ProteinLM calculadora TPS

Abre pesos Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tencent 3B parámetros August 2021

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? ProteinLM?

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: Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tencent
Tipo de Organización: Academia,Academia,Industry
País: China
Publicado: 17 August 2021
Autores: Yijia Xiao, Jiezhong Qiu, Ziang Li, Chang-Yu Hsieh, Jie Tang

Lo que hace

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

Dominio: Biology
Tarea: Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Enfoque: Self-supervised learning

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

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 1.6 × 10²² FLOP
Cómo se estableció: Hardware

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento: NVIDIA V100
Chips utilizados: 48
Horas de chip: 12,096
Tiempo de reloj: 252 hours (10.5 days)
Consumo de energía: 29.1 kW

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 (unrestricted)
Código de entrenamiento: Open source

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
Citas: 40

Fuentes

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

Referencia: Modeling Protein Using Large-scale Pretrain Language Model
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan ProteinLM

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 ProteinLM

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

El lado de hardware

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

3.2 GB

Más rápido

1,129 tok/s

ProteinLM 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.

En el extremo bajo, se maneja por 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

Gama alta es B200, generando aproximadamente 1,129 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

ProteinLM fue publicado por Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tencent, en el país registrado como China, durante August 2021. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Industry.

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como realizando la tarea de proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible.

Leyendo las cifras de rendimiento

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.

Entrenamiento y procedencia

El entrenamiento consumió alrededor de 1.6 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA V100. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para ProteinLM

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

Lee la cifra de MEMORIA primero

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra ProteinLM, 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

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para ProteinLM.
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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para ProteinLM. 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

Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de ProteinLM. 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

Abre la tarjeta que has elegido.

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

Respuestas

ProteinLM — preguntas comunes

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 3B. "We have trained multiple largescale models on the PFAM[7] dataset, the largest with 3 billion parameters". 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.

ProteinLM— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tencent, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia,Industry.

ProteinLM— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en August 2021. 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.

ProteinLM— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Biology, y se registra como manejando la tarea de proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

ProteinLM— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

ProteinLM— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 1.6 × 10²² FLOP, en hardware registrado como NVIDIA V100. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

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

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

ProteinLM— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

ProteinLM— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 2. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

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

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. 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.

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿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.

ProteinLM— ¿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.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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