MoE-1.1T calculateur TPS
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 dont nous détenons les spécifications pour
Quelles GPU peuvent exécuter MoE-1.1T?
Définir les entrées, lire la réponse
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..
0 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Aucune carte dans notre catalogue ne peut exécuter ce modèle avec ces paramètres.. |
|||||||
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 December 2021
- Auteurs
- Mikel Artetxe, Shruti Bhosale, Naman Goyal, Todor Mihaylov, Myle Ott, Sam Shleifer, Xi Victoria Lin, Jingfei Du, Srinivasan Iyer, Ramakanth Pasunuru, Giri Anantharaman, Xian Li, Shuohui Chen, Halil Akin, Mandeep Baines, Louis Martin, Xing Zhou, Punit Singh Koura, Brian O'Horo, Jeff Wang, Luke Zettlemoyer, Mona Diab, Zornitsa Kozareva, Ves Stoyanov
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, Question answering
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
- 1.1T
- Données d'entraînement
- 112,000,000,000 tokens
- Époques
- 2.68
112B tokens, or 84B words at 0.75 English words/token. "We pretrain our models on a union of six Englishlanguage datasets, including the five datasets used to pretrain RoBERTa (Liu et al., 2019) and the English subset of CC100, totalling 112B tokens"
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.2 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Reported
Reported directly in paper. Authors calculate FLOPs analytically in appendix G
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
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 (non-commercial)
- Code d'entraînement
- Unreleased
for research use only https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/moe_lm I don't see training code
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.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 241
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Efficient Large Scale Language Modeling with Mixtures of Experts
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Exigences matérielles en pratique
MoE-1.1T atteint un nombre de paramètres de 1.1T. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 0.
D'où cela vient-il
MoE-1.1T a été publié par Meta AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2021. 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, Question answering.
Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé environ 2.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 112,000,000,000 jetons de texte
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour MoE-1.1T
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
Chaque carte ici a été vérifiée contre MoE-1.1T. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
-
02
Décidez combien de temps vos conversations tournent
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 MoE-1.1T.
-
03
Choisissez jusqu'où vous allez le compresser
Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir.. 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
Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.
Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour MoE-1.1T. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.
-
05
Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter
Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de MoE-1.1T. 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 page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de MoE-1.1T.
Réponses
MoE-1.1T — questions courantes
MoE-1.1T— 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.
MoE-1.1T— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.1T. 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.
MoE-1.1T— qui l'a créé ?
Il a été publié par Meta AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
MoE-1.1T— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2021. 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.
MoE-1.1T— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
MoE-1.1T— 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.
MoE-1.1T— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
MoE-1.1T— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?
Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 407.0 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
MoE-1.1T— 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 : 0. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
MoE-1.1T— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?
Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
MoE-1.1T— 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 : la plage sous chaque chiffre. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.
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.