CodeGen2 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Salesforce 16B parametry May 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

306 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 19.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

212 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit CodeGen2?

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.

306 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
212 tok/s 127–339 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 127–339 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–271 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
169 tok/s 101–271 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–216 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
124 tok/s 74–198 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
111 tok/s 67–178 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.5 GB	Q3_K_M	Těsný
110 tok/s 66–176 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
110 tok/s 66–176 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
110 tok/s 66–176 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
104 tok/s 63–167 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
88.9 tok/s 53–142 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
88.9 tok/s 53–142 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
88.9 tok/s 53–142 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
88.9 tok/s 53–142 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
88.9 tok/s 53–142 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
67.7 tok/s 41–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
67.7 tok/s 41–108 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
56.4 tok/s 34–90 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
55.8 tok/s 33–89 · nízká důvěra	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.4 GB	Q4_K_M	Těsný
55.8 tok/s 33–89 · nízká důvěra	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.4 GB	Q4_K_M	Těsný
55.2 tok/s 33–88 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.8 GB	Q8_0	Pohodlný
54.3 tok/s 33–87 · nízká důvěra	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.5 GB	Q3_K_M	Těsný

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: Salesforce
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 3 May 2023
Autoři: Erik Nijkamp, Hiroaki Hayashi, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Yingbo Zhou

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Code generation

Velikost

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

parametry: 16B
Výcviková data: tokens

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.

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Záznam důvěry: Confident
Citace: 235

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: CodeGen2: Lessons for Training LLMs on Programming and Natural Languages
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží CodeGen2

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 CodeGen2

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

P102-101

Potřeba paměti

8.5 GB

Nejrychlejší

212 tok/s

CodeGen2 dosahuje počtu parametrů 16B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 306.

Nejmenší hardware, který funguje, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 19.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 212 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

CodeGen2 byl zveřejněn Salesforce, v zemi zaznamenané jako United States of America, během May 2023. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

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

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.

Porozumění rychlostem

Mediánový výsledek je kolem 19.8 tokenů za sekundu 259 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro CodeGen2

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

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti CodeGen2, potřebující kolem 8.5 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. CodeGen2.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. CodeGen2. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 212 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě CodeGen2. 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

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro CodeGen2.

Odpovědi

CodeGen2 — běžné otázky

CodeGen2— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 14.1 GB a generováním zhruba 43.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

CodeGen2— 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 17.8 GB a generováním zhruba 35.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CodeGen2— 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.

CodeGen2— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 16B. 16B for largest CodeGen2 model. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

CodeGen2— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Salesforce, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

CodeGen2— Kdy byl vydán?

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

CodeGen2— K čemu se to používá?

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

CodeGen2— 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.

CodeGen2— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 3.2 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

CodeGen2— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 306. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

CodeGen2— 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: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

CodeGen2— 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: 127–339 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

CodeGen2— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 8.5 GB, a produkuje přibližně 19.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 306.

CodeGen2— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 212 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 259.

CodeGen2— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 8.5 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.

CodeGen2— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 10.4 GB a generováním zhruba 55.8 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

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