Evo TPS kalkulátor

Otevřít váhy Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Together 7B parametry February 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

589 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 28.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

484 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Evo?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

589 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
484 tok/s 290–774 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
484 tok/s 290–774 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–618 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–618 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 185–495 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 178–473 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 178–473 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
283 tok/s 170–453 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
238 tok/s 143–381 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 122–325 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
131 tok/s 79–210 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.6 GB	Q6_K	Těsný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
126 tok/s 76–202 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 74–197 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.2 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Together
Typ organizace: Academia,Academia,Industry
Země: United States of America
Publikováno: 27 February 2024
Autoři: Eric Nguyen, Michael Poli, Matthew G. Durrant, Armin W. Thomas, Brian Kang, Jeremy Sullivan, Madelena Y. Ng, Ashley Lewis, Aman Patel, Aaron Lou, Stefano Ermon, Stephen A. Baccus, Tina Hernandez-Boussard, Christopher Ré, Patrick D. Hsu, Brian L. Hie

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Biology
Úkol: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Přístup: Self-supervised learning

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 7B
Výcviková data: 300,000,000,000 tokens
Epochy: 1

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 2 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Reported

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB
Doba reálného času: 2,968 hours (123.7 days)

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident
Citace: 224

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Sequence modeling and design from molecular to genome scale with Evo
Nap poslední aktualizace: 1 January 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Evo

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Evo

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

Tesla K20c

Potřeba paměti

4.1 GB

Nejrychlejší

484 tok/s

Evo dosahuje počtu parametrů 7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 589.

Nejmenší hardware, který funguje, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 28.9 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 484 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

Evo byl zveřejněn Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Together, v zemi zaznamenané jako United States of America, během February 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Industry.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 26.1 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 559 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 300,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Evo

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Evo, potřebující kolem 4.1 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro Evo.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Evo. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 484 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Evo. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Evo.

Odpovědi

Evo — běžné otázky

Evo— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 589. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Evo— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Evo— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 290–774 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Evo— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 4.1 GB, a produkuje přibližně 28.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 589.

Evo— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 484 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 559.

Evo— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 4.1 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Evo— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 6.6 GB a generováním zhruba 131 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Evo— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 55.2 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Evo— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 68.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Evo— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 8.2 GB a generováním zhruba 81.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Evo— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Evo— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7B. Based on a StripedHyena architecture, context length of 131 kilobases. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Evo— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Stanford University,University of California (UC) Berkeley,Together, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia,Industry.

Evo— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v February 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Evo— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Evo— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Evo— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100,NVIDIA H100 SXM5 80GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Evo— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 1.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 1 January 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely