STT Conformer-Transducer XL TPS kalkulátor

Otevřít váhy NVIDIA 600M parametry April 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 · 61.4 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

5,647 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit STT Conformer-Transducer XL?

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
5,647 tok/s 3,388–9,035 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
5,647 tok/s 3,388–9,035 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
4,509 tok/s 2,706–7,215 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
4,509 tok/s 2,706–7,215 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
3,606 tok/s 2,164–5,770 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
3,452 tok/s 2,071–5,523 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
3,452 tok/s 2,071–5,523 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
3,304 tok/s 1,982–5,286 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,932 tok/s 1,759–4,691 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,932 tok/s 1,759–4,691 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,932 tok/s 1,759–4,691 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,781 tok/s 1,669–4,450 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,372 tok/s 1,423–3,795 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,372 tok/s 1,423–3,795 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,372 tok/s 1,423–3,795 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,372 tok/s 1,423–3,795 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
2,372 tok/s 1,423–3,795 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,806 tok/s 1,084–2,889 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,806 tok/s 1,084–2,889 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,505 tok/s 903–2,408 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,473 tok/s 884–2,357 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,440 tok/s 864–2,304 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,440 tok/s 864–2,304 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,440 tok/s 864–2,304 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.3 GB	Q8_0	Pohodlný
1,440 tok/s 864–2,304 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.3 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: NVIDIA
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 12 April 2022

Co to dělá

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

Doména: Speech
Úkol: Speech recognition (ASR)

Velikost

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

parametry: 600M
Výcviková data: 437,760,000 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)
Tréninkový kód: Unreleased

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží STT Conformer-Transducer XL

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 STT Conformer-Transducer XL

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 C1080

Potřeba paměti

1.3 GB

Nejrychlejší

5,647 tok/s

STT Conformer-Transducer XL dosahuje počtu parametrů 600M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší hardware, který funguje, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 61.4 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 5,647 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

STT Conformer-Transducer XL byl zveřejněn NVIDIA, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2022. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

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

Čtení čísel propustnosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 158.6 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 809 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.

Jak bylo trénováno

Bylo to trénováno na korpusu asi 437,760,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro STT Conformer-Transducer XL

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

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na STT Conformer-Transducer XL, potřebující kolem 1.3 GB při kompresi Q8_0. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

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. STT Conformer-Transducer XL.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., 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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. STT Conformer-Transducer XL. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 5,647 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě STT Conformer-Transducer XL. 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

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. STT Conformer-Transducer XL.

Odpovědi

STT Conformer-Transducer XL — běžné otázky

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB a generováním zhruba 946 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 600M. 600M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

STT Conformer-Transducer XL— Kdo to vytvořil?

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

STT Conformer-Transducer XL— Kdy byl vydán?

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

STT Conformer-Transducer XL— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR). Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

STT Conformer-Transducer XL— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 3,388–9,035 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB, a produkuje přibližně 61.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

STT Conformer-Transducer XL— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 5,647 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 809.

STT Conformer-Transducer XL— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 1.3 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.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB a generováním zhruba 1,052 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB a generováním zhruba 644 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB a generováním zhruba 798 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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