ProtT5-XXL-BFD TPS kalkulátor

Otevřít váhy Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University 11B parametry May 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

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 19.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

308 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit ProtT5-XXL-BFD?

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.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
308 tok/s 185–493 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
308 tok/s 185–493 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
246 tok/s 148–394 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
246 tok/s 148–394 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
197 tok/s 118–315 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–301 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
188 tok/s 113–301 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
180 tok/s 108–288 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
160 tok/s 96–256 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
152 tok/s 91–243 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
141 tok/s 85–225 · nízká důvěra	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	IQ4_XS	Těsný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 78–207 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
107 tok/s 64–172 · nízká důvěra	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	Těsný
98.5 tok/s 59–158 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
98.5 tok/s 59–158 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
82.1 tok/s 49–131 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
80.3 tok/s 48–129 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
78.6 tok/s 47–126 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.5 GB	Q8_0	Pohodlný
78.6 tok/s 47–126 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.5 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: Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University
Typ organizace: Academia,Industry,Government,Industry,Academia
Země: Germany, China, United States of America, Korea (Republic of)
Publikováno: 4 May 2021
Autoři: Ahmed Elnaggar, Michael Heinzinger, Christian Dallago, Ghalia Rehawi, Yu Wang, Llion Jones, Tom Gibbs, Tamas Feher, Christoph Angerer, Martin Steinegger, Debsindhu Bhowmik, Burkhard Rost

Co to dělá

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

Doména: Biology
Úkol: Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein representation learning
Přístup: Self-supervised learning
Číselný formát: FP32

Velikost

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

parametry: 11B
Výcviková data: 393,000,000,000 tokens
Epochy: 5

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: 3.7 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: Google TPU v3
Používané čipy: 512
Příkon: 466.5 kW
Náklady na výpočet: $43,025

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: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: ProtTrans:Towards Cracking the Language of Life's Code Through Self-Supervised Learning
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží ProtT5-XXL-BFD

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 ProtT5-XXL-BFD

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

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

6.7 GB

Nejrychlejší

308 tok/s

ProtT5-XXL-BFD dosahuje počtu parametrů 11B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 19.7 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 308 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

ProtT5-XXL-BFD byl zveřejněn Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University, v zemi zaznamenané jako Germany, během May 2021. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Industry,Government,Industry,Academia.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein representation learning.

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

Porozumění rychlostem

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 21.2 tokenů za sekundu 460 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

Trenovací běh spotřeboval asi 3.7 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 393,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro ProtT5-XXL-BFD

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

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout ProtT5-XXL-BFD, potřebující kolem 6.7 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. ProtT5-XXL-BFD.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese IQ4_XS 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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. ProtT5-XXL-BFD. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 308 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě ProtT5-XXL-BFD. 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. ProtT5-XXL-BFD.

Odpovědi

ProtT5-XXL-BFD — běžné otázky

ProtT5-XXL-BFD— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 11B. Table 2. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

ProtT5-XXL-BFD— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University, zakládající se na Germany, organizace zařazená jako academia,Industry,Government,Industry,Academia.

ProtT5-XXL-BFD— Kdy byl vydán?

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

ProtT5-XXL-BFD— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein representation learning. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

ProtT5-XXL-BFD— 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.

ProtT5-XXL-BFD— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 3.7 × 10²² FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako Google TPU v3. 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.

ProtT5-XXL-BFD— 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 2.0 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

ProtT5-XXL-BFD— 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: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

ProtT5-XXL-BFD— 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.

ProtT5-XXL-BFD— 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: 185–493 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

ProtT5-XXL-BFD— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 6.7 GB, a produkuje přibližně 19.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

ProtT5-XXL-BFD— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 308 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 460.

ProtT5-XXL-BFD— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 6.7 GB při kompresi IQ4_XS, 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.

ProtT5-XXL-BFD— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi IQ4_XS, používající přibližně 6.7 GB a generováním zhruba 141 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

ProtT5-XXL-BFD— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 9.9 GB a generováním zhruba 51.0 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

ProtT5-XXL-BFD— 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 12.5 GB a generováním zhruba 43.5 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

ProtT5-XXL-BFD— 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 12.5 GB a generováním zhruba 51.6 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ProtT5-XXL-BFD— 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.

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