Switch TPS kalkulátor
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 máme specifikace pro
Které GPU mohou spustit Switch?
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
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 11 January 2021
- Autoři
- William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Text autocompletion
- Přístup
- Self-supervised learning
- Číselný formát
- BF16
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.6T
- Výcviková data
- 86,400,000,000 tokens
"Combining expert, model and data parallelism, we design two large Switch Transformer models, one with 395 billion and 1.6 trillion parameters" Table 9 gives more precise count of 1571B parameters
"In our protocol we pre-train with 2^20 (1,048,576) tokens per batch for 550k steps amounting to 576B total tokens." 1 token ~ 0.75 words
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
- 8.2 × 10²² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Third-party estimation
Table 4 https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- Google TPU v3
- Používané čipy
- 1,024
- Čip-hodiny
- 663,552
- Doba reálného času
- 648 hours (27 days)
- Využití hardwaru
- HFU 28.0%
- Příkon
- 935.4 kW
- Náklady na výpočet
- $145,101
see table 4 in https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
Table 4 in https://arxiv.org/pdf/2104.10350 gives measured performance of 34.4 TFLOP/s, vs. peak achievable FLOP/s of 123 TFLOP/s on the TPUv3 being used. HFU = 34.4/123 = 0.27967
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
Apache 2 for weights: https://huggingface.co/google/switch-c-2048 paper links to this repo but not clear that the training hyperparams for Switch are here: https://github.com/google-research/t5x
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Highly cited,SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 3,888
" On ANLI (Nie et al., 2019), Switch XXL improves over the prior state-of-the-art to get a 65.7 accuracy versus the prior best of 49.4 (Yang et al., 2020)... Finally, we also conduct an early examination of the model’s knowledge with three closed-book knowledge-based tasks: Natural Questions, WebQuestions and TriviaQA, without additional pre-training using Salient Span Masking (Guu et al., 2020). In all three cases, we observe improvements over the prior stateof-the-art T5-XXL model (without SSM…
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co potřebujete k tomu, abyste to spustili
Switch dosahuje počtu parametrů 1.6T. 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.
Pozadí
Switch byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2021. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text autocompletion.
Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.
Trénink a původ
Trenovací běh spotřeboval asi 8.2 × 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 86,400,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited,SOTA improvement.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Switch
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 Switch. 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. Switch.
-
03
Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete
Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti.. 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. Switch. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti.
-
05
Přečtěte si poslední sloupec fit
Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Switch. 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 Switch.
Odpovědi
Switch — běžné otázky
Switch— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol text autocompletion. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Switch— 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.
Switch— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 8.2 × 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.
Switch— 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 691.9 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
Switch— 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.
Switch— 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.
Switch— 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: rozsah pod každou hodnotou Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
Switch— 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.
Switch— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.6T. "Combining expert, model and data parallelism, we design two large Switch Transformer models, one with 395 billion and 1.6 trillion parameters" Table 9 gives more precise count of 1571B parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Switch— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Switch— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2021. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.