XGLM-7.5B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI,Facebook AI Research 7.5B 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

589 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla K20c

5 GB · Q3_K_M · 26.9 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

452 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit XGLM-7.5B?

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.

589 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
452 tok/s 271–723 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
452 tok/s 271–723 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
361 tok/s 216–577 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
361 tok/s 216–577 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
289 tok/s 173–462 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
276 tok/s 166–442 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
276 tok/s 166–442 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
264 tok/s 159–423 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
235 tok/s 141–375 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
235 tok/s 141–375 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
235 tok/s 141–375 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
222 tok/s 134–356 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
190 tok/s 114–304 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
190 tok/s 114–304 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
190 tok/s 114–304 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
190 tok/s 114–304 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
190 tok/s 114–304 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
144 tok/s 87–231 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
144 tok/s 87–231 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
122 tok/s 73–196 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	Q6_K	Těsný
120 tok/s 72–193 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
118 tok/s 71–189 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	8.7 GB	Q8_0	Pohodlný
115 tok/s 69–184 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	8.7 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,Facebook AI Research
Typ organizace: Industry,Industry
Země: United States of America, France
Publikováno: 20 December 2021
Autoři: Xi Victoria Lin, Todor Mihaylov, Mikel Artetxe, Tianlu Wang, Shuohui Chen, Daniel Simig, Myle Ott, Naman Goyal, Shruti Bhosale, Jingfei Du, Ramakanth Pasunuru, Sam Shleifer, Punit Singh Koura, Vishrav Chaudhary, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Zornitsa Kozareva, Mona Diab, Veselin Stoyanov, Xian Li

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Translation, Question answering, Language modeling/generation
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: 7.5B
Výcviková data: 500,000,000,000 tokens
Epochy: 1
Velikost dávky: 4,000,000

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: 2.3 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting,Hardware

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA A100
Používané čipy: 256
Čip-hodiny: 129,024
Doba reálného času: 504 hours (21 days)
Příkon: 206.3 kW
Náklady na výpočet: $104,152

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

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: Confident
Citace: 381

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Few-shot Learning with Multilingual Language Models
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží XGLM-7.5B

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 XGLM-7.5B

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 K20c

Potřeba paměti

4.4 GB

Nejrychlejší

452 tok/s

XGLM-7.5B dosahuje počtu parametrů 7.5B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 589.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 26.9 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 452 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

XGLM-7.5B byl zveřejněn Meta AI,Facebook AI Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry,Industry.

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

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

Čtení čísel propustnosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 24.4 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 557 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.

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.

Trénink a původ

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2.3 × 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 500,000,000,000 tokeny textu

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro XGLM-7.5B

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

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout XGLM-7.5B, potřebující kolem 4.4 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. XGLM-7.5B.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

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

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro XGLM-7.5B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 452 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě XGLM-7.5B. 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

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro XGLM-7.5B.

Odpovědi

XGLM-7.5B — běžné otázky

XGLM-7.5B— Kdo to vytvořil?

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

XGLM-7.5B— 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.

XGLM-7.5B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol translation, Question answering, Language modeling/generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

XGLM-7.5B— 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.

XGLM-7.5B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.3 × 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.

XGLM-7.5B— 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 1.6 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

XGLM-7.5B— 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: 589. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

XGLM-7.5B— 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.

XGLM-7.5B— 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: 271–723 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

XGLM-7.5B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla K20c, s kapacitou VRAM 5 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 4.4 GB, a produkuje přibližně 26.9 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 589.

XGLM-7.5B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 452 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 557.

XGLM-7.5B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 4.4 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.

XGLM-7.5B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 7.0 GB a generováním zhruba 122 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

XGLM-7.5B— 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 8.7 GB a generováním zhruba 51.5 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

XGLM-7.5B— 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 8.7 GB a generováním zhruba 63.8 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

XGLM-7.5B— 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 8.7 GB a generováním zhruba 75.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

XGLM-7.5B— 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.

XGLM-7.5B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7.5B. "Our largest model with 7.5 billion parameters sets new state of the art". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

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