Nucleotide Transformer TPS-Rechner

Offene Gewichte NVIDIA,Technical University of Munich,InstaDeep 2.5B Parameter January 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 · 14.8 tok/s

Schnellste Karte

B200

1,355 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Nucleotide Transformer?

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
1,355 tok/s 813–2,168 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
1,355 tok/s 813–2,168 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
1,082 tok/s 649–1,732 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
1,082 tok/s 649–1,732 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
866 tok/s 519–1,385 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
828 tok/s 497–1,325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
828 tok/s 497–1,325 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
793 tok/s 476–1,269 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
704 tok/s 422–1,126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
704 tok/s 422–1,126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
704 tok/s 422–1,126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
667 tok/s 400–1,068 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
569 tok/s 342–911 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
569 tok/s 342–911 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
569 tok/s 342–911 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
569 tok/s 342–911 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
569 tok/s 342–911 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
433 tok/s 260–693 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
433 tok/s 260–693 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
361 tok/s 217–578 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
353 tok/s 212–566 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
346 tok/s 207–553 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
346 tok/s 207–553 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
346 tok/s 207–553 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.4 GB	Q8_0	Komfortabel
346 tok/s 207–553 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.4 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: NVIDIA,Technical University of Munich,InstaDeep
Organisationsart: Industry,Academia,Industry
Land: United States of America, Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Veröffentlicht: 15 January 2023
Autoren: Hugo Dalla-Torre, Liam Gonzalez, Javier Mendoza Revilla, Nicolas Lopez Carranza, Adam Henryk Grzywaczewski, Francesco Oteri, Christian Dallago, Evan Trop, Hassan Sirelkhatim, Guillaume Richard, Marcin Skwark, Karim Beguir, Marie Lopez, Thomas Pierrot

Was es tut

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

Domain: Biology
Aufgabe: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation
Ansatz: Self-supervised learning
Numerisches Format: FP32

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: 2.5B
Trainingsdaten: 300,000,000,000 tokens
Epochen: 1

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 8.1 × 10²¹ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting,Hardware
Feinabstimmung Rechenleistung: 9.4 × 10¹⁷ FLOP

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 A100
Verwendete Chips: 128
Chip-Stunden: 86,016
Wand-Uhrzeit: 672 hours (28 days)
Stromverbrauch: 102.2 kW
Rechenkosten: $51,065

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 (non-commercial)
Training-Code: Unreleased

Wie es klassifiziert ist

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

Warum es verfolgt wird: SOTA improvement
Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely
Zitationen: 22

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: The Nucleotide Transformer: Building and Evaluating Robust Foundation Models for Human Genomics
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Nucleotide Transformer

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 Nucleotide Transformer

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

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

Tesla C1080

Benötigter Speicher

3.4 GB

Schnellste

1,355 tok/s

Nucleotide Transformer erreicht eine Parameteranzahl von 2.5B. 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.

Am unteren Ende wird es von Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB, es mit einer Kompression von Q8_0 und produziert etwa 14.8 Token pro Sekunde

Die schnellste Berechnung dafür ist B200, generieren ungefähr 1,355 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Woher es kam

Nucleotide Transformer wurde veröffentlicht von NVIDIA,Technical University of Munich,InstaDeep, im Land aufgezeichnet als United States of America, während January 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Academia,Industry.

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation.

Das Offen-Wiegen ist es, was diese Seite in den Rechner anstatt nur in den Katalog bringt: es ist ein Modell, das man tatsächlich halten kann.

Verstehen der Geschwindigkeiten

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 38.1 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 783 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Training und Herkunft

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 8.1 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 300,000,000,000 Text-Tokens

Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Nucleotide Transformer

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

Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten Nucleotide Transformer, benötigt ungefähr 3.4 GB bei einer Kompression von Q8_0. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

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

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. Nucleotide Transformer.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., 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

Nach Geschwindigkeit sortieren, um zu sehen, wie die CARDS eingestuft sind für Nucleotide Transformer. 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 1,355 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Nucleotide Transformer. 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

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. Nucleotide Transformer.

Antworten

Nucleotide Transformer — Häufige Fragen

Nucleotide Transformer— Wann wurde es veröffentlicht?

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

Nucleotide Transformer— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Biology, und wird als Bewältigung der Aufgabe von protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Nucleotide generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

Nucleotide Transformer— 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.

Nucleotide Transformer— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 8.1 × 10²¹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

Nucleotide Transformer— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Nur durch Abladen, was normalerweise eine falsche Wirtschaftlichkeit ist: der Teil, der im System-Speicher gehalten wird, zieht das Ganze nach unten. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Nucleotide Transformer— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Nucleotide Transformer— 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.

Nucleotide Transformer— 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: 813–2,168 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Nucleotide Transformer— 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 3.4 GB, und produziert ungefähr 14.8 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

Nucleotide Transformer— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 1,355 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: 783.

Nucleotide Transformer— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 3.4 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.

Nucleotide Transformer— 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 3.4 GB und generieren grob 252 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Nucleotide Transformer— 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 3.4 GB und generieren grob 155 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Nucleotide Transformer— 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 3.4 GB und generieren grob 191 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Nucleotide Transformer— 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 3.4 GB und generieren grob 227 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Nucleotide Transformer— 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.

Nucleotide Transformer— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 2.5B. "We built four distinct foundation language models of different sizes, ranging from 500M up to 2.5B parameters". 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.

Nucleotide Transformer— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von NVIDIA,Technical University of Munich,InstaDeep, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia,Industry.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.

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