NASA SMD kalkulator TPS

Otwórz wagi NASA,IBM 125M parametry December 2023

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 295 tok/s

Najszybsza karta

B200

27,106 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić NASA SMD?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

818 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
27,106 tok/s 16,264–43,369 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
27,106 tok/s 16,264–43,369 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
21,645 tok/s 12,987–34,632 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
21,645 tok/s 12,987–34,632 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
17,310 tok/s 10,386–27,697 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
16,568 tok/s 9,941–26,510 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
16,568 tok/s 9,941–26,510 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
15,857 tok/s 9,514–25,371 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
14,073 tok/s 8,444–22,517 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
14,073 tok/s 8,444–22,517 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
14,073 tok/s 8,444–22,517 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
13,350 tok/s 8,010–21,359 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
11,384 tok/s 6,831–18,215 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
8,668 tok/s 5,201–13,870 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
8,668 tok/s 5,201–13,870 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
7,224 tok/s 4,334–11,558 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
7,070 tok/s 4,242–11,311 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Wygodny
6,912 tok/s 4,147–11,059 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: NASA,IBM
Typ organizacji: Government,Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 1 December 2023
Autorzy: Masayasu Maraoka, Bishwaranjan Bhattacharjee, Muthukumaran Ramasubramanian, Ikhsa Gurung, Rahul Ramachandran, Manil Maskey, Kaylin Bugbee, Rong Zhang, Yousef El Kurdi, Bharath Dandala, Mike Little, Elizabeth Fancher, Lauren Sanders, Sylvain Costes, Sergi Blanco-Cuaresma, Kelly Lockhart, Thomas Allen, Felix Grazes, Megan Ansdell, Alberto Accomazzi, Sanaz Vahidinia, Ryan McGranaghan, Armin Mehrabian…

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Question answering

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 125M
Dane treningowe: 66,240,000,000 tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Dostosowywanie obliczeń: 5 × 10¹⁹ FLOP

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (unrestricted)

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Speculative

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: nasa-smd-ibm-v0.1 (Revision f01d42f)
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają NASA SMD

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają NASA SMD

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

0.8 GB

Najszybszy

27,106 tok/s

NASA SMD osiąga liczbę parametrów równą 125M. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 818.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q8_0 i produkując około 295 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 27,106 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

NASA SMD został opublikowany przez NASA,IBM, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako government,Industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Question answering.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi.

Zrozumienie prędkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 761.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 818 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Jak to zostało wytrenowane

Został wytrenowany na korpusie około 66,240,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do NASA SMD

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem NASA SMD, potrzebując około 0.8 GB przy kompresji Q8_0. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez NASA SMD.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q8_0 na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. NASA SMD. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 27,106 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku NASA SMD. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza NASA SMD.

Odpowiedzi

NASA SMD — częste pytania

NASA SMD— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

NASA SMD— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Question answering. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

NASA SMD— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

NASA SMD— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

NASA SMD— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

NASA SMD— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

NASA SMD— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 16,264–43,369 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

NASA SMD— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q8_0 używając około 0.8 GB, i produkuje w przybliżeniu 295 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

NASA SMD— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 27,106 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 818.

NASA SMD— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 0.8 GB przy kompresji Q8_0, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

NASA SMD— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 5,048 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

NASA SMD— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 3,091 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

NASA SMD— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 3,829 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

NASA SMD— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 0.8 GB i generując w przybliżeniu 4,540 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

NASA SMD— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

NASA SMD— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 125M. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

NASA SMD— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez NASA,IBM, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako government,Industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI