Llama Nemotron Nano 8B calculateur TPS

Ouvrir les poids NVIDIA 8B paramètres March 2025

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

582 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s

Carte la plus rapide

B200

424 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Llama Nemotron Nano 8B?

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.

582 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
424 tok/s 254–678 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.3 GB	Q8_0	Confortable
424 tok/s 254–678 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.3 GB	Q8_0	Confortable
338 tok/s 203–541 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Confortable
338 tok/s 203–541 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Confortable
270 tok/s 162–433 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
259 tok/s 155–414 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Confortable
259 tok/s 155–414 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Confortable
248 tok/s 149–396 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.3 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
209 tok/s 125–334 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 107–285 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 107–285 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.3 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 107–285 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 107–285 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
178 tok/s 107–285 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
141 tok/s 85–225 · faible confiance	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q5_K_M	À l'étroit
135 tok/s 81–217 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Confortable
135 tok/s 81–217 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–192 · faible confiance	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.4 GB	Q6_K	Confortable
113 tok/s 68–181 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
110 tok/s 66–177 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Confortable
108 tok/s 65–173 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.3 GB	Q8_0	Confortable
108 tok/s 65–173 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.3 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: NVIDIA
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 18 March 2025
Auteurs: Akhiad Bercovich, Itay Levy, Izik Golan, Mohammad Dabbah, Ran El-Yaniv, Omri Puny, Ido Galil, Zach Moshe, Tomer Ronen, Najeeb Nabwani, Ido Shahaf, Oren Tropp, Ehud Karpas, Ran Zilberstein, Jiaqi Zeng, Soumye Singhal, Alexander Bukharin, Yian Zhang, Tugrul Konuk, Gerald Shen, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Bilal Kartal, Yoshi Suhara, Olivier Delalleau, Zijia Chen, Zhilin Wang, David Mosallanezhad, A…

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, Quantitative reasoning, Code generation, Neural Architecture Search - NAS
Modèle de base: Llama 3.1-8B

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: 8B
Données d'entraînement: 450,000,000,000 tokens
Époques: 4

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.

Comment cela a été établi: Operation counting
Ajustement fin des calculs: 8.6 × 10²² FLOP

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 (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: nvidia

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: Likely

Sources

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

Référence: Nano is 8B fine-tuned from Llama 3.1 8B for highest accuracy on PC and edge.
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Llama Nemotron Nano 8B

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 Llama Nemotron Nano 8B

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

Quadro 6000

Mémoire requise

5.1 GB

Le plus rapide

424 tok/s

Llama Nemotron Nano 8B atteint un nombre de paramètres de 8B. 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 : 582.

Le matériel minimum qui fonctionne est Quadro 6000, avec une capacité de mémoire de 6 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 15.9 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 424 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Llama Nemotron Nano 8B a été publié par NVIDIA, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 2025. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Neural Architecture Search - NAS.

Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de Llama 3.1-8B. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation nvidia.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 23.8 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 551 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.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

L'entraînement a consommé un corpus d'environ 450,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Llama Nemotron Nano 8B

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 Llama Nemotron Nano 8B, ayant besoin d'environ 5.1 GB à une compression de IQ4_XS. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Décidez combien de temps vos conversations tournent

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. Llama Nemotron Nano 8B.
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 IQ4_XS 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

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour Llama Nemotron Nano 8B. 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 424 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Llama Nemotron Nano 8B. 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

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

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 Llama Nemotron Nano 8B.

Réponses

Llama Nemotron Nano 8B — questions courantes

Llama Nemotron Nano 8B— 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 1.0 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Llama Nemotron Nano 8B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 582. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Llama Nemotron Nano 8B— 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 : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Llama Nemotron Nano 8B— 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 : 254–678 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.

Llama Nemotron Nano 8B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Quadro 6000, avec une capacité de mémoire de 6 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 5.1 GB, et produit environ 15.9 tous les GPU capables de l'exécuter en total 582.

Llama Nemotron Nano 8B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 424 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 : 551.

Llama Nemotron Nano 8B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 5.1 GB à une compression de IQ4_XS, 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.

Llama Nemotron Nano 8B— 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 Q5_K_M, environ 6.5 GO et générant à peu près 141 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Llama Nemotron Nano 8B— 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 9.3 GO et générant à peu près 48.3 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Llama Nemotron Nano 8B— 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 9.3 GO et générant à peu près 59.8 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Llama Nemotron Nano 8B— 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 9.3 GO et générant à peu près 70.9 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Llama Nemotron Nano 8B— 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.

Llama Nemotron Nano 8B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 8B. Dense decoder-only Transformer model. 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.

Llama Nemotron Nano 8B— qui l'a créé ?

Il a été publié par NVIDIA, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

Llama Nemotron Nano 8B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans March 2025.

Llama Nemotron Nano 8B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Code generation, Neural Architecture Search - NAS. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

Llama Nemotron Nano 8B— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation nvidia. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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