Prithvi-EO-2.0 600M TPS kalkulátor

Nyitott súlyok IBM Research,NASA,University of Alabama,University of Iceland,Forschungszentrum Julich,Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University),Arizona State University,Oregon State University,Boston University,University of California (UC) Berkeley,Julich Supercomputing Center 600M Paraméterek February 2025

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

818 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 61.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

5,647 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Prithvi-EO-2.0 600M?

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.

818 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
5,647 tok/s 3,388–9,035 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
5,647 tok/s 3,388–9,035 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
4,509 tok/s 2,706–7,215 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
4,509 tok/s 2,706–7,215 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,606 tok/s 2,164–5,770 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,452 tok/s 2,071–5,523 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,452 tok/s 2,071–5,523 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,304 tok/s 1,982–5,286 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,932 tok/s 1,759–4,691 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,932 tok/s 1,759–4,691 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,932 tok/s 1,759–4,691 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,781 tok/s 1,669–4,450 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,806 tok/s 1,084–2,889 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,806 tok/s 1,084–2,889 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,505 tok/s 903–2,408 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,473 tok/s 884–2,357 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.3 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: IBM Research,NASA,University of Alabama,University of Iceland,Forschungszentrum Julich,Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University),Arizona State University,Oregon State University,Boston University,University of California (UC) Berkeley,Julich Supercomputing Center
Szervezet típusa: Industry,Government,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Government
Ország: United States of America, Iceland, Germany
Közölt: 3 February 2025
Szerzők: Daniela Szwarcman, Sujit Roy, Paolo Fraccaro, Þorsteinn Elí Gíslason, Benedikt Blumenstiel, Rinki Ghosal, Pedro Henrique de Oliveira, Joao Lucas de Sousa Almeida, Rocco Sedona, Yanghui Kang, Srija Chakraborty, Sizhe Wang, Carlos Gomes, Ankur Kumar, Myscon Truong, Denys Godwin, Hyunho Lee, Chia-Yu Hsu, Ata Akbari Asanjan, Besart Mujeci, Disha Shidham, Trevor Keenan, Paulo Arevalo, Wenwen Li, Hamed …

Mit csinál

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

Tartomány: Earth science

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: 600M
Képzési adatok: tokens
Epochok: 400

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: 2 × 10²² FLOP
Hogyan jött létre: Hardware

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: NVIDIA A100
Használt chipek: 240
Chip-óra: 58,000
Teljesítményfogyasztás: 188.5 kW

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 (unrestricted)
Hugging Face: ibm-nasa-geospatial

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Prithvi-EO-2.0: A Versatile Multi-Temporal Foundation Model for Earth Observation Applications
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Prithvi-EO-2.0 600M

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 Prithvi-EO-2.0 600M

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

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.3 GB

Leggyorsabb

5,647 tok/s

Prithvi-EO-2.0 600M eléri a paraméterek számát 600M. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.

A legkevesebb hardver, ami működik, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 61.4 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 5,647 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Prithvi-EO-2.0 600M ki lett adva által IBM Research,NASA,University of Alabama,University of Iceland,Forschungszentrum Julich,Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University),Arizona State University,Oregon State University,Boston University,University of California (UC) Berkeley,Julich Supercomputing Center, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2025. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Government,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Government.

Működik a területen a Earth science.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva ibm-nasa-geospatial.

Milyen gyorsan fut, és miért

A medián eredmény körül 158.6 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 809 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Mi került a felépítésébe

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Prithvi-EO-2.0 600M

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 Prithvi-EO-2.0 600M, körülbelül szükséges 1.3 GB a tömörítésnél Q8_0. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

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. Prithvi-EO-2.0 600M.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q8_0 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Prithvi-EO-2.0 600M. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 5,647 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Prithvi-EO-2.0 600M. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Prithvi-EO-2.0 600M.

Válaszok

Prithvi-EO-2.0 600M — gyakori kérdések

Prithvi-EO-2.0 600M— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Prithvi-EO-2.0 600M— 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: 3,388–9,035 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Prithvi-EO-2.0 600M— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q8_0 használva körülbelül 1.3 GB, és körülbelül 61.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Prithvi-EO-2.0 600M— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 5,647 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: 809.

Prithvi-EO-2.0 600M— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.3 GB tömörítési arányban Q8_0, 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.

Prithvi-EO-2.0 600M— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.3 GB és körülbelül generálás 1,052 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Prithvi-EO-2.0 600M— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.3 GB és körülbelül generálás 644 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Prithvi-EO-2.0 600M— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.3 GB és körülbelül generálás 798 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Prithvi-EO-2.0 600M— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.3 GB és körülbelül generálás 946 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Prithvi-EO-2.0 600M— 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.

Prithvi-EO-2.0 600M— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 600M. 600M. 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.

Prithvi-EO-2.0 600M— Ki készítette ezt?

Kiadta IBM Research,NASA,University of Alabama,University of Iceland,Forschungszentrum Julich,Virginia Tech (Virginia Polytechnic Institute and State University),Arizona State University,Oregon State University,Boston University,University of California (UC) Berkeley,Julich Supercomputing Center, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Government,Academia,Academia,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Government.

Prithvi-EO-2.0 600M— Mikor adták ki?

Kibocsátották a February 2025.

Prithvi-EO-2.0 600M— Mire használják?

Működik a területen a Earth science. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

Prithvi-EO-2.0 600M— Hol tudom letölteni?

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

Prithvi-EO-2.0 600M— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 2 × 10²² FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA A100. 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.

Prithvi-EO-2.0 600M— 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. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Prithvi-EO-2.0 600M— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

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