AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) calculadora TPS

Abre pesos Peking University,Microsoft Research Asia 24M parámetros September 2018

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 · 1,536 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

141,176 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)?

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
141,176 tok/s 84,706–225,882 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
141,176 tok/s 84,706–225,882 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
112,733 tok/s 67,640–180,373 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
112,733 tok/s 67,640–180,373 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
90,159 tok/s 54,095–144,254 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
86,294 tok/s 51,776–138,071 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
86,294 tok/s 51,776–138,071 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
82,588 tok/s 49,553–132,141 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
73,297 tok/s 43,978–117,275 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
73,297 tok/s 43,978–117,275 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
73,297 tok/s 43,978–117,275 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
69,529 tok/s 41,718–111,247 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
45,148 tok/s 27,089–72,237 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
45,148 tok/s 27,089–72,237 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
37,624 tok/s 22,574–60,198 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
36,821 tok/s 22,092–58,913 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · 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: Peking University,Microsoft Research Asia
Tipo de Organización: Academia,Industry
País: China
Publicado: 18 September 2018
Autores: Chengyue Gong, Di He, Xu Tan, Tao Qin, Liwei Wang, Tie-Yan 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, Translation, Text classification

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: 24M
Datos de entrenamiento: tokens

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.

Confianza de registro: Confident
Datos de referencia: AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

Fuentes

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

Referencia: FRAGE: Frequency-Agnostic Word Representation
Última actualización: 11 February 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

0.7 GB

Más rápido

141,176 tok/s

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) llega a un recuento de parámetros de 24M. 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 punto de entrada es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 1,536 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 141,176 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 + dynamic evaluation (PTB, 2018) fue publicado por Peking University,Microsoft Research Asia, en el país registrado como China, durante September 2018. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Industry.

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

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.

Qué decide la velocidad

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 3,964.2 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 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.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

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-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018), necesitando alrededor 0.7 GB a una compresión de Q8_0. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
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 + dynamic evaluation (PTB, 2018).
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

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

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018). 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 141,176 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018). 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 AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018).

Respuestas

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) — preguntas comunes

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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: 84,706–225,882 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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 1,536 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 141,176 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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 26,294 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 16,101 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 19,941 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 23,647 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 24M. 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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Peking University,Microsoft Research Asia, basado en China, una organización categorizada como academia,Industry.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en September 2018. 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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling, Translation, Text classification. 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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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 + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 11 February 2026

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