ConoDL TPS kalkulátor

Otevřít váhy Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China) 1.2B parametry September 2024

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 · 30.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

2,824 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit ConoDL?

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
2,824 tok/s 1,694–4,518 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
2,824 tok/s 1,694–4,518 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
2,255 tok/s 1,353–3,607 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
2,255 tok/s 1,353–3,607 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,803 tok/s 1,082–2,885 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,726 tok/s 1,036–2,761 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,726 tok/s 1,036–2,761 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,652 tok/s 991–2,643 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,466 tok/s 880–2,346 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,466 tok/s 880–2,346 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,466 tok/s 880–2,346 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,391 tok/s 834–2,225 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,186 tok/s 712–1,897 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,186 tok/s 712–1,897 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,186 tok/s 712–1,897 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,186 tok/s 712–1,897 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
1,186 tok/s 712–1,897 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
903 tok/s 542–1,445 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
903 tok/s 542–1,445 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
752 tok/s 451–1,204 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
736 tok/s 442–1,178 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
720 tok/s 432–1,152 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
720 tok/s 432–1,152 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
720 tok/s 432–1,152 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.0 GB	Q8_0	Pohodlný
720 tok/s 432–1,152 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.0 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: Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China)
Typ organizace: Academia,Government
Země: China
Publikováno: 28 September 2024
Autoři: Menghan Guo, Zengpeng Li, Xuejin Deng, Ding Luo, Jingyi Yang, Yingjun Chen, Weiwei Xue

Co to dělá

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

Doména: Biology
Úkol: Toxin prediction
Základní model: ProGen

Velikost

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

parametry: 1.2B
Výcviková data: 108,651 tokens
Epochy: 15

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: NVIDIA GeForce RTX 3080
Používané čipy: 1
Příkon: 346 W

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 (non-commercial)
Tréninkový kód: Open (non-commercial)

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: ConoDL: A Deep Learning Framework for Rapid Generation and Prediction of Conotoxins
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží ConoDL

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 ConoDL

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

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

2.0 GB

Nejrychlejší

2,824 tok/s

ConoDL dosahuje počtu parametrů 1.2B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Vstupní bod je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 30.7 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 2,824 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

ConoDL byl zveřejněn Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China), v zemi zaznamenané jako China, během September 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia,Government.

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenán jako vykonávající úkol toxin prediction.

Staví na ProGen. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Čtení čísel propustnosti

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 79.3 tokenů za sekundu 799 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.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Tréninková sada běžela na přibližně 108,651 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro ConoDL

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 ConoDL, potřebující kolem 2.0 GB při kompresi Q8_0. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
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. ConoDL.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

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

Třídit podle rychlosti

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. ConoDL. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 2,824 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 ConoDL. 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 ConoDL.

Odpovědi

ConoDL — běžné otázky

ConoDL— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 1,694–4,518 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

ConoDL— 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 2.0 GB, a produkuje přibližně 30.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

ConoDL— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 2,824 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 799.

ConoDL— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 2.0 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.

ConoDL— 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 2.0 GB a generováním zhruba 526 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ConoDL— 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 2.0 GB a generováním zhruba 322 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ConoDL— 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 2.0 GB a generováním zhruba 399 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ConoDL— 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 2.0 GB a generováním zhruba 473 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

ConoDL— 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.

ConoDL— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 1.2B. "ConoGen is a conotoxin generation model that adopts an architecture consistent with the pre-training model ProGen (Figure 2A) 15 . ConoGen is also constructed using a Transformer-based neural network architecture. One major advantage of the Transformer lies in its self-attention mechanism, which enables the model to encode distant signals of information when making sequence predictions, thereby affording it the capability to comprehend complex semantics. Its Transformer architecture consists of 36 layers, each comprising 8 self-attention heads, totaling 1.2 billion trainable parameters to ensure the training and optimization of the model.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

ConoDL— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China), zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Government.

ConoDL— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

ConoDL— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Biology, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol toxin prediction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

ConoDL— 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.

ConoDL— 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.

ConoDL— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

ConoDL— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

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