data2vec (language) calculateur TPS

Ouvrir les poids Meta AI 705.1M paramètres January 2022

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

818 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 52.3 tok/s

Carte la plus rapide

B200

4,805 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter data2vec (language)?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

818 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
4,805 tok/s 2,883–7,688 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.5 GB	Q8_0	Confortable
4,805 tok/s 2,883–7,688 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.5 GB	Q8_0	Confortable
3,837 tok/s 2,302–6,139 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.5 GB	Q8_0	Confortable
3,837 tok/s 2,302–6,139 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.5 GB	Q8_0	Confortable
3,069 tok/s 1,841–4,910 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,937 tok/s 1,762–4,699 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,937 tok/s 1,762–4,699 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,811 tok/s 1,687–4,498 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,495 tok/s 1,497–3,992 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,495 tok/s 1,497–3,992 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,495 tok/s 1,497–3,992 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,367 tok/s 1,420–3,786 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,018 tok/s 1,211–3,229 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,018 tok/s 1,211–3,229 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,018 tok/s 1,211–3,229 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,018 tok/s 1,211–3,229 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
2,018 tok/s 1,211–3,229 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,537 tok/s 922–2,459 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,537 tok/s 922–2,459 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,281 tok/s 768–2,049 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,253 tok/s 752–2,005 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,225 tok/s 735–1,960 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,225 tok/s 735–1,960 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,225 tok/s 735–1,960 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.5 GB	Q8_0	Confortable
1,225 tok/s 735–1,960 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.5 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Meta AI
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 20 January 2022
Auteurs: Alexei Baevski, Wei-Ning Hsu, Qiantong Xu , Arun Babu, Jiatao Gu, Michael Auli

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation
Approche: Self-supervised learning
Format numérique: FP16

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 705.1M
Données d'entraînement: 131,072,000,000 tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi: SOTA improvement
Confiance d'enregistrement: Likely
Citations: 1,021

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language
Dernière mise à jour: 11 February 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent data2vec (language)

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore data2vec (language)

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

1.5 GB

Le plus rapide

4,805 tok/s

data2vec (language) atteint un nombre de paramètres de 705.1M. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 818.

La plus petite carte qui le contient est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 52.3 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 4,805 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

data2vec (language) a été publié par Meta AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2022. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation.

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.

Comprendre les vitesses

La moitié des cartes qui le détiennent gèrent plus de 134.9 tokens par seconde 809 d'eux

Étant dense, il lit tout de lui-même par jeton, c'est pourquoi le classement par vitesse ci-dessous suit de si près le classement par bande passante mémoire.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

L'entraînement a consommé un corpus d'environ 131,072,000,000 jetons de texte

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour data2vec (language)

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de data2vec (language), ayant besoin d'environ 1.5 GB à une compression de Q8_0. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour data2vec (language).
03

Définir un seuil de qualité

Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir., atteignant une compression de Q8_0 sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Classer par débit plutôt que par fiche technique

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour data2vec (language). Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 4,805 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de data2vec (language). Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Vérifiez la carte de l'autre côté

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour data2vec (language).

Réponses

data2vec (language) — questions courantes

data2vec (language)— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

data2vec (language)— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

data2vec (language)— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

data2vec (language)— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : 2,883–7,688 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

data2vec (language)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q8_0 environ 1.5 GB, et produit environ 52.3 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

data2vec (language)— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 4,805 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 809.

data2vec (language)— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 1.5 GB à une compression de Q8_0, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

data2vec (language)— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.5 GO et générant à peu près 895 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

data2vec (language)— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.5 GO et générant à peu près 548 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

data2vec (language)— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.5 GO et générant à peu près 679 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

data2vec (language)— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.5 GO et générant à peu près 805 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

data2vec (language)— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

data2vec (language)— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 705.1M. Section 4: "We experiment with two model sizes: data2vec Base and data2vec Large, containing either L = 12 or L = 24 Trans- former blocks with H = 768 or H = 1024 hidden dimen- sion (with 4 × H feed-forward inner-dimension)". Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

data2vec (language)— qui l'a créé ?

Il a été publié par Meta AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

data2vec (language)— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 2022. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

data2vec (language)— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

data2vec (language)— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 11 February 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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