NVILA 8B calculateur TPS

Ouvrir les poids NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University 8B paramètres December 2024

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 NVILA 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,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University
Type d'organisation: Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Pays: United States of America, China
Publié: 5 December 2024
Auteurs: Zhijian Liu, Ligeng Zhu, Baifeng Shi, Zhuoyang Zhang, Yuming Lou, Shang Yang, Haocheng Xi, Shiyi Cao, Yuxian Gu, Dacheng Li, Xiuyu Li, Yunhao Fang, Yukang Chen, Cheng-Yu Hsieh, De-An Huang, An-Chieh Cheng, Vishwesh Nath, Jinyi Hu, Sifei Liu, Ranjay Krishna, Daguang Xu, Xiaolong Wang, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Hongxu Yin, Song Han, Yao Lu

Ce qu'il fait

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

Domaine: Vision, Language, Multimodal, Video
Tâche: Visual question answering, Video description
Format numérique: FP8

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: 47,488,579,166 tokens

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: 2.3 × 10²¹ 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: 128
Heures de puce: 2,133
Temps en temps réel: 17 hours
Consommation d'énergie: 176.2 kW

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)
Hugging Face: Efficient-Large-Model

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: NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent NVILA 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 NVILA 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

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Quadro 6000

Mémoire requise

5.1 GB

Le plus rapide

424 tok/s

NVILA 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 point d'entrée 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

À l'autre extrémité se trouve 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

NVILA 8B a été publié par NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Vision, Language, Multimodal, Video, et est enregistré comme exécutant la tâche de visual question answering, Video description.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation Efficient-Large-Model.

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

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 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.

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.

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

L'entraînement a consommé environ 2.3 × 10²¹ 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.

L'entraînement a consommé un corpus d'environ 47,488,579,166 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour NVILA 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

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

La table répertorie chaque carte capable de supporter NVILA 8B, ayant besoin d'environ 5.1 GB à une compression de IQ4_XS. 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.

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 NVILA 8B.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., 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

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour NVILA 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

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 NVILA 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

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 NVILA 8B.

Réponses

NVILA 8B — questions courantes

NVILA 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.

NVILA 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.

NVILA 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.

NVILA 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.

NVILA 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.

NVILA 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.

NVILA 8B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 8B. 8B. 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.

NVILA 8B— qui l'a créé ?

Il a été publié par NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

NVILA 8B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans December 2024. 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.

NVILA 8B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Vision, Language, Multimodal, Video, et est enregistré comme gérant la tâche de visual question answering, Video description. 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.

NVILA 8B— où puis-je le télécharger ?

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

NVILA 8B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.3 × 10²¹ 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.

NVILA 8B— 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. 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.

NVILA 8B— 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 : 582. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

NVILA 8B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

NVILA 8B— 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 : 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.

NVILA 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.

NVILA 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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