CogVideo TPS kalkulátor

Otevřít váhy Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI 9.4B parametry May 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

582 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 14.8 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

360 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit CogVideo?

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.

582 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
360 tok/s 216–577 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
360 tok/s 216–577 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–461 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
288 tok/s 173–461 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
230 tok/s 138–368 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–353 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
220 tok/s 132–353 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
211 tok/s 127–337 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
187 tok/s 112–299 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
187 tok/s 112–299 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
187 tok/s 112–299 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
178 tok/s 107–284 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.4 GB	Q4_K_M	Těsný
151 tok/s 91–242 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
151 tok/s 91–242 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
151 tok/s 91–242 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
151 tok/s 91–242 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
151 tok/s 91–242 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
102 tok/s 61–163 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q6_K	Těsný
96.1 tok/s 58–154 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
94.0 tok/s 56–150 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
91.9 tok/s 55–147 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.8 GB	Q8_0	Pohodlný
91.9 tok/s 55–147 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.8 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: Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
Typ organizace: Academia,Academia
Země: China
Publikováno: 29 May 2022
Autoři: Wenyi Hong, Ming Ding, Wendi Zheng, Xinghan Liu, Jie Tang

Co to dělá

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

Doména: Video
Úkol: Video generation, Text-to-video
Základní model: CogView2
Číselný formát: FP16

Velikost

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

parametry: 9.4B
Výcviková data: 145,000,000,000 tokens

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.

Jak bylo ustanoveno: Operation counting
Ladění výpočtů: 3 × 10¹⁹ FLOP

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: Open source

Jak je to klasifikováno

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

Základní model: Yes
Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Proč je to sledováno: Historical significance
Záznam důvěry: Speculative
Citace: 1,058

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: CogVideo: Large-scale Pretraining for Text-to-Video Generation via Transformers
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží CogVideo

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 CogVideo

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

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Quadro 6000

Potřeba paměti

5.3 GB

Nejrychlejší

360 tok/s

CogVideo dosahuje počtu parametrů 9.4B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 582.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 14.8 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 360 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

CogVideo byl zveřejněn Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, v zemi zaznamenané jako China, během May 2022. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Academia.

funguje v oblasti Video, a je zaznamenán jako vykonávající úkol video generation, Text-to-video.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, CogView2. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 22.7 tokenů za sekundu 543 z nich

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

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.

Trénink a původ

Trénink spotřeboval korpus kolem 145,000,000,000 tokeny textu

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: historical significance.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro CogVideo

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

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout CogVideo, potřebující kolem 5.3 GB při kompresi Q3_K_M. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

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

Nastavte minimální kvalitu

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. CogVideo. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 360 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 CogVideo. 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

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

Odpovědi

CogVideo — běžné otázky

CogVideo— 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 10.8 GB a generováním zhruba 41.1 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

CogVideo— 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 10.8 GB a generováním zhruba 50.9 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CogVideo— 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 10.8 GB a generováním zhruba 60.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

CogVideo— 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.

CogVideo— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 9.4B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

CogVideo— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia.

CogVideo— Kdy byl vydán?

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

CogVideo— K čemu se to používá?

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

CogVideo— 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.

CogVideo— 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 1.9 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

CogVideo— 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: 582. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

CogVideo— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

CogVideo— 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: 216–577 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

CogVideo— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 5.3 GB, a produkuje přibližně 14.8 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.

CogVideo— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 360 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 543.

CogVideo— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 5.3 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.

CogVideo— 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 6.4 GB a generováním zhruba 155 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