Allegro kalkulator TPS
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 posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 18.0 tok/s
Najszybsza karta
B200
1,139 tok/s · 180 GB
Które GPU mogą uruchomić Allegro?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
818 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,139
tok/s
683–1,822 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1,139
tok/s
683–1,822 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
909
tok/s
546–1,455 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
909
tok/s
546–1,455 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
727
tok/s
436–1,164 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
696
tok/s
418–1,114 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
696
tok/s
418–1,114 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
666
tok/s
400–1,066 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
591
tok/s
355–946 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
591
tok/s
355–946 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
591
tok/s
355–946 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
561
tok/s
337–897 · niska pewność |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
478
tok/s
287–765 · niska pewność |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
478
tok/s
287–765 · niska pewność |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
478
tok/s
287–765 · niska pewność |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
478
tok/s
287–765 · niska pewność |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
478
tok/s
287–765 · niska pewność |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
364
tok/s
219–583 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
364
tok/s
219–583 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
304
tok/s
182–486 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
297
tok/s
178–475 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
290
tok/s
174–465 · niska pewność |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
290
tok/s
174–465 · niska pewność |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
290
tok/s
174–465 · niska pewność |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
290
tok/s
174–465 · niska pewność |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 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
- Rhymes AI
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 20 October 2024
- Autorzy
- Yuan Zhou, Qiuyue Wang, Yuxuan Cai, Huan Yang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Video
- Zadanie
- Video generation, Text-to-video
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 3B
- Dane treningowe
- tokens
VAE: 175M DiT: 2.8B
Text-to-Image Pre-training W≥ 640, H≥ 368 107M datapoints Text-to-Video Pre-training-360p Duration − [2s, 16s] FPS − (23, 61) W≥ 640, H≥ 368 48M datapoints Text-to-Video Pre-training-720p Duration − [2s, 16s], [6s, 16s FPS − (23, 61) W≥ 1280, H≥ 720 18M datapoints Text-to-Video Fine-tuning Duration − [6s, 16s] FPS − (23, 61) W≥ 1280, H≥ 720 2M datapoints
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
- 6.6 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
Assuming (!) 10 days of training (we might make a better assumption if we know what is the average throughput steps/sec for such setups because steps are given): 989500000000000*10*24*3600*256*0.3 = 6.565847e+22
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
- 256
- Pobór mocy
- 352.8 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 (unrestricted)
- Kod treningowy
- Unreleased
Apache 2 https://huggingface.co/rhymes-ai/Allegro the code seems to be just inference code https://github.com/rhymes-ai/Allegro (apache 2)
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
- Allegro: Open the Black Box of Commercial-Level Video Generation Model
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Allegro
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,139 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,139 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 909 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 909 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 727 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 696 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 696 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 666 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 591 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 591 tok/s
Najmniejsze GPU, które nadal działają Allegro
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 19.9 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 19.9 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 26.5 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 39.7 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 7.1 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 20.7 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 23.2 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 20.7 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 16.7 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · potrzeby 3.2 GB · Q6_K · Wąski 17.2 tok/s
Co oznaczają liczby
Strona sprzętowa
Minimalna karta
Tesla C1080
Pamięć potrzebna
3.2 GB
Najszybszy
1,139 tok/s
Allegro osiąga liczbę parametrów równą 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: 818.
Na niskim końcu obsługiwane jest przez Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q6_K i produkując około 18.0 tokeny na sekundę
Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 1,139 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.
Skąd to pochodzi
Allegro został opublikowany przez Rhymes AI, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Video, i jest zapisany jako wykonujący zadanie video generation, Text-to-video.
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
Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 36.1 tokenów na sekundę. Przekraczając prędkość czytania bezpośrednio: 783 ich
To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.
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.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 6.6 × 10²² 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.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do Allegro
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 Allegro, potrzebując około 3.2 GB przy kompresji Q6_K. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
-
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 Allegro.
-
03
Ustal minimalną jakość
Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q6_K 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.
Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Allegro. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,139 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Allegro. 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 nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Allegro.
Odpowiedzi
Allegro — częste pytania
Allegro— 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 Q6_K używając około 3.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 18.0 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.
Allegro— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,139 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 783.
Allegro— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 3.2 GB przy kompresji Q6_K, 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.
Allegro— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 212 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Allegro— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 130 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Allegro— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 161 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Allegro— 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 3.9 GB i generując w przybliżeniu 191 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.
Allegro— 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.
Allegro— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3B. VAE: 175M DiT: 2.8B. 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.
Allegro— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Rhymes AI, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Allegro— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Allegro— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Video, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie video generation, Text-to-video. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Allegro— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
Allegro— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 6.6 × 10²² 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.
Allegro— 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. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
Allegro— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
Allegro— 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: 2. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Allegro— 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: 683–1,822 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
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.