Pythia-12b calculateur TPS

Ouvrir les poids EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam 12B paramètres April 2023

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

509 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 19.8 tok/s

Carte la plus rapide

B200

282 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Pythia-12b?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

509 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
282 tok/s 169–452 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	13.5 GB	Q8_0	Confortable
282 tok/s 169–452 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	13.5 GB	Q8_0	Confortable
225 tok/s 135–361 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Confortable
225 tok/s 135–361 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	13.5 GB	Q8_0	Confortable
180 tok/s 108–289 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
173 tok/s 104–276 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Confortable
173 tok/s 104–276 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	13.5 GB	Q8_0	Confortable
165 tok/s 99–264 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	13.5 GB	Q8_0	Confortable
147 tok/s 88–235 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
147 tok/s 88–235 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
147 tok/s 88–235 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
142 tok/s 85–227 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
139 tok/s 83–222 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
127 tok/s 76–203 · faible confiance	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
119 tok/s 71–190 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 71–190 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	13.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 71–190 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 71–190 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
119 tok/s 71–190 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
90.3 tok/s 54–144 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Confortable
90.3 tok/s 54–144 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	13.5 GB	Q8_0	Confortable
75.3 tok/s 45–120 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
73.6 tok/s 44–118 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	13.5 GB	Q8_0	Confortable
73.1 tok/s 44–117 · faible confiance	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	6.6 GB	Q3_K_M	À l'étroit
72.0 tok/s 43–115 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	13.5 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam
Type d'organisation: Research collective,Industry,Academia,Academia,Industry,Industry,Academia
Pays: United States of America, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, India, Netherlands
Publié: 3 April 2023
Auteurs: Stella Biderman, Hailey Schoelkopf, Quentin Anthony, Herbie Bradley, Kyle O'Brien, Eric Hallahan, Mohammad Aflah Khan, Shivanshu Purohit, USVSN Sai Prashanth, Edward Raff, Aviya Skowron, Lintang Sutawika, Oskar van der Wal

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Question answering

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 12B
Données d'entraînement: 299,892,736,000 tokens
Époques: 1
Taille de lot: 2,097,152

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 2.2 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Chips utilisés: 256
Heures de puce: 72,300
Utilisation du matériel: MFU 26.6%
Consommation d'énergie: 204.1 kW
Fournisseur de cloud: Amazon Web Services
Centre de données: AWS US East

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Confident
Citations: 1,862
Données de référence: Pythia-12b

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Pythia-12b

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Pythia-12b

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Xeon Phi 5110P

Mémoire requise

6.6 GB

Le plus rapide

282 tok/s

Pythia-12b atteint un nombre de paramètres de 12B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 509.

Le point d'entrée est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 19.8 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 282 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Contexte

Pythia-12b a été publié par EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2023. L'organisation de publication est catégorisée comme research collective,Industry,Academia,Academia,Industry,Industry,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.

Lire les chiffres de débit

Le résultat médian est d'environ 20.8 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 455 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

La mémoire ici est estimée à partir de la taille plutôt que calculée à partir de l'architecture, qui n'est pas enregistrée pour ce modèle — les chiffres sont indicatifs plutôt qu'exacts.

Comment il a été entraîné

L'entraînement a consommé environ 2.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'ensemble d'entraînement a duré environ 299,892,736,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Pythia-12b

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre Pythia-12b, ayant besoin d'environ 6.6 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Pythia-12b.
03

Définir un seuil de qualité

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Pythia-12b. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 282 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Pythia-12b. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Vérifiez la carte de l'autre côté

Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur Pythia-12b.

Réponses

Pythia-12b — questions courantes

Pythia-12b— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

Pythia-12b— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Pythia-12b— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Pythia-12b— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 2.6 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Pythia-12b— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 509. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Pythia-12b— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Pythia-12b— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 169–452 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Pythia-12b— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 6.6 GB, et produit environ 19.8 tous les GPU capables de l'exécuter en total 509.

Pythia-12b— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 282 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 455.

Pythia-12b— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 6.6 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Pythia-12b— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q3_K_M, environ 6.6 GO et générant à peu près 142 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Pythia-12b— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q6_K, environ 10.8 GO et générant à peu près 46.8 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Pythia-12b— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 13.5 GO et générant à peu près 39.9 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Pythia-12b— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 13.5 GO et générant à peu près 47.3 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Pythia-12b— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Pythia-12b— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 12B. See Table 1 for non-embedding parameters. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Pythia-12b— qui l'a créé ?

Il a été publié par EleutherAI,Booz Allen Hamilton, McLean,University of Cambridge,Indraprastha Institute of Information Technology Delhi,Stability AI,datasaur.ai,University of Amsterdam, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme research collective,Industry,Academia,Academia,Industry,Industry,Academia.

Pythia-12b— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans April 2023. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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