CodeT5-base calculateur TPS

Ouvrir les poids Salesforce,Nanyang Technological University 220M paramètres November 2021

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 · 168 tok/s

Carte la plus rapide

B200

15,401 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter CodeT5-base?

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
15,401 tok/s 9,241–24,642 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.9 GB	Q8_0	Confortable
15,401 tok/s 9,241–24,642 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.9 GB	Q8_0	Confortable
12,298 tok/s 7,379–19,677 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Confortable
12,298 tok/s 7,379–19,677 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Confortable
9,836 tok/s 5,901–15,737 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
9,414 tok/s 5,648–15,062 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Confortable
9,414 tok/s 5,648–15,062 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Confortable
9,010 tok/s 5,406–14,415 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.9 GB	Q8_0	Confortable
7,996 tok/s 4,798–12,794 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
7,996 tok/s 4,798–12,794 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
7,996 tok/s 4,798–12,794 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
7,585 tok/s 4,551–12,136 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
6,468 tok/s 3,881–10,350 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
6,468 tok/s 3,881–10,350 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.9 GB	Q8_0	Confortable
6,468 tok/s 3,881–10,350 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
6,468 tok/s 3,881–10,350 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
6,468 tok/s 3,881–10,350 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
4,925 tok/s 2,955–7,880 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Confortable
4,925 tok/s 2,955–7,880 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Confortable
4,104 tok/s 2,463–6,567 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
4,017 tok/s 2,410–6,427 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Confortable
3,927 tok/s 2,356–6,284 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.9 GB	Q8_0	Confortable
3,927 tok/s 2,356–6,284 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.9 GB	Q8_0	Confortable
3,927 tok/s 2,356–6,284 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.9 GB	Q8_0	Confortable
3,927 tok/s 2,356–6,284 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.9 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: Salesforce,Nanyang Technological University
Type d'organisation: Industry,Academia
Pays: United States of America, Singapore
Publié: 1 November 2021
Auteurs: Yue Wang, Weishi Wang, Shafiq Joty, Steven C.H. Hoi

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language
Tâche: Code generation
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: 220M
Données d'entraînement: tokens
Époques: 150

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: 1.6 × 10²¹ FLOP
Comment cela a été établi: Hardware

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
Temps en temps réel: 288 hours (12 days)
Coût de calcul: $3,115

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: 1,964

Sources

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

Référence: CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and Generation
Dernière mise à jour: 1 January 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent CodeT5-base

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 CodeT5-base

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

Exigences matérielles en pratique

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

0.9 GB

Le plus rapide

15,401 tok/s

CodeT5-base atteint un nombre de paramètres de 220M. 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.

Le point d'entrée est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 168 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 15,401 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

CodeT5-base a été publié par Salesforce,Nanyang Technological University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2021. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de code 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.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 432.5 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 818 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.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Entraînement et provenance

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 10²¹ 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.

La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour CodeT5-base

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

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de CodeT5-base, ayant besoin d'environ 0.9 GB à une compression de Q8_0. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. CodeT5-base.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

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

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour CodeT5-base. 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 15,401 tok/s
05

Regardez la marge de manœuvre, pas seulement le fit.

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de CodeT5-base. 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

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur CodeT5-base.

Réponses

CodeT5-base — questions courantes

CodeT5-base— 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 0.9 GO et générant à peu près 2,868 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

CodeT5-base— 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 0.9 GO et générant à peu près 1,756 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

CodeT5-base— 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 0.9 GO et générant à peu près 2,175 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

CodeT5-base— 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 0.9 GO et générant à peu près 2,580 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

CodeT5-base— 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.

CodeT5-base— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 220M. "We build CodeT5 based on Huggingface’s T5 (Raffel et al., 2020) PyTorch implementation and employ two sizes of CodeT5-small (60M) and CodeT5-base (220M)". 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.

CodeT5-base— qui l'a créé ?

Il a été publié par Salesforce,Nanyang Technological University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.

CodeT5-base— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 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.

CodeT5-base— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de code generation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

CodeT5-base— 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.

CodeT5-base— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.6 × 10²¹ 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.

CodeT5-base— 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. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

CodeT5-base— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

CodeT5-base— 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.

CodeT5-base— 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 : 9,241–24,642 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.

CodeT5-base— 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 0.9 GB, et produit environ 168 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

CodeT5-base— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 15,401 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 : 818.

CodeT5-base— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 0.9 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 1 January 2026

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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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