Prithvi WxC calcolatore TPS

Apri i pesi IBM Research,University of Alabama,Stanford University,Colorado State University,Oak Ridge National Laboratory,NASA 2.3B parametri September 2024

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 che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 16.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

1,473 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Prithvi WxC?

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.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
1,473 tok/s 884–2,357 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.2 GB	Q8_0	Comodo
1,473 tok/s 884–2,357 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.2 GB	Q8_0	Comodo
1,176 tok/s 706–1,882 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.2 GB	Q8_0	Comodo
1,176 tok/s 706–1,882 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.2 GB	Q8_0	Comodo
941 tok/s 564–1,505 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
900 tok/s 540–1,441 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.2 GB	Q8_0	Comodo
900 tok/s 540–1,441 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.2 GB	Q8_0	Comodo
862 tok/s 517–1,379 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.2 GB	Q8_0	Comodo
765 tok/s 459–1,224 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
765 tok/s 459–1,224 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
765 tok/s 459–1,224 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
726 tok/s 435–1,161 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
619 tok/s 371–990 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
619 tok/s 371–990 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.2 GB	Q8_0	Comodo
619 tok/s 371–990 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
619 tok/s 371–990 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
619 tok/s 371–990 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
471 tok/s 283–754 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.2 GB	Q8_0	Comodo
471 tok/s 283–754 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.2 GB	Q8_0	Comodo
393 tok/s 236–628 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
384 tok/s 231–615 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.2 GB	Q8_0	Comodo
376 tok/s 225–601 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.2 GB	Q8_0	Comodo
376 tok/s 225–601 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.2 GB	Q8_0	Comodo
376 tok/s 225–601 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.2 GB	Q8_0	Comodo
376 tok/s 225–601 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.2 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: IBM Research,University of Alabama,Stanford University,Colorado State University,Oak Ridge National Laboratory,NASA
Tipo di organizzazione: Industry,Academia,Academia,Academia,Government,Government
Paese: United States of America
Pubblicato: 20 September 2024
Autori: Johannes Schmude, Sujit Roy, Will Trojak, Johannes Jakubik, Daniel Salles Civitarese, Shraddha Singh, Julian Kuehnert, Kumar Ankur, Aman Gupta, Christopher E Phillips, Romeo Kienzler, Daniela Szwarcman, Vishal Gaur, Rajat Shinde, Rohit Lal, Arlindo Da Silva, Jorge Luis Guevara Diaz, Anne Jones, Simon Pfreundschuh, Amy Lin, Aditi Sheshadri, Udaysankar Nair, Valentine Anantharaj, Hendrik Hamann, Cam…

Cosa fa

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

Dominio: Earth science
Compito: Weather forecasting

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: 2.3B
Dati di addestramento: 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: 7.2 × 10¹⁹ FLOP
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 A100
Chip utilizzati: 64
Consumo energetico: 50.4 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 (unrestricted)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: ibm-nasa-geospatial

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident
Citazioni: 38

Fonti

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

Riferimento: Prithvi WxC: Foundation Model for Weather and Climate
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Prithvi WxC

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 Prithvi WxC

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

3.2 GB

Più veloce

1,473 tok/s

Prithvi WxC raggiunge un conteggio di parametri di 2.3B. 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 Q8_0 e producendo circa 16.0 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 1,473 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Prithvi WxC è stato pubblicato da IBM Research,University of Alabama,Stanford University,Colorado State University,Oak Ridge National Laboratory,NASA, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Academia,Academia,Academia,Government,Government.

Funziona nel dominio di Earth science, ed è registrato come eseguire il compito di weather forecasting.

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 ibm-nasa-geospatial.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 41.4 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 785 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.

Come è stato addestrato

Il run di addestramento ha consumato circa 7.2 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Prithvi WxC

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

Leggi prima il numero di VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Prithvi WxC, avere bisogno di circa 3.2 GB a una compressione di Q8_0. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Prithvi WxC.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q8_0 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 throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Prithvi WxC. 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 1,473 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di Prithvi WxC. 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 nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Prithvi WxC.

Risposte

Prithvi WxC — domande comuni

Prithvi WxC— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da IBM Research,University of Alabama,Stanford University,Colorado State University,Oak Ridge National Laboratory,NASA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia,Academia,Academia,Government,Government.

Prithvi WxC— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2024. 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.

Prithvi WxC— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Earth science, e viene registrato come gestire il compito di weather forecasting. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

Prithvi WxC— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione ibm-nasa-geospatial. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Prithvi WxC— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 7.2 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.

Prithvi WxC— 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. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Prithvi WxC— 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: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Prithvi WxC— 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: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Prithvi WxC— 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: 884–2,357 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.

Prithvi WxC— 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 Q8_0 utilizzando circa 3.2 GB, e produce approssimativamente 16.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

Prithvi WxC— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,473 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: 785.

Prithvi WxC— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.2 GB a una compressione di Q8_0, 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.

Prithvi WxC— 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 3.2 GB e generando approssimativamente 274 token al secondo. Il fit è comodo.

Prithvi WxC— 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 3.2 GB e generando approssimativamente 168 token al secondo. Il fit è comodo.

Prithvi WxC— 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 3.2 GB e generando approssimativamente 208 token al secondo. Il fit è comodo.

Prithvi WxC— 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 3.2 GB e generando approssimativamente 247 token al secondo. Il fit è comodo.

Prithvi WxC— 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.

Prithvi WxC— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 2.3B. a 2.3 billion parameter foundation model developed using 160 variables from the Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2). 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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