NASA SMD calculadora TPS

Abre pesos NASA,IBM 125M parámetros December 2023

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 295 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

27,106 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? NASA SMD?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
27,106 tok/s 16,264–43,369 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
27,106 tok/s 16,264–43,369 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
21,645 tok/s 12,987–34,632 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
21,645 tok/s 12,987–34,632 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
17,310 tok/s 10,386–27,697 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
16,568 tok/s 9,941–26,510 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
16,568 tok/s 9,941–26,510 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
15,857 tok/s 9,514–25,371 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
14,073 tok/s 8,444–22,517 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
14,073 tok/s 8,444–22,517 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
14,073 tok/s 8,444–22,517 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
13,350 tok/s 8,010–21,359 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
11,384 tok/s 6,831–18,215 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
11,384 tok/s 6,831–18,215 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
11,384 tok/s 6,831–18,215 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
11,384 tok/s 6,831–18,215 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
11,384 tok/s 6,831–18,215 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
8,668 tok/s 5,201–13,870 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
8,668 tok/s 5,201–13,870 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
7,224 tok/s 4,334–11,558 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
7,070 tok/s 4,242–11,311 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
6,912 tok/s 4,147–11,059 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
6,912 tok/s 4,147–11,059 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
6,912 tok/s 4,147–11,059 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Cómodo
6,912 tok/s 4,147–11,059 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: NASA,IBM
Tipo de Organización: Government,Industry
País: United States of America
Publicado: 1 December 2023
Autores: 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…

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Language modeling/generation, Question answering

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 125M
Datos de entrenamiento: 66,240,000,000 tokens

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Computación de ajuste fino: 5 × 10¹⁹ FLOP

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (unrestricted)

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Speculative

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: nasa-smd-ibm-v0.1 (Revision f01d42f)
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan NASA SMD

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan NASA SMD

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

0.8 GB

Más rápido

27,106 tok/s

NASA SMD llega a un recuento de parámetros de 125M. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 818.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 295 tokens por segundo

Gama alta es B200, generando aproximadamente 27,106 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

NASA SMD fue publicado por NASA,IBM, en el país registrado como United States of America, durante December 2023. Sale de una organización categorizada como government,Industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible.

Entendiendo las velocidades

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 761.1 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 818 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Cómo fue entrenado

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 66,240,000,000 tokens de texto

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para NASA SMD

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Comienza desde la columna de memoria

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra NASA SMD, necesitando alrededor 0.8 GB a una compresión de Q8_0. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Ajusta el contexto a tu uso actual

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. NASA SMD.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q8_0 en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Ordenar por velocidad

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por NASA SMD. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 27,106 tok/s
05

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de NASA SMD. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de NASA SMD.

Respuestas

NASA SMD — preguntas comunes

NASA SMD— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en December 2023. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

NASA SMD— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

NASA SMD— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

NASA SMD— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

NASA SMD— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

NASA SMD— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

NASA SMD— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 16,264–43,369 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

NASA SMD— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q8_0 usando alrededor 0.8 GB, y produce aproximadamente 295 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

NASA SMD— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 27,106 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 818.

NASA SMD— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 0.8 GB a una compresión de Q8_0, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

NASA SMD— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.8 GB y generando aproximadamente 5,048 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

NASA SMD— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.8 GB y generando aproximadamente 3,091 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

NASA SMD— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.8 GB y generando aproximadamente 3,829 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

NASA SMD— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 0.8 GB y generando aproximadamente 4,540 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

NASA SMD— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

NASA SMD— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 125M. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

NASA SMD— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por NASA,IBM, basado en United States of America, una organización categorizada como government,Industry.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

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