AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled calculadora TPS

Abre pesos University of Texas at Austin 35M parámetros June 2019

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 · 1,053 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

96,807 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled?

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
96,807 tok/s 58,084–154,891 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
96,807 tok/s 58,084–154,891 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
77,303 tok/s 46,382–123,684 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
77,303 tok/s 46,382–123,684 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
61,823 tok/s 37,094–98,917 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,173 tok/s 35,504–94,677 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,173 tok/s 35,504–94,677 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
56,632 tok/s 33,979–90,611 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
50,261 tok/s 30,157–80,417 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
50,261 tok/s 30,157–80,417 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
50,261 tok/s 30,157–80,417 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
47,677 tok/s 28,606–76,284 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
40,659 tok/s 24,395–65,054 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
40,659 tok/s 24,395–65,054 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
40,659 tok/s 24,395–65,054 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
40,659 tok/s 24,395–65,054 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
40,659 tok/s 24,395–65,054 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
30,959 tok/s 18,575–49,534 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
30,959 tok/s 18,575–49,534 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,799 tok/s 15,479–41,278 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,248 tok/s 15,149–40,397 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
24,686 tok/s 14,811–39,497 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
24,686 tok/s 14,811–39,497 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
24,686 tok/s 14,811–39,497 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
24,686 tok/s 14,811–39,497 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: University of Texas at Austin
Tipo de Organización: Academia
País: United States of America
Publicado: 10 June 2019
Autores: Dilin Wang, Chengyue Gong, Qiang Liu

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

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: 35M
Datos de entrenamiento: 2,000,000 tokens
Épocas: 750

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.

Cómputo de entrenamiento: 3.2 × 10¹⁷ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

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 (non-commercial)
Código de entrenamiento: Open (non-commercial)

Cómo está clasificado

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

Por qué se rastrea: SOTA improvement
Confianza de registro: Confident
Citas: 126
Datos de referencia: AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled

Fuentes

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

Referencia: Improving Neural Language Modeling via Adversarial Training
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled

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 AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled

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 necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

0.7 GB

Más rápido

96,807 tok/s

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled llega a un recuento de parámetros de 35M. 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.

El hardware mínimo que funciona es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 1,053 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 96,807 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled fue publicado por University of Texas at Austin, en el país registrado como United States of America, durante June 2019. Sale de una organización categorizada como academia.

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

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.

Qué decide la velocidad

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 2,718.3 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 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

El entrenamiento consumió alrededor de 3.2 × 10¹⁷ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 2,000,000 tokens de texto

Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled, necesitando alrededor 0.7 GB a una compresión de Q8_0. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento compensa una CARD que no puede sostenerla.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión., 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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled. 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 96,807 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled. 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

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled.

Respuestas

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled — preguntas comunes

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 2019. 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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 3.2 × 10¹⁷ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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: 58,084–154,891 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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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 0.7 GB, y produce aproximadamente 1,053 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 96,807 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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 0.7 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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 18,030 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 11,041 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 13,674 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 16,215 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 35M. 35M (Table 2). 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.

AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por University of Texas at Austin, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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