data2vec (language) TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI 705.1M parametry January 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 · 52.3 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

4,805 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit data2vec (language)?

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
4,805 tok/s 2,883–7,688 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
4,805 tok/s 2,883–7,688 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
3,837 tok/s 2,302–6,139 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
3,837 tok/s 2,302–6,139 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
3,069 tok/s 1,841–4,910 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,937 tok/s 1,762–4,699 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,937 tok/s 1,762–4,699 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,811 tok/s 1,687–4,498 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,495 tok/s 1,497–3,992 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,495 tok/s 1,497–3,992 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,495 tok/s 1,497–3,992 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,367 tok/s 1,420–3,786 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,018 tok/s 1,211–3,229 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,018 tok/s 1,211–3,229 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,018 tok/s 1,211–3,229 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,018 tok/s 1,211–3,229 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
2,018 tok/s 1,211–3,229 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,537 tok/s 922–2,459 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,537 tok/s 922–2,459 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,281 tok/s 768–2,049 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,253 tok/s 752–2,005 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,225 tok/s 735–1,960 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,225 tok/s 735–1,960 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,225 tok/s 735–1,960 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.5 GB	Q8_0	Pohodlný
1,225 tok/s 735–1,960 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.5 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: Meta AI
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 20 January 2022
Autoři: Alexei Baevski, Wei-Ning Hsu, Qiantong Xu , Arun Babu, Jiatao Gu, Michael Auli

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation
Přístup: Self-supervised learning
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: 705.1M
Výcviková data: 131,072,000,000 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: Open source

Jak je to klasifikováno

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

Proč je to sledováno: SOTA improvement
Záznam důvěry: Likely
Citace: 1,021

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language
Nap poslední aktualizace: 11 February 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží data2vec (language)

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 data2vec (language)

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

1.5 GB

Nejrychlejší

4,805 tok/s

data2vec (language) dosahuje počtu parametrů 705.1M. 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 52.3 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 4,805 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

data2vec (language) byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2022. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 134.9 tokenů za sekundu 809 z nich

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

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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trénink spotřeboval korpus kolem 131,072,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro data2vec (language)

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 data2vec (language), potřebující kolem 1.5 GB při kompresi Q8_0. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro data2vec (language).
03

Nastavte minimální kvalitu

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., 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

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro data2vec (language). Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 4,805 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 data2vec (language). 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

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. data2vec (language).

Odpovědi

data2vec (language) — běžné otázky

data2vec (language)— 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.

data2vec (language)— 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: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

data2vec (language)— 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.

data2vec (language)— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 2,883–7,688 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

data2vec (language)— 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 1.5 GB, a produkuje přibližně 52.3 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

data2vec (language)— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 4,805 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.

data2vec (language)— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 1.5 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.

data2vec (language)— 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 1.5 GB a generováním zhruba 895 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

data2vec (language)— 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 1.5 GB a generováním zhruba 548 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

data2vec (language)— 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 1.5 GB a generováním zhruba 679 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

data2vec (language)— 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 1.5 GB a generováním zhruba 805 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

data2vec (language)— 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.

data2vec (language)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 705.1M. Section 4: "We experiment with two model sizes: data2vec Base and data2vec Large, containing either L = 12 or L = 24 Trans- former blocks with H = 768 or H = 1024 hidden dimen- sion (with 4 × H feed-forward inner-dimension)". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

data2vec (language)— Kdo to vytvořil?

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

data2vec (language)— Kdy byl vydán?

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

data2vec (language)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

data2vec (language)— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 11 February 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