InternLM2-20B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University 20B Paraméterek January 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

293 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Quadro K6000

12 GB · Q3_K_M · 14.0 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

169 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni InternLM2-20B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

293 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
169 tok/s 102–271 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
169 tok/s 102–271 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
135 tok/s 81–216 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
135 tok/s 81–216 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
108 tok/s 65–173 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
104 tok/s 62–166 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
104 tok/s 62–166 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
99.1 tok/s 59–159 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
88.0 tok/s 53–141 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
88.0 tok/s 53–141 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
88.0 tok/s 53–141 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
83.4 tok/s 50–134 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
71.2 tok/s 43–114 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
71.2 tok/s 43–114 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
71.2 tok/s 43–114 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
71.2 tok/s 43–114 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
71.2 tok/s 43–114 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
55.2 tok/s 33–88 · alacsony bizalom	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	12.8 GB	Q4_K_M	Szoros
54.2 tok/s 33–87 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
54.2 tok/s 33–87 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.5 GB	Q3_K_M	Szoros
52.1 tok/s 31–83 · alacsony bizalom	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.5 GB	Q3_K_M	Szoros
46.9 tok/s 28–75 · alacsony bizalom	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q4_K_M	Szoros
45.2 tok/s 27–72 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes
44.2 tok/s 27–71 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University
Szervezet típusa: Academia,Industry,Academia,Academia
Ország: China, Hong Kong
Közölt: 12 January 2024
Szerzők: Zheng Cai, Maosong Cao, Haojiong Chen, Kai Chen, Keyu Chen, Xin Chen, Xun Chen, Zehui Chen, Zhi Chen, Pei Chu, Xiaoyi Dong, Haodong Duan, Qi Fan, Zhaoye Fei, Yang Gao, Jiaye Ge, Chenya Gu, Yuzhe Gu, Tao Gui, Aijia Guo, Qipeng Guo, Conghui He, Yingfan Hu, Ting Huang, Tao Jiang, Penglong Jiao, Zhenjiang Jin, Zhikai Lei, Jiaxing Li, Jingwen Li, Linyang Li, Shuaibin Li, Wei Li, Yining Li, Hongwei Liu,…

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Chat, Language modeling/generation, Question answering

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 20B
Képzési adatok: 2,600,000,000,000 tokens
Epochok: 1
Tételméret: 5,000,000

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 3.1 × 10²³ FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: internlm

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: InternLM2 Technical Report
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni InternLM2-20B

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak InternLM2-20B

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Quadro K6000

Szükséges memória

10.5 GB

Leggyorsabb

169 tok/s

InternLM2-20B eléri a paraméterek számát 20B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 293.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Quadro K6000, memória kapacitással rendelkezik 12 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 14.0 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 169 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

InternLM2-20B ki lett adva által Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University, az országban rögzítve mint China, alatt January 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Industry,Academia,Academia.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása chat, Language modeling/generation, Question answering.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva internlm.

A sebességek megértése

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 20.6 másodpercenkénti tokenek 248 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Hogyan lett betanítva

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 3.1 × 10²³ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 2,600,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a InternLM2-20B

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben InternLM2-20B, körülbelül szükséges 10.5 GB a tömörítésnél Q3_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A beszélgetés is elfoglalja a VRAM-ot, és ahogy halad, nő. Állítsa be a csúszkát a várt hosszúságra, mert hosszú kontextusnál egy kártya, amely könnyen kezeli a rövid kérdéseket, lemaradhat. InternLM2-20B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q3_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rendezés sebesség szerint

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. InternLM2-20B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 169 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében InternLM2-20B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. InternLM2-20B.

Válaszok

InternLM2-20B — gyakori kérdések

InternLM2-20B— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q4_K_M, használva körülbelül 12.8 GB és körülbelül generálás 55.2 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

InternLM2-20B— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 17.5 GB és körülbelül generálás 41.2 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

InternLM2-20B— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

InternLM2-20B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 20B. 20B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

InternLM2-20B— Ki készítette ezt?

Kiadta Shanghai AI Lab,SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Fudan University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry,Academia,Academia.

InternLM2-20B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a January 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

InternLM2-20B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot chat, Language modeling/generation, Question answering. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

InternLM2-20B— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt internlm. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

InternLM2-20B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10²³ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

InternLM2-20B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 2.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

InternLM2-20B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 293. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

InternLM2-20B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

InternLM2-20B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 102–271 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

InternLM2-20B— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Quadro K6000, memória kapacitással rendelkezik 12 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 10.5 GB, és körülbelül 14.0 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 293.

InternLM2-20B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 169 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 248.

InternLM2-20B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 10.5 GB tömörítési arányban Q3_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

InternLM2-20B— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q3_K_M, használva körülbelül 10.5 GB és körülbelül generálás 52.1 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell