Pythia-1.4b 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 1.4B 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

818 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 26.3 tok/s

Carte la plus rapide

B200

2,420 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Pythia-1.4b?

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.

818 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
2,420 tok/s 1,452–3,872 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.2 GB	Q8_0	Confortable
2,420 tok/s 1,452–3,872 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,933 tok/s 1,160–3,092 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,933 tok/s 1,160–3,092 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,546 tok/s 927–2,473 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,479 tok/s 888–2,367 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,479 tok/s 888–2,367 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,416 tok/s 849–2,265 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,257 tok/s 754–2,010 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,257 tok/s 754–2,010 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,257 tok/s 754–2,010 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,192 tok/s 715–1,907 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,016 tok/s 610–1,626 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,016 tok/s 610–1,626 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,016 tok/s 610–1,626 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,016 tok/s 610–1,626 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
1,016 tok/s 610–1,626 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
774 tok/s 464–1,238 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.2 GB	Q8_0	Confortable
774 tok/s 464–1,238 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.2 GB	Q8_0	Confortable
645 tok/s 387–1,032 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
631 tok/s 379–1,010 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.2 GB	Q8_0	Confortable
617 tok/s 370–987 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.2 GB	Q8_0	Confortable
617 tok/s 370–987 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.2 GB	Q8_0	Confortable
617 tok/s 370–987 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.2 GB	Q8_0	Confortable
617 tok/s 370–987 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.2 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: 1.4B
Données d'entraînement: 299,892,736,000 tokens
Époques: 1

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: 2.5 × 10²¹ 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: 64
Heures de puce: 7,120
Consommation d'énergie: 51.0 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-1.4b

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-1.4b

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-1.4b

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

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

2.2 GB

Le plus rapide

2,420 tok/s

Pythia-1.4b atteint un nombre de paramètres de 1.4B. 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 : 818.

Le matériel minimum qui fonctionne est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 26.3 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 2,420 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

Pythia-1.4b 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. Cela provient d'une organisation classée 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.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 68.0 tokens par seconde 797 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante mémoire.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Entraînement et provenance

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 2.5 × 10²¹ 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'entraînement a consommé un corpus d'environ 299,892,736,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Pythia-1.4b

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

La table répertorie chaque carte capable de supporter Pythia-1.4b, ayant besoin d'environ 2.2 GB à une compression de Q8_0. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Pythia-1.4b.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q8_0 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

Trier par vitesse

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Pythia-1.4b. 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 2,420 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Pythia-1.4b. 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

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

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-1.4b.

Réponses

Pythia-1.4b — questions courantes

Pythia-1.4b— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.5 × 10²¹ 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-1.4b— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Pythia-1.4b— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Pythia-1.4b— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Pythia-1.4b— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 1,452–3,872 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-1.4b— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q8_0 environ 2.2 GB, et produit environ 26.3 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

Pythia-1.4b— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 2,420 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 : 797.

Pythia-1.4b— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 2.2 GB à une compression de Q8_0, 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-1.4b— 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 Q8_0, environ 2.2 GO et générant à peu près 451 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Pythia-1.4b— 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 Q8_0, environ 2.2 GO et générant à peu près 276 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Pythia-1.4b— 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 2.2 GO et générant à peu près 342 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Pythia-1.4b— 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 2.2 GO et générant à peu près 405 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Pythia-1.4b— 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-1.4b— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 1.4B. 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-1.4b— 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-1.4b— 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.

Pythia-1.4b— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Pythia-1.4b— 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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