ULM-FiT TPS kalkulátor

Otevřít váhy University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai 441M parametry January 2018

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 · 83.6 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

7,683 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit ULM-FiT?

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
7,683 tok/s 4,610–12,293 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
7,683 tok/s 4,610–12,293 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
6,135 tok/s 3,681–9,816 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
6,135 tok/s 3,681–9,816 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
4,907 tok/s 2,944–7,851 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
4,696 tok/s 2,818–7,514 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
4,696 tok/s 2,818–7,514 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
4,495 tok/s 2,697–7,191 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,989 tok/s 2,393–6,382 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,989 tok/s 2,393–6,382 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,989 tok/s 2,393–6,382 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,784 tok/s 2,270–6,054 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,227 tok/s 1,936–5,163 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,227 tok/s 1,936–5,163 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,227 tok/s 1,936–5,163 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,227 tok/s 1,936–5,163 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
3,227 tok/s 1,936–5,163 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
2,457 tok/s 1,474–3,931 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
2,457 tok/s 1,474–3,931 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
2,048 tok/s 1,229–3,276 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
2,004 tok/s 1,202–3,206 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
1,959 tok/s 1,176–3,135 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
1,959 tok/s 1,176–3,135 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
1,959 tok/s 1,176–3,135 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.2 GB	Q8_0	Pohodlný
1,959 tok/s 1,176–3,135 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.2 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 San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai
Typ organizace: Academia,Academia
Země: United States of America, Ireland
Publikováno: 18 January 2018
Autoři: Jeremy Howard, Sebastian Ruder

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Text classification
Základní model: AWD-LSTM

Velikost

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

parametry: 441M
Výcviková data: 103,000,000 tokens

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: 2.7 × 10¹⁷ 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: Unreleased

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Speculative
Citace: 1,940

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží ULM-FiT

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 ULM-FiT

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

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

1.2 GB

Nejrychlejší

7,683 tok/s

ULM-FiT dosahuje počtu parametrů 441M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší hardware, který funguje, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 83.6 tokenů za sekundu

Špičkový model je B200, generování přibližně 7,683 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

ULM-FiT byl zveřejněn University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai, v zemi zaznamenané jako United States of America, během January 2018. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text classification.

Staví na AWD-LSTM. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Jak rychle to běží a proč

Mediánový výsledek je kolem 215.7 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 817 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.

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

Trénování si vyžádalo výpočetní rozpočet přibližně 2.7 × 10¹⁷ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 103,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro ULM-FiT

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 ULM-FiT, potřebující kolem 1.2 GB při kompresi Q8_0. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

Delší konverzace spotřebovávají paměť navíc k tomu, co potřebují váhy. Posuňte jezdec na svou skutečnou pracovního délku, než důvěřujete jakémukoliv řádku pro ULM-FiT.
03

Nastavte minimální kvalitu

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

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro ULM-FiT. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 7,683 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě ULM-FiT. 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 ULM-FiT.

Odpovědi

ULM-FiT — běžné otázky

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.7 × 10¹⁷ 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.

ULM-FiT— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— 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: 4,610–12,293 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

ULM-FiT— 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 1.2 GB, a produkuje přibližně 83.6 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

ULM-FiT— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 7,683 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 817.

ULM-FiT— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 1.2 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.

ULM-FiT— 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 1.2 GB a generováním zhruba 1,431 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ULM-FiT— 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 1.2 GB a generováním zhruba 876 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ULM-FiT— 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 1.2 GB a generováním zhruba 1,085 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ULM-FiT— 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 1.2 GB a generováním zhruba 1,287 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 441M. https://files.fast.ai/models/wt103/?C=S;O=D. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

ULM-FiT— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia,Academia.

ULM-FiT— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v January 2018. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

ULM-FiT— K čemu se to používá?

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

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