Minitron 8B kalkulator TPS

Otwórz wagi NVIDIA 8.3B parametry November 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 · 15.3 tok/s

Najszybsza karta

B200

408 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Minitron 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
408 tok/s 245–653 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
408 tok/s 245–653 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
326 tok/s 196–522 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
326 tok/s 196–522 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
261 tok/s 156–417 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
250 tok/s 150–399 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
250 tok/s 150–399 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
239 tok/s 143–382 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 127–339 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 127–339 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 127–339 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
201 tok/s 121–322 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
171 tok/s 103–274 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
171 tok/s 103–274 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
171 tok/s 103–274 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
171 tok/s 103–274 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
171 tok/s 103–274 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
136 tok/s 81–217 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	Q5_K_M	Wąski
131 tok/s 78–209 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
131 tok/s 78–209 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
116 tok/s 69–185 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	7.7 GB	Q6_K	Wąski
109 tok/s 65–174 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
106 tok/s 64–170 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
104 tok/s 62–167 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
104 tok/s 62–167 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.6 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
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 4 November 2024
Autorzy: Saurav Muralidharan, Sharath Turuvekere Sreenivas, Raviraj Joshi, Marcin Chochowski, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Jan Kautz, Pavlo Molchanov

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Chat, Question answering
Model bazowy: Nemotron-4 15B

Rozmiar

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

parametry: 8.3B
Dane treningowe: 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.

Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 4.7 × 10²¹ FLOP

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
Zastosowane chipy: 8
Pobór mocy: 6.3 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)

Jak jest klasyfikowane

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

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Compact Language Models via Pruning and Knowledge Distillation
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Minitron 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 Minitron 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

5.2 GB

Najszybszy

408 tok/s

Minitron 8B osiąga liczbę parametrów równą 8.3B. 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 15.3 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 408 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

Minitron 8B został opublikowany przez NVIDIA, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

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

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Nemotron-4 15B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

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

Czytanie wskaźników przepustowości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 22.9 tokenów na sekundę 551 ich

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

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Minitron 8B

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.

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Minitron 8B, potrzebując około 5.2 GB przy kompresji IQ4_XS. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
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 Minitron 8B.
03

Ustal minimalną jakość

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

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Minitron 8B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 408 tok/s
05

Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Minitron 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 Minitron 8B.

Odpowiedzi

Minitron 8B — częste pytania

Minitron 8B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 245–653 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Minitron 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 5.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 15.3 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 582.

Minitron 8B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 408 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.

Minitron 8B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 5.2 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.

Minitron 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 6.7 GB i generując w przybliżeniu 136 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Minitron 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 9.6 GB i generując w przybliżeniu 46.6 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Minitron 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 9.6 GB i generując w przybliżeniu 57.7 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Minitron 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 9.6 GB i generując w przybliżeniu 68.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Minitron 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.

Minitron 8B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 8.3B. 8.3B (table 2) (including 6.2B non-embedding parameters) Minitron-8B-Base is a large language model (LLM) obtained by pruning Nemotron-4 15B; specifically, we prune model embedding size, number of attention heads, and MLP intermediate dimension. Minitron-8B-Base uses a model embedding size of 4096, 48 attention heads, and an MLP intermediate dimension of 16384. It also uses Grouped-Query Attention (GQA) and Rotary Position Embeddings (RoPE). 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.

Minitron 8B— kto to stworzył?

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

Minitron 8B— kiedy to zostało wydane?

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

Minitron 8B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Question answering. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

Minitron 8B— Gdzie mogę to pobrać?

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

Minitron 8B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.2 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Minitron 8B— 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: 582. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Minitron 8B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

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