Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103) TPS kalkulátor

Otevřít váhy University of California (UC) Berkeley 85.3M parametry March 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 · 432 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

39,721 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)?

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
39,721 tok/s 23,833–63,554 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
39,721 tok/s 23,833–63,554 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
31,719 tok/s 19,031–50,750 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
31,719 tok/s 19,031–50,750 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
25,367 tok/s 15,220–40,587 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
24,280 tok/s 14,568–38,848 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
24,280 tok/s 14,568–38,848 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
23,237 tok/s 13,942–37,179 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
20,623 tok/s 12,374–32,997 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
20,623 tok/s 12,374–32,997 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
20,623 tok/s 12,374–32,997 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
19,563 tok/s 11,738–31,300 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
16,683 tok/s 10,010–26,693 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
16,683 tok/s 10,010–26,693 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
16,683 tok/s 10,010–26,693 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
16,683 tok/s 10,010–26,693 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
16,683 tok/s 10,010–26,693 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
12,703 tok/s 7,622–20,325 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
12,703 tok/s 7,622–20,325 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
10,586 tok/s 6,351–16,937 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
10,360 tok/s 6,216–16,576 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
10,129 tok/s 6,077–16,206 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
10,129 tok/s 6,077–16,206 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
10,129 tok/s 6,077–16,206 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Pohodlný
10,129 tok/s 6,077–16,206 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 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: University of California (UC) Berkeley
Typ organizace: Academia
Země: United States of America
Publikováno: 17 March 2020
Autoři: Sheng Shen, Zhewei Yao, Amir Gholami, Michael W. Mahoney, Kurt Keutzer

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling
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: 85.3M
Výcviková data: 103,000,000 tokens
Epochy: 30

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: 1.6 × 10¹⁸ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

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: 60
Benchmark data: Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: PowerNorm: Rethinking Batch Normalization in Transformers
Nap poslední aktualizace: 11 February 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)

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 Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)

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

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

0.8 GB

Nejrychlejší

39,721 tok/s

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103) dosahuje počtu parametrů 85.3M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 432 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 39,721 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103) byl zveřejněn University of California (UC) Berkeley, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2020. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Co rozhoduje o rychlosti

Mediánový výsledek je kolem 1,115.4 tokenů za sekundu 818 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

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 1.6 × 10¹⁸ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 103,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)

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

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103), potřebující kolem 0.8 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

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. Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103).
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., 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. Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103). Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 39,721 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103). 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

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. Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103).

Odpovědi

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103) — běžné otázky

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 1.6 × 10¹⁸ FLOP. 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 23,833–63,554 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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 0.8 GB, a produkuje přibližně 432 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 39,721 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 0.8 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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 0.8 GB a generováním zhruba 7,398 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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 0.8 GB a generováním zhruba 4,530 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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 0.8 GB a generováním zhruba 5,611 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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 0.8 GB a generováním zhruba 6,653 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— 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.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 85.3M. six layers tensorized transformer core-1 for Wikitext-103, following (Ma et al., 2019). https://arxiv.org/abs/1906.09777. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of California (UC) Berkeley, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— Kdy byl vydán?

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

Tensor-Transformer(1core)+PN (WT103)— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 11 February 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