UnifiedQA TPS-Rechner

Offene Gewichte Allen Institute for AI,University of Washington 11B Parameter May 2020

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

509 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 19.7 tok/s

Schnellste Karte

B200

308 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen UnifiedQA?

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.

509 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
308 tok/s 185–493 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
308 tok/s 185–493 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
246 tok/s 148–394 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
246 tok/s 148–394 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
197 tok/s 118–315 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
188 tok/s 113–301 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
188 tok/s 113–301 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
180 tok/s 108–288 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
160 tok/s 96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
160 tok/s 96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
160 tok/s 96–256 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
152 tok/s 91–243 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
141 tok/s 85–225 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	IQ4_XS	knapp
129 tok/s 78–207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
129 tok/s 78–207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
129 tok/s 78–207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
129 tok/s 78–207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
129 tok/s 78–207 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
107 tok/s 64–172 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	knapp
98.5 tok/s 59–158 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
98.5 tok/s 59–158 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
82.1 tok/s 49–131 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
80.3 tok/s 48–129 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
78.6 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.5 GB	Q8_0	Komfortabel
78.6 tok/s 47–126 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.5 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: Allen Institute for AI,University of Washington
Organisationsart: Research collective,Academia
Land: United States of America
Veröffentlicht: 2 May 2020
Autoren: Daniel Khashabi, Sewon Min, Tushar Khot, Ashish Sabharwal, Oyvind Tafjord, Peter Clark, Hannaneh Hajishirzi

Was es tut

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

Domain: Language
Aufgabe: Question answering
Basis-Modell: T5-11B

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: 11B
Trainingsdaten: tokens
Epochen: 1.88
Batch-Größe: 27

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: 1.7 × 10¹⁹ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting,Hardware
Feinabstimmung Rechenleistung: 3.8 × 10¹⁹ 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: Google TPU v3
Verwendete Chips: 8
Wand-Uhrzeit: 36 hours
Stromverbrauch: 7.3 kW
Rechenkosten: $59

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
Hugging Face: allenai

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: Confident
Zitationen: 816

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: UnifiedQA: Crossing Format Boundaries With a Single QA System
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. UnifiedQA

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 UnifiedQA

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

Was die Zahlen bedeuten

Was es braucht, um dieses Modell auszuführen

Minimale Karte

Xeon Phi 5110P

Benötigter Speicher

6.7 GB

Schnellste

308 tok/s

UnifiedQA erreicht eine Parameteranzahl von 11B. 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: 509.

Die kleinste Karte, die es hält, ist Xeon Phi 5110P, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 8 GB, es mit einer Kompression von IQ4_XS und produziert etwa 19.7 Token pro Sekunde

Am anderen Ende sitzt B200, generieren ungefähr 308 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

UnifiedQA wurde veröffentlicht von Allen Institute for AI,University of Washington, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2020. Die veröffentlichende Organisation ist als research collective,Academia.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet question answering.

Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von T5-11B. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. allenai.

Wie schnell es läuft und warum

Das mediane Ergebnis liegt bei etwa 21.2 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 460 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.

Was in den Aufbau geflossen ist

Der Trainingslauf verbrauchte etwa 1.7 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v3. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für UnifiedQA

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

Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von UnifiedQA, benötigt ungefähr 6.7 GB bei einer Kompression von IQ4_XS. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. UnifiedQA.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von IQ4_XS 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 UnifiedQA. 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 308 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 UnifiedQA. 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. UnifiedQA.

Antworten

UnifiedQA — Häufige Fragen

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

Training verbrauchte etwa 1.7 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als Google TPU v3. 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.

UnifiedQA— 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. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 2.0 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

UnifiedQA— 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: 509. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

UnifiedQA— 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: 4. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

UnifiedQA— 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: 185–493 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

UnifiedQA— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Xeon Phi 5110P, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 8 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von IQ4_XS verwenden von etwa 6.7 GB, und produziert ungefähr 19.7 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 509.

UnifiedQA— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 308 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: 460.

UnifiedQA— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 6.7 GB bei einer Kompression von IQ4_XS, 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.

UnifiedQA— 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 IQ4_XS, verwenden von etwa 6.7 GB und generieren grob 141 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

UnifiedQA— 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 Q6_K, verwenden von etwa 9.9 GB und generieren grob 51.0 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

UnifiedQA— 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 12.5 GB und generieren grob 43.5 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

UnifiedQA— 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 12.5 GB und generieren grob 51.6 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

UnifiedQA— 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.

UnifiedQA— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 11B. 11B from appendix A.2 : Model sizes: "Most of the experiments are done on T5(11B) which has 11 billion parameters. We also report experiments with BART (large) with 440 million 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.

UnifiedQA— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Allen Institute for AI,University of Washington, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation research collective,Academia.

UnifiedQA— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2020. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

UnifiedQA— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von question answering. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

UnifiedQA— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation allenai. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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.

Alle KI-Modelle