Once for All TPS kalkulátor

Otevřít váhy MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT),IBM 7.7M parametry April 2020

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 · 4,788 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

440,031 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Once for All?

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
440,031 tok/s 264,018–704,049 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
440,031 tok/s 264,018–704,049 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
351,375 tok/s 210,825–562,201 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
351,375 tok/s 210,825–562,201 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
281,015 tok/s 168,609–449,623 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
268,969 tok/s 161,381–430,350 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
268,969 tok/s 161,381–430,350 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
257,418 tok/s 154,451–411,869 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
228,458 tok/s 137,075–365,533 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
228,458 tok/s 137,075–365,533 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
228,458 tok/s 137,075–365,533 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
216,715 tok/s 130,029–346,744 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
184,813 tok/s 110,888–295,701 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
184,813 tok/s 110,888–295,701 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
184,813 tok/s 110,888–295,701 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
184,813 tok/s 110,888–295,701 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
184,813 tok/s 110,888–295,701 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
140,722 tok/s 84,433–225,155 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
140,722 tok/s 84,433–225,155 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
117,268 tok/s 70,361–187,629 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
114,765 tok/s 68,859–183,625 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
112,208 tok/s 67,325–179,532 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
112,208 tok/s 67,325–179,532 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
112,208 tok/s 67,325–179,532 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
112,208 tok/s 67,325–179,532 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT),IBM
Typ organizace: Academia,Industry,Academia,Industry
Země: United States of America
Publikováno: 29 April 2020
Autoři: Han Cai, Chuang Gan, Tianzhe Wang, Zhekai Zhang, and Song Han

Co to dělá

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

Doména: Vision
Úkol: Image classification
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: 7.7M
Výcviková data: 1,280,000 tokens
Epochy: 180

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: 6.2 × 10²⁰ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Hardware

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA V100
Čip-hodiny: 4,200
Náklady na výpočet: $1,754
Cloudový poskytovatel: Amazon Web Services

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: Confident
Citace: 1,536

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Once for all: Train one network and specialize it for efficient deployment.
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Once for All

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 Once for All

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

0.7 GB

Nejrychlejší

440,031 tok/s

Once for All dosahuje počtu parametrů 7.7M. 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 4,788 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 440,031 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Odkud to přišlo

Once for All byl zveřejněn MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT),IBM, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2020. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Industry,Academia,Industry.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.

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

Porozumění rychlostem

Mediánový výsledek je kolem 12,356.1 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 818 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.

Jak bylo trénováno

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 6.2 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 1,280,000 tokeny textu

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

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Once for All

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 Once for All, potřebující kolem 0.7 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. Once for All.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., 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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Once for All. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 440,031 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Once for All. 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.

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Once for All.

Odpovědi

Once for All — běžné otázky

Once for All— 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 0.7 GB a generováním zhruba 73,705 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Once for All— 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.

Once for All— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7.7M. "Since all of these sub-networks share the same weights (i.e., Wo) (Cheung et al., 2019), we only require 7.7M parameters to store all of them. Without sharing, the total model size will be prohibitive". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Once for All— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností MIT-IBM Watson AI Lab,Massachusetts Institute of Technology (MIT),IBM, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia,Industry.

Once for All— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v April 2020. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Once for All— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

Once for All— 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.

Once for All— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 6.2 × 10²⁰ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA V100. 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.

Once for All— 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.

Once for All— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Once for All— 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.

Once for All— 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: 264,018–704,049 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Once for All— 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 0.7 GB, a produkuje přibližně 4,788 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Once for All— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 440,031 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 818.

Once for All— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 0.7 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.

Once for All— 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 0.7 GB a generováním zhruba 81,956 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Once for All— 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 0.7 GB a generováním zhruba 50,185 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Once for All— 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 0.7 GB a generováním zhruba 62,154 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

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