MoE-1.1T TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI 1.1T parametry December 2021

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

0 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Které GPU mohou spustit MoE-1.1T?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

0 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné

Žádná GPU karta v našem katalogu nemůže spustit tento model s těmito nastaveními..

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 December 2021
Autoři
Mikel Artetxe, Shruti Bhosale, Naman Goyal, Todor Mihaylov, Myle Ott, Sam Shleifer, Xi Victoria Lin, Jingfei Du, Srinivasan Iyer, Ramakanth Pasunuru, Giri Anantharaman, Xian Li, Shuohui Chen, Halil Akin, Mandeep Baines, Louis Martin, Xing Zhou, Punit Singh Koura, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Mona Diab, Zornitsa Kozareva, Ves Stoyanov

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Question answering

Velikost

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

parametry
1.1T
Výcviková data
112,000,000,000 tokens

112B tokens, or 84B words at 0.75 English words/token. "We pretrain our models on a union of six Englishlanguage datasets, including the five datasets used to pretrain RoBERTa (Liu et al., 2019) and the English subset of CC100, totalling 112B tokens"

Epochy
2.68

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
2.2 × 10²² FLOP

Reported directly in paper. Authors calculate FLOPs analytically in appendix G

Jak bylo ustanoveno
Reported

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware
NVIDIA A100

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 (non-commercial)
Tréninkový kód
Unreleased

for research use only https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/moe_lm I don't see training code

Jak je to klasifikováno

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

Záznam důvěry
Confident
Citace
241

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Efficient Large Scale Language Modeling with Mixtures of Experts
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

MoE-1.1T dosahuje počtu parametrů 1.1T. To je nad rámec toho, co jakákoliv jednotlivá GPU karta pojme. Spuštění znamená buď rozdělení na několik karet, nebo pronájem hardwaru určeného k této práci, a každá karta schopná to unést samostatně je součástí datacentra. Počet, který může: 0.

Odkud to přišlo

MoE-1.1T byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2021. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

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

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

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Trenovací běh spotřeboval asi 2.2 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 112,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro MoE-1.1T

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

  1. 01

    Začněte od sloupce paměti

    Každá KARTA zde byla zkontrolována proti MoE-1.1T. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.

  2. 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 MoE-1.1T.

  3. 03

    Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

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

  4. 04

    Srovnejte TPS, ne specifikace

    Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. MoE-1.1T. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti.

  5. 05

    Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

    Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě MoE-1.1T. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.

  6. 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 MoE-1.1T.

Odpovědi

MoE-1.1T — běžné otázky

01

MoE-1.1T— 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.

02

MoE-1.1T— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.1T. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

03

MoE-1.1T— Kdo to vytvořil?

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

04

MoE-1.1T— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v December 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

MoE-1.1T— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Question answering. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

06

MoE-1.1T— 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.

07

MoE-1.1T— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.2 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA A100. 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.

08

MoE-1.1T— 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 407.0 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

09

MoE-1.1T— 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: 0. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

10

MoE-1.1T— 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: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

11

MoE-1.1T— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: rozsah pod každou hodnotou Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

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