BiomedGPT (182M) TPS-Rechner

Offene Gewichte Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania 182M Parameter May 2023

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

818 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 203 tok/s

Schnellste Karte

B200

18,617 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen BiomedGPT (182M)?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

818 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
18,617 tok/s 11,170–29,787 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
18,617 tok/s 11,170–29,787 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
14,866 tok/s 8,920–23,785 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
14,866 tok/s 8,920–23,785 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
11,889 tok/s 7,133–19,023 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
11,379 tok/s 6,828–18,207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
11,379 tok/s 6,828–18,207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
10,891 tok/s 6,534–17,425 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,666 tok/s 5,799–15,465 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,666 tok/s 5,799–15,465 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,666 tok/s 5,799–15,465 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,169 tok/s 5,501–14,670 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,819 tok/s 4,691–12,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,819 tok/s 4,691–12,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,819 tok/s 4,691–12,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,819 tok/s 4,691–12,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,819 tok/s 4,691–12,510 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
5,954 tok/s 3,572–9,526 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
5,954 tok/s 3,572–9,526 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,961 tok/s 2,977–7,938 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,855 tok/s 2,913–7,769 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,747 tok/s 2,848–7,596 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,747 tok/s 2,848–7,596 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,747 tok/s 2,848–7,596 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,747 tok/s 2,848–7,596 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania
Organisationsart: Academia,Academia,Industry,Academia,Academia
Land: United States of America
Veröffentlicht: 23 May 2023
Autoren: Kai Zhang, Rong Zhou, Eashan Adhikarla, Zhiling Yan, Yixin Liu, Jun Yu, Zhengliang Liu, Xun Chen, Brian D. Davison, Hui Ren, Jing Huang, Chen Chen, Yuyin Zhou, Sunyang Fu, Wei Liu, Tianming Liu, Xiang Li, Yong Chen, Lifang He, James Zou, Quanzheng Li, Hongfang Liu, Lichao Sun

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language, Vision, Medicine
Aufgabe: Visual question answering, Medical diagnosis, Image captioning, Image classification, Text summarization, Language modeling/generation, Mortality prediction

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 182M
Trainingsdaten: 578,699,057 tokens

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA RTX A5000
Verwendete Chips: 10
Stromverbrauch: 4.6 kW

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (unrestricted)
Training-Code: Open source

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: BiomedGPT: A Generalist Vision-Language Foundation Model for Diverse Biomedical Tasks
Zuletzt aktualisiert: 11 February 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. BiomedGPT (182M)

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen BiomedGPT (182M)

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

Tesla C1080

Benötigter Speicher

0.9 GB

Schnellste

18,617 tok/s

BiomedGPT (182M) erreicht eine Parameteranzahl von 182M. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 818.

Der Einstiegspunkt ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB, es mit einer Kompression von Q8_0 und produziert etwa 203 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 18,617 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

BiomedGPT (182M) wurde veröffentlicht von Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2023. Die veröffentlichende Organisation ist als academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, Medicine, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet visual question answering, Medical diagnosis, Image captioning, Image classification, Text summarization, Language modeling/generation, Mortality prediction.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 522.8 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 818 von ihnen

Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.

Ohne das Attention-Layout in der Datei ist die Speicher-Spalte eine Annäherung. Sie ist nah genug, um Hardware auszuwählen, und am wenigsten zuverlässig bei langem CONTEXT.

Was in den Aufbau geflossen ist

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 578,699,057 Text-Tokens

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für BiomedGPT (182M)

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten BiomedGPT (182M), benötigt ungefähr 0.9 GB bei einer Kompression von Q8_0. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

Längere Gespräche kosten MEMORY zusätzlich zu dem, was die WEIGHTS benötigen. Bewege den Schieberegler auf deine tatsächliche Arbeitslänge, bevor du einer Zeile vertraust. BiomedGPT (182M).
03

Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von Q8_0 auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Geschwindigkeit sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für BiomedGPT (182M). Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 18,617 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von BiomedGPT (182M). Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. BiomedGPT (182M).

Antworten

BiomedGPT (182M) — Häufige Fragen

BiomedGPT (182M)— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

BiomedGPT (182M)— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

BiomedGPT (182M)— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

BiomedGPT (182M)— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 1. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

BiomedGPT (182M)— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 11,170–29,787 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

BiomedGPT (182M)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q8_0 verwenden von etwa 0.9 GB, und produziert ungefähr 203 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

BiomedGPT (182M)— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 18,617 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 818.

BiomedGPT (182M)— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 0.9 GB bei einer Kompression von Q8_0, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

BiomedGPT (182M)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 8 GB?

Ja. Die GPU-Karte CMP 170HX 8 GB, halten 8 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 3,467 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

BiomedGPT (182M)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 2,123 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

BiomedGPT (182M)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 2,630 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

BiomedGPT (182M)— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 3,118 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

BiomedGPT (182M)— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

BiomedGPT (182M)— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 182M. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

BiomedGPT (182M)— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Lehigh University,University of Georgia,Samsung Research America,Harvard Medical School,University of Pennsylvania, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Industry,Academia,Academia.

BiomedGPT (182M)— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

BiomedGPT (182M)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, Vision, Medicine, und wird als Bewältigung der Aufgabe von visual question answering, Medical diagnosis, Image captioning, Image classification, Text summarization, Language modeling/generation, Mortality prediction. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 11 February 2026

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