Skywork-13B calcolatore TPS

Apri i pesi Kunlun Inc. 13B parametri October 2023

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

509 schede che possono eseguirlo

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

13B

Dati di addestramento
3,200,000,000,000 tokens

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.

Epoche
1
Dimensione del Batch
16,000,000

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

"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…

Come è stato stabilito
Operation counting

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)

39 days

Utilizzo dell'hardware
MFU 46.4% · HFU 56.5%

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…

Consumo energetico
254.0 kW

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

"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

Record fiducia
Confident
Citazioni
129

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

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..

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

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.

06

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.

07

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.

08

Skywork-13B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Kunlun Inc., basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

09

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.

10

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.

11

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.

12

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.

13

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.

14

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.

15

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.

16

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.

17

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.

18

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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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.