Whisper v2 TPS kalkulátor

Otevřít váhy OpenAI 1.6B parametry December 2022

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

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 23.8 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

2,186 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Whisper v2?

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.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
2,186 tok/s 1,312–3,498 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
2,186 tok/s 1,312–3,498 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,746 tok/s 1,047–2,793 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,746 tok/s 1,047–2,793 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,396 tok/s 838–2,234 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,336 tok/s 802–2,138 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,336 tok/s 802–2,138 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,279 tok/s 767–2,046 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,135 tok/s 681–1,816 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,135 tok/s 681–1,816 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,135 tok/s 681–1,816 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
1,077 tok/s 646–1,723 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
918 tok/s 551–1,469 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
918 tok/s 551–1,469 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
918 tok/s 551–1,469 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
918 tok/s 551–1,469 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
918 tok/s 551–1,469 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
699 tok/s 419–1,119 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
699 tok/s 419–1,119 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
583 tok/s 350–932 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
570 tok/s 342–912 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
557 tok/s 334–892 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
557 tok/s 334–892 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
557 tok/s 334–892 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.4 GB	Q8_0	Pohodlný
557 tok/s 334–892 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.4 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: OpenAI
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 5 December 2022
Autoři: Alec Radford, Jong Wook Kim, Tao Xu, Greg Brockman, Christine McLeavey, Ilya Sutskever

Co to dělá

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

Doména: Speech
Úkol: Speech recognition (ASR)
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: 1.6B
Výcviková data: 12,403,200,000 tokens
Epochy: 7.5
Velikost dávky: 1,024

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: 1.1 × 10²³ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Comparison with other models

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)
Tréninkový kód: Unreleased

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: Likely
Citace: 7,066

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Whisper v2

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 Whisper v2

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

Tesla C1080

Potřeba paměti

2.4 GB

Nejrychlejší

2,186 tok/s

Whisper v2 dosahuje počtu parametrů 1.6B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 23.8 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 2,186 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Whisper v2 byl zveřejněn OpenAI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2022. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR).

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

Jak rychle to běží a proč

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 61.4 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 796 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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1.1 × 10²³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 12,403,200,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Whisper v2

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 Whisper v2, potřebující kolem 2.4 GB při kompresi Q8_0. 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. Whisper v2.
03

Nastavte minimální kvalitu

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q8_0 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

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Whisper v2. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 2,186 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Whisper v2. 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. Whisper v2.

Odpovědi

Whisper v2 — běžné otázky

Whisper v2— 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.

Whisper v2— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.6B. 1550M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Whisper v2— Kdo to vytvořil?

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

Whisper v2— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2022. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Whisper v2— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Whisper v2— 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.

Whisper v2— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.1 × 10²³ 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.

Whisper v2— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Whisper v2— 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: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Whisper v2— 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: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Whisper v2— 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: 1,312–3,498 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Whisper v2— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 2.4 GB, a produkuje přibližně 23.8 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Whisper v2— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 2,186 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 796.

Whisper v2— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 2.4 GB při kompresi Q8_0, 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.

Whisper v2— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 2.4 GB a generováním zhruba 407 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Whisper v2— 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 2.4 GB a generováním zhruba 249 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Whisper v2— 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 2.4 GB a generováním zhruba 309 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Whisper v2— 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 2.4 GB a generováním zhruba 366 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

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