GPT-NeoX-20B calcolatore TPS

Apri i pesi EleutherAI 20B parametri February 2022

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

293 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Quadro K6000

12 GB · Q3_K_M · 14.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

169 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire GPT-NeoX-20B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

293 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
169 tok/s 102–271 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	22.1 GB	Q8_0	Comodo
169 tok/s 102–271 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	22.1 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–216 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–216 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	22.1 GB	Q8_0	Comodo
108 tok/s 65–173 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
104 tok/s 62–166 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Comodo
104 tok/s 62–166 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	22.1 GB	Q8_0	Comodo
99.1 tok/s 59–159 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	22.1 GB	Q8_0	Comodo
88.0 tok/s 53–141 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
88.0 tok/s 53–141 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
88.0 tok/s 53–141 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
83.4 tok/s 50–134 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
71.2 tok/s 43–114 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
71.2 tok/s 43–114 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	22.1 GB	Q8_0	Comodo
71.2 tok/s 43–114 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
71.2 tok/s 43–114 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
71.2 tok/s 43–114 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
55.2 tok/s 33–88 · bassa fiducia	Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA	16 GB	1,130 GB/s	Nov 2019	12.8 GB	Q4_K_M	Stretto
54.2 tok/s 33–87 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Comodo
54.2 tok/s 33–87 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	22.1 GB	Q8_0	Comodo
52.1 tok/s 31–83 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.5 GB	Q3_K_M	Stretto
52.1 tok/s 31–83 · bassa fiducia	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.5 GB	Q3_K_M	Stretto
46.9 tok/s 28–75 · bassa fiducia	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q4_K_M	Stretto
45.2 tok/s 27–72 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	22.1 GB	Q8_0	Comodo
44.2 tok/s 27–71 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	22.1 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: EleutherAI
Tipo di organizzazione: Research collective
Paese: United States of America
Pubblicato: 9 February 2022
Autori: Sid Black, Stella Biderman, Eric Hallahan, Quentin Anthony, Leo Gao, Laurence Golding, Horace He, Connor Leahy, Kyle McDonell, Jason Phang, Michael Pieler, USVSN Sai Prashanth, Shivanshu Purohit, Laria Reynolds, Jonathan Tow, Ben Wang, Samuel Weinbach

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation
Approccio: Self-supervised learning
Formato numerico: FP16

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: 20B
Dati di addestramento: 341,173,367,965 tokens
Epoche: 1.4
Dimensione del Batch: 3,150,000

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: 9.3 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Hardware

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 A100 SXM4 40 GB
Chip utilizzati: 96
Chip-ore: 207,360
Tempo di parete: 2,160 hours (90 days)
Consumo energetico: 77.3 kW
Costo di calcolo: $184,273

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 (unrestricted)
Codice di addestramento: Open source

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato: Historical significance
Record fiducia: Confident
Citazioni: 998
Dati di benchmark: GPT-NeoX-20B

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: GPT-NeoX-20B: An Open-Source Autoregressive Language Model
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono GPT-NeoX-20B

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..

Le GPU più piccole che ancora funzionano GPT-NeoX-20B

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..

Cosa significano i numeri

Cosa ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Quadro K6000

Memoria necessaria

10.5 GB

Più veloce

169 tok/s

GPT-NeoX-20B raggiunge un conteggio di parametri di 20B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 293.

L'hardware minimo che funziona è Quadro K6000, con una capacità di memoria di 12 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 14.0 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 169 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

GPT-NeoX-20B è stato pubblicato da EleutherAI, nel paese registrato come United States of America, durante February 2022. La categoria sotto cui rientra l'editore è research collective.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere.

Comprendere le velocità

Il risultato mediano è attorno 20.6 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 248 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.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Addestramento e provenienza

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 9.3 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 341,173,367,965 token di testo

È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: historical significance.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per GPT-NeoX-20B

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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

La tabella elenca ogni card in grado di contenere GPT-NeoX-20B, avere bisogno di circa 10.5 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da GPT-NeoX-20B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., 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.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per GPT-NeoX-20B. 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 169 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di GPT-NeoX-20B. 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

Vedi cos'altro che questa card esegue

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a GPT-NeoX-20B.

Risposte

GPT-NeoX-20B — domande comuni

GPT-NeoX-20B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 102–271 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.

GPT-NeoX-20B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Quadro K6000, con una capacità di memoria di 12 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 10.5 GB, e produce approssimativamente 14.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 293.

GPT-NeoX-20B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 169 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: 248.

GPT-NeoX-20B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 10.5 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.

GPT-NeoX-20B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 10.5 GB e generando approssimativamente 52.1 token al secondo. Il fit è stretto.

GPT-NeoX-20B— 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 Q4_K_M, utilizzando circa 12.8 GB e generando approssimativamente 55.2 token al secondo. Il fit è stretto.

GPT-NeoX-20B— 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 Q6_K, utilizzando circa 17.5 GB e generando approssimativamente 41.2 token al secondo. Il fit è comodo.

GPT-NeoX-20B— 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.

GPT-NeoX-20B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 20B. 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.

GPT-NeoX-20B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da EleutherAI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come research collective.

GPT-NeoX-20B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 2022. 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.

GPT-NeoX-20B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

GPT-NeoX-20B— 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.

GPT-NeoX-20B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 9.3 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 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.

GPT-NeoX-20B— 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 2.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

GPT-NeoX-20B— 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: 293. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

GPT-NeoX-20B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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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.

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