NVILA 8B kalkulator TPS

Otwórz wagi NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University 8B parametry December 2024

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

582 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.9 tok/s

Najszybsza karta

B200

424 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić NVILA 8B?

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.

582 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
424 tok/s 254–678 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
424 tok/s 254–678 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
338 tok/s 203–541 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
338 tok/s 203–541 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
270 tok/s 162–433 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
259 tok/s 155–414 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
259 tok/s 155–414 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
248 tok/s 149–396 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
220 tok/s 132–352 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
220 tok/s 132–352 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
220 tok/s 132–352 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
209 tok/s 125–334 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
178 tok/s 107–285 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
178 tok/s 107–285 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
178 tok/s 107–285 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
178 tok/s 107–285 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
178 tok/s 107–285 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
141 tok/s 85–225 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.5 GB	Q5_K_M	Wąski
135 tok/s 81–217 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
135 tok/s 81–217 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
120 tok/s 72–192 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.4 GB	Q6_K	Wygodny
113 tok/s 68–181 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
110 tok/s 66–177 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
108 tok/s 65–173 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.3 GB	Q8_0	Wygodny
108 tok/s 65–173 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.3 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: NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University
Typ organizacji: Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia
Kraj: United States of America, China
Opublikowany: 5 December 2024
Autorzy: Zhijian Liu, Ligeng Zhu, Baifeng Shi, Zhuoyang Zhang, Yuming Lou, Shang Yang, Haocheng Xi, Shiyi Cao, Yuxian Gu, Dacheng Li, Xiuyu Li, Yunhao Fang, Yukang Chen, Cheng-Yu Hsieh, De-An Huang, An-Chieh Cheng, Vishwesh Nath, Jinyi Hu, Sifei Liu, Ranjay Krishna, Daguang Xu, Xiaolong Wang, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Hongxu Yin, Song Han, Yao Lu

Co to robi

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

Domena: Vision, Language, Multimodal, Video
Zadanie: Visual question answering, Video description
Format numeryczny: FP8

Rozmiar

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

parametry: 8B
Dane treningowe: 47,488,579,166 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.

Obliczenia treningowe: 2.3 × 10²¹ FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Zastosowane chipy: 128
Czas-chip: 2,133
Czas rzeczywisty: 17 hours
Pobór mocy: 176.2 kW

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 (non-commercial)
Hugging Face: Efficient-Large-Model

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: NVILA: Efficient Frontier Visual Language Models
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają NVILA 8B

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 NVILA 8B

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

Co oznaczają liczby

Wymagania sprzętowe w praktyce

Minimalna karta

Quadro 6000

Pamięć potrzebna

5.1 GB

Najszybszy

424 tok/s

NVILA 8B osiąga liczbę parametrów równą 8B. 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: 582.

Punkt wejścia to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 15.9 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 424 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

NVILA 8B został opublikowany przez NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

Działa w dziedzinie Vision, Language, Multimodal, Video, i jest zapisany jako wykonujący zadanie visual question answering, Video description.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją Efficient-Large-Model.

Jak szybko działa i dlaczego

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 23.8 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 551 ich

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

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Co poszło w budowę tego

Trening zajmował około 2.3 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 47,488,579,166 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do NVILA 8B

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

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić NVILA 8B, potrzebując około 5.1 GB przy kompresji IQ4_XS. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla NVILA 8B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji IQ4_XS 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. NVILA 8B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 424 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku NVILA 8B. 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 NVILA 8B.

Odpowiedzi

NVILA 8B — częste pytania

NVILA 8B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 5.1 GB przy kompresji IQ4_XS, 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.

NVILA 8B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 6.5 GB i generując w przybliżeniu 141 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

NVILA 8B— 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 9.3 GB i generując w przybliżeniu 48.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

NVILA 8B— 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 9.3 GB i generując w przybliżeniu 59.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

NVILA 8B— 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 9.3 GB i generując w przybliżeniu 70.9 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

NVILA 8B— 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.

NVILA 8B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 8B. 8B. 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.

NVILA 8B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez NVIDIA,Massachusetts Institute of Technology (MIT),University of California (UC) Berkeley,University of California San Diego,University of Washington,Tsinghua University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia.

NVILA 8B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w December 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

NVILA 8B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, Language, Multimodal, Video, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie visual question answering, Video description. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

NVILA 8B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją Efficient-Large-Model. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

NVILA 8B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 2.3 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. 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.

NVILA 8B— 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. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.0 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

NVILA 8B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

NVILA 8B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

NVILA 8B— 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: 254–678 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

NVILA 8B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Quadro 6000, o pojemności pamięci 6 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 5.1 GB, i produkuje w przybliżeniu 15.9 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.

NVILA 8B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 424 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 551.

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