NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B 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
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s
Scheda più veloce
B200
1,129 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B?
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..
818 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,129
tok/s
678–1,807 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
1,129
tok/s
678–1,807 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
902
tok/s
541–1,443 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
902
tok/s
541–1,443 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
721
tok/s
433–1,154 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
690
tok/s
414–1,105 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
690
tok/s
414–1,105 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
661
tok/s
396–1,057 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
586
tok/s
352–938 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
586
tok/s
352–938 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
586
tok/s
352–938 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
556
tok/s
334–890 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
361
tok/s
217–578 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
361
tok/s
217–578 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
301
tok/s
181–482 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
295
tok/s
177–471 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 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
- NVIDIA
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 18 May 2025
- Autori
- Paris Fox
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Robotics, Vision, Language
- Compito
- Robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation, Instruction interpretation
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
- 3B
- Dati di addestramento
- tokens
3B
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 (non-commercial)
- Codice di addestramento
- Unreleased
- Hugging Face
- nvidia
https://huggingface.co/nvidia/GR00T-N1.5-3B Nvidia License "The Work and any derivative works thereof only may be used or intended for use non-commercially" Use Case: Researchers, Academics, Open-Source Community: AI-driven robotics research and algorithm development. Developers: Integrate and customize AI for various robotic applications. Startups & Companies: Accelerate robotics development and reduce training costs.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- NVIDIA Powers Humanoid Robot Industry With Cloud-to-Robot Computing Platforms for Physical AI
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B
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 1,129 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 721 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 661 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B
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 GeForce RTX 4010 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 19.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 19.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 26.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 39.4 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 7.0 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 20.5 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 23.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 20.5 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 16.5 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 17.1 tok/s
Cosa significano i numeri
Requisiti hardware in pratica
Scheda minima
Tesla C1080
Memoria necessaria
3.2 GB
Più veloce
1,129 tok/s
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B raggiunge un conteggio di parametri di 3B. 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: 818.
Il punto di ingresso è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q6_K e producendo circa 17.9 token al secondo
Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 1,129 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Cosa è questo modello
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante May 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Robotics, Vision, Language, ed è registrato come eseguire il compito di robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation, Instruction interpretation.
I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione nvidia.
Cosa decide la velocità
Il risultato mediano è attorno 35.8 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 780 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.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B
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 NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B, avere bisogno di circa 3.2 GB a una compressione di Q6_K. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
-
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. NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B.
-
03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q6_K 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
Ordina per velocità
La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B. 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 1,129 tok/s
-
05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B. 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 NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B.
Risposte
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B — domande comuni
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2025.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Robotics, Vision, Language, e viene registrato come gestire il compito di robotic manipulation, Animal (human/non-human) imitation, Instruction interpretation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione nvidia. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 2. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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: 678–1,807 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q6_K utilizzando circa 3.2 GB, e produce approssimativamente 17.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,129 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: 780.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 3.2 GB a una compressione di Q6_K, 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?
Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 3.9 GB e generando approssimativamente 210 token al secondo. Il fit è comodo.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB e generando approssimativamente 129 token al secondo. Il fit è comodo.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB e generando approssimativamente 160 token al secondo. Il fit è comodo.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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 3.9 GB e generando approssimativamente 189 token al secondo. Il fit è comodo.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3B. 3B. 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.
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 3B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.