Llama 2-13B kalkulator TPS

Otwórz wagi Meta AI 13B parametry July 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

295 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

GeForce GTX 1080 Ti

11 GB · Q3_K_M · 36.2 tok/s

Najszybsza karta

B200

261 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Llama 2-13B?

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.

295 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
261 tok/s 222–313	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
261 tok/s 222–313	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
208 tok/s 125–333 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
208 tok/s 125–333 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
166 tok/s 100–266 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
159 tok/s 135–191	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
159 tok/s 135–191	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
152 tok/s 91–244 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
135 tok/s 81–217 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
135 tok/s 81–217 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
135 tok/s 81–217 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
128 tok/s 109–154	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 93–131	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 93–131	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
109 tok/s 93–131	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
83.4 tok/s 50–133 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
83.4 tok/s 50–133 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
73.0 tok/s 62–88	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	IQ4_XS	Wąski
73.0 tok/s 62–88	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	IQ4_XS	Wąski
69.5 tok/s 42–111 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
68.0 tok/s 41–109 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
66.5 tok/s 56–80	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	16.9 GB	Q8_0	Wygodny
66.5 tok/s 56–80	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	16.9 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: Meta AI
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 18 July 2023
Autorzy: Hugo Touvron, Louis Martin, Kevin Stone, Peter Albert, Amjad Almahairi, Yasmine Babaei, Nikolay Bashlykov, Soumya Batra, Prajjwal Bhargava, Shruti Bhosale, Dan Bikel, Lukas Blecher, Cristian Canton Ferrer, Moya Chen, Guillem Cucurull, David Esiobu, Jude Fernandes, Jeremy Fu, Wenyin Fu, Brian Fuller, Cynthia Gao, Vedanuj Goswami, Naman Goyal, Anthony Hartshorn, Saghar Hosseini, Rui Hou, Hakan Inan,…

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling
Podejście: Supervised

Rozmiar

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

parametry: 13B
Dane treningowe: 2,000,000,000,000 tokens
Epoki: 1
Rozmiar wsadu: 4,000,000

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.

Obliczenia treningowe: 1.6 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware,Operation counting

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Koszt obliczeniowy: $235,478
Centrum danych: Meta’s Research Super Cluster

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 (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased

Jak jest klasyfikowane

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

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Dlaczego to jest śledzone: Historical significance,Significant use,Highly cited
Zapisz pewność: Confident
Cytaty: 16,911

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Ostatnio zaktualizowane: 25 May 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Llama 2-13B

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 Llama 2-13B

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

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

GeForce GTX 1080 Ti

Pamięć potrzebna

9.4 GB

Najszybszy

261 tok/s

Llama 2-13B osiąga liczbę parametrów równą 13B. 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: 295.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to GeForce GTX 1080 Ti, o pojemności pamięci 11 GB, uruchomienie go przy kompresji Q3_K_M i produkując około 36.2 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 261 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

Llama 2-13B został opublikowany przez Meta AI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas July 2023. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.

Czytanie wskaźników przepustowości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 24.2 tokenów na sekundę 258 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Ponieważ architektura jest zarejestrowana, kolumna pamięci jest wyprowadzana, a nie szacowana.

Jak to zostało wytrenowane

Trening zajmował około 1.6 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 2,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: historical significance,Significant use,Highly cited.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Llama 2-13B

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

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem Llama 2-13B, potrzebując około 9.4 GB przy kompresji Q3_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. Llama 2-13B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q3_K_M 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Llama 2-13B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 261 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Llama 2-13B. 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

Sprawdź kartę z drugiej strony

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o Llama 2-13B.

Odpowiedzi

Llama 2-13B — częste pytania

Llama 2-13B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Meta AI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Llama 2-13B— kiedy to zostało wydane?

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

Llama 2-13B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Llama 2-13B— Gdzie mogę to pobrać?

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

Llama 2-13B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 1.6 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Llama 2-13B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Llama 2-13B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 295. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Llama 2-13B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Llama 2-13B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 222–313 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Llama 2-13B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to GeForce GTX 1080 Ti, o pojemności pamięci 11 GB. Uruchamia model przy kompresji Q3_K_M używając około 9.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 36.2 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 295.

Llama 2-13B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 261 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 258.

Llama 2-13B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 9.4 GB przy kompresji Q3_K_M, 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.

Llama 2-13B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji IQ4_XS, używając około 10.1 GB i generując w przybliżeniu 73.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Llama 2-13B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 13.9 GB i generując w przybliżeniu 53.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Llama 2-13B— 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 16.9 GB i generując w przybliżeniu 43.7 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Llama 2-13B— 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.

Llama 2-13B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 13B. Llama has been released in 7B, 13B, and 70B variants. 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

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