AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2) calculadora TPS

Abre pesos IDIAP 34M parámetros May 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 · 1,084 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

99,654 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)?

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
99,654 tok/s 59,792–159,446 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
99,654 tok/s 59,792–159,446 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
79,576 tok/s 47,746–127,322 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
79,576 tok/s 47,746–127,322 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
63,642 tok/s 38,185–101,826 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
60,913 tok/s 36,548–97,462 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
60,913 tok/s 36,548–97,462 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
58,298 tok/s 34,979–93,276 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
51,739 tok/s 31,043–82,783 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
51,739 tok/s 31,043–82,783 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
51,739 tok/s 31,043–82,783 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
49,080 tok/s 29,448–78,527 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
41,855 tok/s 25,113–66,967 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
41,855 tok/s 25,113–66,967 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
41,855 tok/s 25,113–66,967 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
41,855 tok/s 25,113–66,967 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
41,855 tok/s 25,113–66,967 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
31,869 tok/s 19,122–50,991 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
31,869 tok/s 19,122–50,991 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
26,558 tok/s 15,935–42,492 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,991 tok/s 15,595–41,586 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,412 tok/s 15,247–40,659 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,412 tok/s 15,247–40,659 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,412 tok/s 15,247–40,659 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
25,412 tok/s 15,247–40,659 · 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: IDIAP
Tipo de Organización: Academia
País: Switzerland
Publicado: 14 May 2019
Autores: Nikolaos Pappas, James Henderson

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
Formato numérico: FP32

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: 34M
Datos de entrenamiento: 2,000,000 tokens
Épocas: 1,000

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: 4.1 × 10¹⁷ FLOP
Cómo se estableció: Operation counting

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Tiempo de reloj: 29 hours

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)
Código de entrenamiento: Open source

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: Likely
Citas: 7
Datos de referencia: AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)

Fuentes

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

Referencia: Deep Residual Output Layers for Neural Language Generation
Última actualización: 11 February 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)

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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)

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

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

0.7 GB

Más rápido

99,654 tok/s

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2) llega a un recuento de parámetros de 34M. 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.

En el extremo bajo, se maneja por Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 1,084 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 99,654 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2) fue publicado por IDIAP, en el país registrado como Switzerland, durante May 2019. La categoría en la que se encuentra el editor es academia.

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

El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener.

Qué tan rápido corre, y por qué

El resultado mediano es alrededor de 2,798.3 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 818 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 4.1 × 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

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)

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

Lee la cifra de MEMORIA primero

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2), necesitando alrededor 0.7 GB a una compresión de Q8_0. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2).
03

Establecer un umbral de calidad

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., 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

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2). 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 99,654 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2). 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

Revisa la tarjeta del otro lado

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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2).

Respuestas

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2) — preguntas comunes

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por IDIAP, basado en Switzerland, una organización categorizada como academia.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en May 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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿Para qué se utiliza?

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

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 4.1 × 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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 59,792–159,446 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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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 1,084 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 99,654 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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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 18,561 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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 11,366 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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 14,076 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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 16,692 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿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-DRILL + dynamic evaluation† (WT2)— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 34M. 34M, 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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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