GR00T N1 2B calculateur TPS

Ouvrir les poids NVIDIA 2.2B 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

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 · 16.8 tok/s

Carte la plus rapide

B200

1,547 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter GR00T N1 2B?

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
1,547 tok/s 928–2,475 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.0 GB	Q8_0	Confortable
1,547 tok/s 928–2,475 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.0 GB	Q8_0	Confortable
1,235 tok/s 741–1,977 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.0 GB	Q8_0	Confortable
1,235 tok/s 741–1,977 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.0 GB	Q8_0	Confortable
988 tok/s 593–1,581 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
946 tok/s 567–1,513 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.0 GB	Q8_0	Confortable
946 tok/s 567–1,513 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.0 GB	Q8_0	Confortable
905 tok/s 543–1,448 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.0 GB	Q8_0	Confortable
803 tok/s 482–1,285 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
803 tok/s 482–1,285 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
803 tok/s 482–1,285 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
762 tok/s 457–1,219 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
650 tok/s 390–1,040 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
650 tok/s 390–1,040 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.0 GB	Q8_0	Confortable
650 tok/s 390–1,040 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
650 tok/s 390–1,040 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
650 tok/s 390–1,040 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
495 tok/s 297–792 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.0 GB	Q8_0	Confortable
495 tok/s 297–792 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.0 GB	Q8_0	Confortable
412 tok/s 247–660 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
404 tok/s 242–646 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.0 GB	Q8_0	Confortable
395 tok/s 237–631 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.0 GB	Q8_0	Confortable
395 tok/s 237–631 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.0 GB	Q8_0	Confortable
395 tok/s 237–631 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.0 GB	Q8_0	Confortable
395 tok/s 237–631 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.0 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: Johan Bjorck, Fernando Castañeda, Nikita Cherniadev, Xingye Da, Runyu Ding, Linxi "Jim" Fan, Yu Fang, Dieter Fox, Fengyuan Hu, Spencer Huang, Joel Jang, Zhenyu Jiang, Jan Kautz, Kaushil Kundalia, Lawrence Lao, Zhiqi Li, Zongyu Lin, Kevin Lin, Guilin Liu, Edith Llontop, Loic Magne, Ajay Mandlekar, Avnish Narayan, Soroush Nasiriany, Scott Reed, You Liang Tan, Guanzhi Wang, Zu Wang, Jing Wang, Qi Wan…

Ce qu'il fait

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

Domaine: Robotics, Vision, Language
Tâche: Robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation
Modèle de base: Eagle 2
Format numérique: BF16

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: 2.2B
Données d'entraînement: tokens
Taille de lot: 16,384

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: 7.1 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Hardware

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 H100 SXM5 80GB
Chips utilisés: 1,024
Temps en temps réel: 49 hours
Consommation d'énergie: 1.4 MW

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 (non-commercial)
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: Confident
Citations: 738

Sources

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

Référence: GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent GR00T N1 2B

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 GR00T N1 2B

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

Tesla C1080

Mémoire requise

3.0 GB

Le plus rapide

1,547 tok/s

GR00T N1 2B atteint un nombre de paramètres de 2.2B. 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 point d'entrée est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 16.8 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 1,547 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

GR00T N1 2B 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 Robotics, Vision, Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation.

Il s'appuie sur Eagle 2. C'est la façon habituelle de produire un modèle spécialisé.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation nvidia.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 43.4 tokens par seconde 787 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.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

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

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 7.1 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour GR00T N1 2B

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 GR00T N1 2B, ayant besoin d'environ 3.0 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.

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. GR00T N1 2B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., 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

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour GR00T N1 2B. 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 1,547 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de GR00T N1 2B. 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.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour GR00T N1 2B.

Réponses

GR00T N1 2B — questions courantes

GR00T N1 2B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 2.2B. "Specifically, our publicly released GR00T-N1-2B model has 2.2B parameters in total, with 1.34B in the VLM." https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1-2B 2.19e9 parameters, bf16, 4.38 GB. 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.

GR00T N1 2B— qui l'a créé ?

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

GR00T N1 2B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans March 2025.

GR00T N1 2B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Robotics, Vision, Language, et est enregistré comme gérant la tâche de robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

GR00T N1 2B— 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.

GR00T N1 2B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 7.1 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

GR00T N1 2B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

GR00T N1 2B— 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 : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

GR00T N1 2B— 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 : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

GR00T N1 2B— 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 : 928–2,475 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.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GB, et produit environ 16.8 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

GR00T N1 2B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 1,547 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 : 787.

GR00T N1 2B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 3.0 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.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GO et générant à peu près 288 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GO et générant à peu près 176 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GO et générant à peu près 219 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GR00T N1 2B— 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 3.0 GO et générant à peu près 259 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

GR00T N1 2B— 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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