Skywork-13B TPS-rekenmachine

Open gewichten Kunlun Inc. 13B parameters October 2023

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

509 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Snelste kaart

B200

261 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Skywork-13B?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

509 kaarten passen

Berekenen
Heeft Kwantificatie Past
261 tok/s

156–417 · lage vertrouwen

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
261 tok/s

156–417 · lage vertrouwen

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
208 tok/s

125–333 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
208 tok/s

125–333 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
166 tok/s

100–266 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
159 tok/s

96–255 · lage vertrouwen

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
159 tok/s

96–255 · lage vertrouwen

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
152 tok/s

91–244 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
135 tok/s

81–217 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
135 tok/s

81–217 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
135 tok/s

81–217 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
131 tok/s

79–210 · lage vertrouwen

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 7.1 GB Q3_K_M Krap
128 tok/s

77–205 · lage vertrouwen

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
117 tok/s

70–188 · lage vertrouwen

CMP 170HX 10 GB NVIDIA 10 GB 1,560 GB/s Sep 2021 8.6 GB Q4_K_M Krap
109 tok/s

66–175 · lage vertrouwen

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
109 tok/s

66–175 · lage vertrouwen

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
109 tok/s

66–175 · lage vertrouwen

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
109 tok/s

66–175 · lage vertrouwen

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
109 tok/s

66–175 · lage vertrouwen

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
83.4 tok/s

50–133 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
83.4 tok/s

50–133 · lage vertrouwen

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
69.5 tok/s

42–111 · lage vertrouwen

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
68.0 tok/s

41–109 · lage vertrouwen

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 14.6 GB Q8_0 Comfortabel
67.5 tok/s

41–108 · lage vertrouwen

RTX A5000-8Q NVIDIA 8 GB 768 GB/s Apr 2021 7.1 GB Q3_K_M Krap
66.5 tok/s

40–106 · lage vertrouwen

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 14.6 GB Q8_0 Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie
Kunlun Inc.
Organisatietype
Industry
Land
China
Gepubliceerd
30 October 2023
Auteurs
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

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein
Language
Taak
Language modeling, Language modeling/generation, Translation
Numerieke indeling
BF16

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters
13B

13B

Training gegevens
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.

Epochs
1
Batchgrootte
16,000,000

Table 3

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen
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…

Hoe het werd opgericht
Operation counting

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware
NVIDIA A800 PCIe 40 GB
Gebruikte chips
512
Kloktijd
940 hours (39.2 days)

39 days

Hardwaregebruik
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…

Stroomverbruik
254.0 kW

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten
Open — downloadable
Toegang tot model
Open weights (restricted use)
Training code
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

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarschijnlijk boven de 10²³ FLOP
Yes
Waarom het wordt gevolgd
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 vertrouwen
Confident
Citaties
129

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Skywork: A More Open Bilingual Foundation Model
Laatst bijgewerkt
25 May 2026

De extremen

Wat de cijfers betekenen

Hardwarevereisten in de praktijk

Minimum kaart

Xeon Phi 5110P

Geheugen nodig

7.1 GB

Snelste

261 tok/s

Skywork-13B bereikt een parameter telling van 13B. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 509.

Het toegangspunt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB, het draaien ervan met een compressie van Q3_K_M en produceren rond 18.3 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 261 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Wat dit model is

Skywork-13B werd gepubliceerd door Kunlun Inc., in het land geregistreerd als China, tijdens October 2023. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling, Language modeling/generation, Translation.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload.

Wat bepaalt de snelheid

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 21.2 tokens per seconde. 459 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Hoe het getraind werd

Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 2.5 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

De trainingsset liep naar ongeveer 3,200,000,000,000 tekstokens

Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Skywork-13B

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

  1. 01

    Begin vanuit de geheugen kolom

    Elke kaart hier is gecontroleerd op Skywork-13B, ongeveer nodig 7.1 GB bij een compressie van Q3_K_M. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.

  2. 02

    Bepaal hoe lang je gesprekken duren

    Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. Skywork-13B.

  3. 03

    Kies hoe ver je het wilt comprimeren

    Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q3_K_M op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.

  4. 04

    Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties

    Ranking op basis van tokens per seconde volgt geheugenbandbreedte in plaats van kernaantal, voor Skywork-13B. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 261 tok/s

  5. 05

    Lees de passen kolom laatst

    Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van Skywork-13B. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.

  6. 06

    Controleer de kaart vanaf de andere kant

    Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op Skywork-13B.

Antwoorden

Skywork-13B — veelgestelde vragen

01

Skywork-13B— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 7.1 GB bij een compressie van Q3_K_M, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

02

Skywork-13B— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van Q3_K_M, ongeveer 7.1 GB en genereren ongeveer 131 tokens per second. De pasvorm is krap.

03

Skywork-13B— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q5_K_M, ongeveer 10.1 GB en genereren ongeveer 53.1 tokens per second. De pasvorm is krap.

04

Skywork-13B— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q6_K, ongeveer 11.6 GB en genereren ongeveer 53.5 tokens per second. De fit is comfortabel.

05

Skywork-13B— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 14.6 GB en genereren ongeveer 43.7 tokens per second. De fit is comfortabel.

06

Skywork-13B— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

07

Skywork-13B— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 13B. 13B. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

08

Skywork-13B— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Kunlun Inc., gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.

09

Skywork-13B— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in October 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

10

Skywork-13B— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling, Language modeling/generation, Translation. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

11

Skywork-13B— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

12

Skywork-13B— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 2.5 × 10²³ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A800 PCIe 40 GB. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

13

Skywork-13B— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 3.2 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

14

Skywork-13B— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Twee kaarten kopen geheugen in plaats van snelheid, wat alleen van belang is als één kaart het niet kan bevatten. Het aantal dat kan: 509. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

15

Skywork-13B— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 5. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

16

Skywork-13B— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: 156–417 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

17

Skywork-13B— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Xeon Phi 5110P, met een geheugen capaciteit van 8 GB. Het draait het model op een compressie van Q3_K_M ongeveer 7.1 GB, en produceert ongeveer 18.3 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 509.

18

Skywork-13B— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 261 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 459.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.