PepMLM calculadora TPS

Abre pesos Duke University,Cornell University,McMaster University 3B parámetros August 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

1,129 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? PepMLM?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
1,129 tok/s 678–1,807 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
1,129 tok/s 678–1,807 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
902 tok/s 541–1,443 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
902 tok/s 541–1,443 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
721 tok/s 433–1,154 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
690 tok/s 414–1,105 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
690 tok/s 414–1,105 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
661 tok/s 396–1,057 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
586 tok/s 352–938 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
586 tok/s 352–938 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
586 tok/s 352–938 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
556 tok/s 334–890 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
474 tok/s 285–759 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
474 tok/s 285–759 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
474 tok/s 285–759 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
474 tok/s 285–759 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
474 tok/s 285–759 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
361 tok/s 217–578 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
361 tok/s 217–578 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
301 tok/s 181–482 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
295 tok/s 177–471 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
288 tok/s 173–461 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
288 tok/s 173–461 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
288 tok/s 173–461 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.9 GB	Q8_0	Cómodo
288 tok/s 173–461 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Duke University,Cornell University,McMaster University
Tipo de Organización: Academia,Academia,Academia
País: United States of America, Canada
Publicado: 11 August 2024
Autores: Tianlai Chen, Madeleine Dumas, Rio Watson, Sophia Vincoff, Christina Peng, Lin Zhao, Lauren Hong, Sarah Pertsemlidis, Mayumi Shaepers-Cheu, Tian Zi Wang, Divya Srijay, Connor Monticello, Pranay Vure, Rishab Pulugurta, Kseniia Kholina, Shrey Goel, Matthew P DeLisa, Ray Truant, Hector C Aguilar, Pranam Chatterjee

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Biology
Tarea: Protein generation

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 3B
Datos de entrenamiento: tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (non-commercial)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: ChatterjeeLab

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: PepMLM: Target Sequence-Conditioned Generation of Therapeutic Peptide Binders via Span Masked Language Modelin
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan PepMLM

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan PepMLM

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que se necesita para ejecutar este modelo

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

3.2 GB

Más rápido

1,129 tok/s

PepMLM llega a un recuento de parámetros de 3B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 818.

La tarjeta más pequeña que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q6_K y produciendo alrededor 17.9 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 1,129 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Qué es este modelo

PepMLM fue publicado por Duke University,Cornell University,McMaster University, en el país registrado como United States of America, durante August 2024. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de protein generation.

El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización ChatterjeeLab.

Qué decide la velocidad

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 35.8 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 780 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para PepMLM

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Comienza desde la columna de memoria

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener PepMLM, necesitando alrededor 3.2 GB a una compresión de Q6_K. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Ajusta el contexto a tu uso actual

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. PepMLM.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q6_K en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Ordenar por velocidad

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por PepMLM. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 1,129 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de PepMLM. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Revisa la tarjeta del otro lado

Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de PepMLM.

Respuestas

PepMLM — preguntas comunes

PepMLM— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 3B. To assess the performance of larger models, we note that we additionally fine-tuned ESM-2-3B for peptide generation (PepMLM-3B). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

PepMLM— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Duke University,Cornell University,McMaster University, basado en United States of America, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.

PepMLM— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en August 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

PepMLM— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de protein generation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

PepMLM— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización ChatterjeeLab. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

PepMLM— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

PepMLM— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

PepMLM— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 2. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

PepMLM— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 678–1,807 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

PepMLM— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q6_K usando alrededor 3.2 GB, y produce aproximadamente 17.9 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

PepMLM— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 1,129 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 780.

PepMLM— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 3.2 GB a una compresión de Q6_K, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

PepMLM— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 3.9 GB y generando aproximadamente 210 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

PepMLM— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 3.9 GB y generando aproximadamente 129 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

PepMLM— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 3.9 GB y generando aproximadamente 160 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

PepMLM— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 3.9 GB y generando aproximadamente 189 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

PepMLM— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

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