iGPT-XL calcolatore TPS

Apri i pesi OpenAI 6.8B parametri June 2020

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

589 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla K20c

5 GB · IQ4_XS · 27.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

498 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire iGPT-XL?

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.

589 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
498 tok/s 299–797 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
498 tok/s 299–797 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.0 GB	Q8_0	Comodo
398 tok/s 239–637 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.0 GB	Q8_0	Comodo
398 tok/s 239–637 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.0 GB	Q8_0	Comodo
318 tok/s 191–509 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
305 tok/s 183–487 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
305 tok/s 183–487 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
291 tok/s 175–466 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.0 GB	Q8_0	Comodo
259 tok/s 155–414 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
259 tok/s 155–414 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
259 tok/s 155–414 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
245 tok/s 147–393 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 126–335 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 126–335 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 126–335 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 126–335 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
209 tok/s 126–335 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 96–255 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.0 GB	Q8_0	Comodo
159 tok/s 96–255 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.0 GB	Q8_0	Comodo
135 tok/s 81–216 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.4 GB	Q6_K	Stretto
133 tok/s 80–212 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
130 tok/s 78–208 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.0 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.0 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.0 GB	Q8_0	Comodo
127 tok/s 76–203 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.0 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: OpenAI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 17 June 2020
Autori: Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeff Wu, Heewoo Jun, Prafulla Dhariwal, David Luan, Ilya Sutskever

Cosa fa

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

Dominio: Vision, Image generation
Compito: Image completion
Approccio: Self-supervised learning

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: 6.8B
Dati di addestramento: 4,718,592,000 tokens

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: 3.3 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Third-party estimation

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 Tesla V100 DGXS 32 GB
Costo di calcolo: $100,796

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.

Modello Frontier: Yes
Record fiducia: Likely
Citazioni: 1,694

Fonti

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

Riferimento: Generative Pretraining from Pixels
Ultimo aggiornamento: 1 January 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono iGPT-XL

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 iGPT-XL

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

Tesla K20c

Memoria necessaria

4.4 GB

Più veloce

498 tok/s

iGPT-XL raggiunge un conteggio di parametri di 6.8B. 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: 589.

L'hardware minimo che funziona è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB, eseguendolo a una compressione di IQ4_XS e producendo circa 27.0 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 498 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

iGPT-XL è stato pubblicato da OpenAI, nel paese registrato come United States of America, durante June 2020. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Vision, Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image completion.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Leggendo i dati di throughput

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 26.9 token al secondo 562 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

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

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3.3 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 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 4,718,592,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per iGPT-XL

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di iGPT-XL, avere bisogno di circa 4.4 GB a una compressione di IQ4_XS. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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 iGPT-XL.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

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 IQ4_XS 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 iGPT-XL. 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 498 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di iGPT-XL. 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

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

Risposte

iGPT-XL — domande comuni

iGPT-XL— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 589. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

iGPT-XL— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

iGPT-XL— 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: 299–797 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.

iGPT-XL— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla K20c, con una capacità di memoria di 5 GB. Esegui il modello a una compressione di IQ4_XS utilizzando circa 4.4 GB, e produce approssimativamente 27.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 589.

iGPT-XL— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 498 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: 562.

iGPT-XL— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 4.4 GB a una compressione di IQ4_XS, 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.

iGPT-XL— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 6.4 GB e generando approssimativamente 135 token al secondo. Il fit è stretto.

iGPT-XL— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 8.0 GB e generando approssimativamente 56.8 token al secondo. Il fit è comodo.

iGPT-XL— 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 Q8_0, utilizzando circa 8.0 GB e generando approssimativamente 70.4 token al secondo. Il fit è comodo.

iGPT-XL— 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 8.0 GB e generando approssimativamente 83.5 token al secondo. Il fit è comodo.

iGPT-XL— 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.

iGPT-XL— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 6.8B. source: https://openai.com/blog/image-gpt/#rfref53. 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.

iGPT-XL— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da OpenAI, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

iGPT-XL— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2020. 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.

iGPT-XL— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image completion. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

iGPT-XL— 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.

iGPT-XL— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 3.3 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 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.

iGPT-XL— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 1.2 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 1 January 2026

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