Skywork-13B calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
Xeon Phi 5110P
8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s
Scheda più veloce
B200
261 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire Skywork-13B?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
509 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
261
tok/s
156–417 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
261
tok/s
156–417 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
208
tok/s
125–333 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
208
tok/s
125–333 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
166
tok/s
100–266 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
159
tok/s
96–255 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
159
tok/s
96–255 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
152
tok/s
91–244 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
135
tok/s
81–217 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
135
tok/s
81–217 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
135
tok/s
81–217 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
131
tok/s
79–210 · bassa fiducia |
CMP 170HX 8 GB NVIDIA | 8 GB | 1,490 GB/s | Sep 2021 | 7.1 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
128
tok/s
77–205 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
117
tok/s
70–188 · bassa fiducia |
CMP 170HX 10 GB NVIDIA | 10 GB | 1,560 GB/s | Sep 2021 | 8.6 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
109
tok/s
66–175 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
109
tok/s
66–175 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
109
tok/s
66–175 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
109
tok/s
66–175 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
109
tok/s
66–175 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
83.4
tok/s
50–133 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
83.4
tok/s
50–133 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
69.5
tok/s
42–111 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
68.0
tok/s
41–109 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
|
67.5
tok/s
41–108 · bassa fiducia |
RTX A5000-8Q NVIDIA | 8 GB | 768 GB/s | Apr 2021 | 7.1 GB | Q3_K_M | Stretto |
|
66.5
tok/s
40–106 · bassa fiducia |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 14.6 GB | Q8_0 | Comodo |
Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Kunlun Inc.
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 30 October 2023
- Autori
- Tianwen Wei, Liang Zhao, Lichang Zhang, Bo Zhu, Lijie Wang, Haihua Yang, Biye Li, Cheng Cheng, Weiwei Lü, Rui Hu, Chenxia Li, Liu Yang, Xilin Luo, Xuejie Wu, Lunan Liu, Wenjun Cheng, Peng Cheng, Jianhao Zhang, Xiaoyu Zhang, Lei Lin, Xiaokun Wang, Yutuan Ma, Chuanhai Dong, Yanqi Sun, Yifu Chen, Yongyi Peng, Xiaojuan Liang, Shuicheng Yan, Han Fang, Yahui Zhou
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling, Language modeling/generation, Translation
- Formato numerico
- BF16
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 13B
- Dati di addestramento
- 3,200,000,000,000 tokens
- Epoche
- 1
- Dimensione del Batch
- 16,000,000
13B
The full SkyPile dataset is 6 trillion tokens, roughly half English and half Chinese: (https://huggingface.co/Skywork/Skywork-13B-base). The model is trained for the equivalent of 0.53 epochs on the full dataset, or 3.18 trillion unique tokens. This is around 2.78 trillion words, based on an average of 1 word/token for the Chinese portion and 0.75 word/token on the English portion.
Table 3
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 2.5 × 10²³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
"Our Skywork-13B is trained on a cluster of 64 NVIDIA-HGX-A800 nodes, a total of 512 A800-80G SXM GPUs... The training process of Skywork-13B spanned a total of 39 days." They note that "we achieved a token throughput of 1873 per GPU per second and a model flops utilization (MFU) of 56.5%... ". "MFU" was coined in the Palm paper (https://arxiv.org/pdf/2204.02311.pdf) and only counts operations used to train the model, not all operations observed on the hardware. MFU is lower than traditionall…
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A800 PCIe 40 GB
- Chip utilizzati
- 512
- Tempo di parete
- 940 hours (39.2 days)
- Utilizzo dell'hardware
- MFU 46.4% · HFU 56.5%
- Consumo energetico
- 254.0 kW
39 days
Authors report utilization incorrectly, calculating HFU but reporting it as MFU: "With this configuration, we achieved a token throughput of 1873 per GPU per second and a model flops utilization (MFU) of 56.5%." See table 10 for throughput and utilization figures, incorrectly reported as MFU. On the primary Skywork model, they achieve 176.2 TFLOPS (out of 311.8 TFLOPS maximum on the A800) for an HFU of 56.5% (but their utilization column in the table calls it MFU). Calculating actual MFU: Ops-c…
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (restricted use)
- Codice di addestramento
- Open (restricted use)
commercial but restrictive license: https://github.com/SkyworkAI/Skywork/blob/main/LICENSE part of the training data is open, but only 2.5%: "In order to train Skywork-13B, we build SkyPile, a vast, high quality corpus comprising more than 6 trillion tokens. A segment of the corpus, comprising over 150 billion tokens of web text, has been open sourced to facilitate research and training on Chinese LLMs" training code: https://github.com/SkyworkAI/Skywork/blob/main/train/train.py
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Probabilmente sopra 10²³ FLOP
- Yes
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 129
"We show that our model not only excels on popular benchmarks, but also achieves state of the art performance in Chinese language modeling on diverse domains" they compare the model only to other Chinese models, not absolute SOTA
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Skywork: A More Open Bilingual Foundation Model
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono Skywork-13B
Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 261 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 261 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 208 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 208 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 166 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 159 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 159 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 152 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 135 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 135 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano Skywork-13B
Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..
- 01 Radeon RX 7400 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 19.8 tok/s
- 02 Radeon RX 9060 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 22.1 tok/s
- 03 GeForce RTX 5050 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 28.1 tok/s
- 04 GeForce RTX 5050 Mobile 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 33.8 tok/s
- 05 Radeon RX 9060 XT 8 GB 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 22.1 tok/s
- 06 GeForce RTX 5060 Mobile 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 33.8 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 39.4 tok/s
- 08 GeForce RTX 5060 Ti 8 GB 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 39.4 tok/s
- 09 GeForce RTX 5070 Mobile 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 33.8 tok/s
- 10 Radeon RX 7650 GRE 8 GB · Ha bisogno 7.1 GB · Q3_K_M · Stretto 19.8 tok/s
Cosa significano i numeri
Requisiti hardware in pratica
Scheda minima
Xeon Phi 5110P
Memoria necessaria
7.1 GB
Più veloce
261 tok/s
Skywork-13B raggiunge un conteggio di parametri di 13B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 509.
Il punto di ingresso è Xeon Phi 5110P, con una capacità di memoria di 8 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 18.3 token al secondo
Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 261 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Cosa è questo modello
Skywork-13B è stato pubblicato da Kunlun Inc., nel paese registrato come China, durante October 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Language modeling/generation, Translation.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.
Cosa decide la velocità
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 21.2 token al secondo 459 di loro
Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.
Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.
Come è stato addestrato
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.5 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 3,200,000,000,000 token di testo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Skywork-13B
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
-
01
Inizia dalla colonna VRAM
Ogni card qui è stata controllata contro Skywork-13B, avere bisogno di circa 7.1 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
-
02
Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. Skywork-13B.
-
03
Scegli quanto lontano lo comprimerai
La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
-
04
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per Skywork-13B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 261 tok/s
-
05
Leggi l'ultima colonna di fit
Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Skywork-13B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
-
06
Controlla la GPU dall'altro lato
Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su Skywork-13B.
Risposte
Skywork-13B — domande comuni
Skywork-13B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 7.1 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.
Skywork-13B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?
Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 7.1 GB e generando approssimativamente 131 token al secondo. Il fit è stretto.
Skywork-13B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 10.1 GB e generando approssimativamente 53.1 token al secondo. Il fit è stretto.
Skywork-13B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?
Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 11.6 GB e generando approssimativamente 53.5 token al secondo. Il fit è comodo.
Skywork-13B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 14.6 GB e generando approssimativamente 43.7 token al secondo. Il fit è comodo.
Skywork-13B— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
Skywork-13B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 13B. 13B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Skywork-13B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Kunlun Inc., basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
Skywork-13B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 2023. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Skywork-13B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling, Language modeling/generation, Translation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Skywork-13B— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
Skywork-13B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.5 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Skywork-13B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 3.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
Skywork-13B— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 509. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
Skywork-13B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
Skywork-13B— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 156–417 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
Skywork-13B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 5110P, con una capacità di memoria di 8 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 7.1 GB, e produce approssimativamente 18.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 509.
Skywork-13B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 261 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 459.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.