MADLAD-400 10B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Google DeepMind,Google Research 10.7B parametry September 2023

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

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 19.0 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

317 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit MADLAD-400 10B?

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.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
317 tok/s 190–507 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
317 tok/s 190–507 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
253 tok/s 152–405 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
253 tok/s 152–405 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
202 tok/s 121–324 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
194 tok/s 116–310 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
194 tok/s 116–310 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
185 tok/s 111–296 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
164 tok/s 99–263 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
164 tok/s 99–263 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
164 tok/s 99–263 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
156 tok/s 94–250 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
136 tok/s 82–218 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q4_K_M	Těsný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
133 tok/s 80–213 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
110 tok/s 66–176 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	Q5_K_M	Těsný
101 tok/s 61–162 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
101 tok/s 61–162 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
84.4 tok/s 51–135 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
82.6 tok/s 50–132 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
80.8 tok/s 48–129 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.2 GB	Q8_0	Pohodlný
80.8 tok/s 48–129 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.2 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: Google DeepMind,Google Research
Typ organizace: Industry,Industry
Země: United States of America
Publikováno: 9 September 2023
Autoři: Sneha Kudugunta, Isaac Caswell, Biao Zhang, Xavier Garcia, Christopher A. Choquette-Choo, Katherine Lee, Derrick Xin, Aditya Kusupati, Romi Stella, Ankur Bapna, Orhan Firat

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Translation

Velikost

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

parametry: 10.7B
Výcviková data: 250,000,000,000 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: 1.6 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

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: 229

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: MADLAD-400: A Multilingual And Document-Level Large Audited Dataset
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží MADLAD-400 10B

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 MADLAD-400 10B

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

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

7.2 GB

Nejrychlejší

317 tok/s

MADLAD-400 10B dosahuje počtu parametrů 10.7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Nejmenší karta, která to pojme, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi Q4_K_M a vyrábějí kolem 19.0 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 317 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

MADLAD-400 10B byl zveřejněn Google DeepMind,Google Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol translation.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Porozumění rychlostem

Mediánový výsledek je kolem 20.5 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 461 z nich

Být hustý, čte vše sám po tokenu, což je důvod, proč pořadí podle rychlosti níže úzce následuje pořadí podle šířky pásma VRAM.

Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 1.6 × 10²² FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 250,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro MADLAD-400 10B

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

01

Začněte od sloupce paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na MADLAD-400 10B, potřebující kolem 7.2 GB při kompresi Q4_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 MADLAD-400 10B.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q4_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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. MADLAD-400 10B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 317 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě MADLAD-400 10B. 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

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. MADLAD-400 10B.

Odpovědi

MADLAD-400 10B — běžné otázky

MADLAD-400 10B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

MADLAD-400 10B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 190–507 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

MADLAD-400 10B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi Q4_K_M používající přibližně 7.2 GB, a produkuje přibližně 19.0 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

MADLAD-400 10B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 317 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 461.

MADLAD-400 10B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 7.2 GB při kompresi Q4_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.

MADLAD-400 10B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 7.2 GB a generováním zhruba 136 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

MADLAD-400 10B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 9.7 GB a generováním zhruba 52.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

MADLAD-400 10B— 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 12.2 GB a generováním zhruba 44.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

MADLAD-400 10B— 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 12.2 GB a generováním zhruba 53.0 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

MADLAD-400 10B— 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.

MADLAD-400 10B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 10.7B. 10.7B from appendix A.8. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

MADLAD-400 10B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Google DeepMind,Google Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry,Industry.

MADLAD-400 10B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

MADLAD-400 10B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol translation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

MADLAD-400 10B— 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.

MADLAD-400 10B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.6 × 10²² FLOP. 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.

MADLAD-400 10B— 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 1.8 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

MADLAD-400 10B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 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