετά μικρό ώστε το υλικό σπάνια να είναι το εμπόδιο, συμπεριλαμβανομένων καρτών αρκετών ετών. Ο αριθμός των καρτών που παρακολουθούμε που μπορούν να το τρέξουν: 818.

Το σημείο εισόδου είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q8_0 και παράγοντας περίπου 1,152 tokens ανά δευτερόλεπτο

Η ταχύτερη έκβαση προέρχεται από B200, γεννά προσεγγιστικά 105,882 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

Novae δημοσιεύθηκε από CentraleSupelec,Gustave Roussy,Université Paris Cité, στην χώρα καταγεγραμμένη ως France, κατά τη διάρκεια September 2024. Ο εκδοτικός οργανισμός κατηγοριοποιείται ως academia.

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του spatial Transcriptomics.

Τα βάρη είναι δημοσιευμένα, έτσι ώστε να μπορούν να κατεβούν και να τρέξουν στον δικό σας υπολογιστή επ' αόριστον, εκτός σύνδεσης, χωρίς λογαριασμό συνδεδεμένο. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση MICS-Lab.

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 2,973.2 τόκεν ανά δευτερόλεπτο. Παραγωγή κειμένου ταχύτερα από το μεγαλύτερο μέρος των ανθρώπων το διαβάζουν. 818 τους

Κάθε βάρος συμμετέχει σε κάθε τόκεν εδώ, έτσι το εύρος ζώνης είναι ολόκληρη η ιστορία: η κατάταξη παρακάτω είναι ουσιαστικά μια κατάταξη της ροής μνήμης.

Χωρίς τη διάταξη προσοχής σε αρχείο, η στήλη μνήμης είναι μια προσέγγιση. Είναι αρκετά κοντά για να επιλέξετε υλικό, και λιγότερο αξιόπιστη σε μεγάλο context.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 1.1 × 10¹⁹ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Novae

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

01

Έλεγξε τι χρειάζεται πριν από οτιδήποτε άλλο

Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει Novae, χρειάζεστε γύρω 0.7 GB σε συμπίεση ενός Q8_0. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.
02

Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας

Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. Novae.
03

Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

Η στήλη ποσοτικοποίησης διαφέρει ανά κάρτα, διότι μια μεγαλύτερη κάρτα κρατά μια πιο ακριβή αντιγραφή., φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q8_0 στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
04

Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Novae. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 105,882 τοκ/σ.
05

Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει, αλλά δεν αφήνει τίποτα ελεύθερο για μια μεγαλύτερη συζήτηση, στην περίπτωση του Novae. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
06

Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει

Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για Novae.

Απαντήσεις

Novae — κοινές ερωτήσεις

Novae— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 12 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 3080 Ti, κρατώντας 12 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 0.7 GB και παράγοντας περίπου 12,076 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

Novae— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 16 GB?

Ναι. Η GPU Tesla V100 SXM2 16 GB, κρατώντας 16 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 0.7 GB και παράγοντας περίπου 14,956 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

Novae— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 24 GB?

Ναι. Η GPU GeForce RTX 5090 D V2, κρατώντας 24 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 0.7 GB και παράγοντας περίπου 17,735 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

Novae— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

Novae— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 32M. 32M (safetensors). Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

Novae— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από CentraleSupelec,Gustave Roussy,Université Paris Cité, βασισμένο σε France, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.

Novae— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε September 2024. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.

Novae— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Biology, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του spatial Transcriptomics. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.

Novae— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση MICS-Lab. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

Novae— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.1 × 10¹⁹ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

Novae— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μόνο μέσω της εκφόρτωσης, η οποία είναι συνήθως μια ψευδής οικονομία: το μέρος που κρατιέται στη μνήμη του συστήματος τραβάει όλο το πράγμα κάτω. Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

Novae— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Η ικανότητα προστίθεται σε κάρτες; η απόδοση δεν προστίθεται. Ο αριθμός των καρτών που το κρατούν ήδη μόνες τους: 818. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

Novae— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 1. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

Novae— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Κάθε νούμερο προκύπτει από το εύρος ζώνης μνήμης και το μέγεθος του μοντέλου, χωρίς να έχουν αξιολογηθεί, γι' αυτό και κάθε ένα δημοσιεύεται ως εύρος αντί για έναν μόνο αριθμό. Ένα παράδειγμα: 63,529–169,412 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

Novae— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι Tesla C1080, με χωρητικότητα μνήμης 4 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q8_0 χρησιμοποιώντας περίπου 0.7 GB, και παράγει περίπου 1,152 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 818.

Novae— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 105,882 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 818.

Novae— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 0.7 GB σε συμπίεση Q8_0, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

Novae— μπορώ να το τρέξω σε μια GPU holding 8 GB?

Ναι. Η GPU CMP 170HX 8 GB, κρατώντας 8 ΓΒ, το τρέχει με συμπίεση από Q8_0, χρησιμοποιώντας περίπου 0.7 GB και παράγοντας περίπου 19,721 εγγραφές ανά δευτερόλεπτο. Η εφαρμογή είναι άνετη.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.

Όλα τα μοντέλα AI