Switch calculateur TPS
Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle en fonction de la longueur de contexte et de la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une seule requête, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..
Calculé pour ce modèle
Quelles GPU peuvent exécuter Switch?
Configurez les entrées, lisez la réponse.
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache les cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en les comprimant en dessous de ce point..
0 les modèles ne s'adaptent pas
Calculating| Besoin | Quantification | Ajusté | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Aucune carte de notre catalogue ne peut faire fonctionner 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 mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie en fonction du temps d'inférence et de sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..
Sur l'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 évaluer combien de travail a été investi et comment il se compare aux modèles construits à une échelle différente..
Qui a construit ce modèle, où et quand a-t-il été publié ?
- Organisation
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 11 January 2021
- Auteurs
- William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer
Ce qu'il fait
Les zones problématiques pour lesquelles le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chaque.
- Domaine
- Language
- Translation de tâche
- Text autocompletion
- Approche
- Self-supervised learning
- Modèle/modèles ne convient pas / ne s'adaptera pas à la VRAM GPU. Fonctionne / en cours d'exécution avec confort.
- BF16
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé ? Les paramètres sont la valeur qui détermine s'il s'adapte à une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 1.6T
- Données d'entraînement
- 86,400,000,000 tokens
"Combining expert, model and data parallelism, we design two large Switch Transformer models, one with 395 billion and 1.6 trillion parameters" Table 9 gives more precise count of 1571B parameters
"In our protocol we pre-train with 2^20 (1,048,576) tokens per batch for 550k steps amounting to 576B total tokens." 1 token ~ 0.75 words
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations à virgule flottante. C'est une mesure du coût de la course d'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle terminé vous répond.
- Calcul de formation
- 8.2 × 10²² FLOP
- Comment cela a été établi
- Third-party estimation
Table 4 https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
L'entraînement en cours
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du mur.
- Matériel d'entraînement
- Google TPU v3
- Chips utilisés
- 1,024
- Heures de puce
- 663,552
- Temps réel
- 648 hours (27 days)
- Utilisation du matériel
- HFU 28.0%
- Consommation d'énergie
- 935.4 kW
- Compute cost
- $145,101
see table 4 in https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
Table 4 in https://arxiv.org/pdf/2104.10350 gives measured performance of 34.4 TFLOP/s, vs. peak achievable FLOP/s of 123 TFLOP/s on the TPUv3 being used. HFU = 34.4/123 = 0.27967
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'une des spécifications de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Open — downloadable
- Accès au modèle
- Open weights (unrestricted)
- Code d'entraînement
- Unreleased
Apache 2 for weights: https://huggingface.co/google/switch-c-2048 paper links to this repo but not clear that the training hyperparams for Switch are here: https://github.com/google-research/t5x
Comment c'est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,SOTA improvement
- Modèle/modèles ne correspond jamais à la mode. Exécuter / exécutant signifie exécuter un modèle d'IA. Si vous recevez seulement le mot exécuter, cela provient probablement d'une phrase fragmentée comme quel modèle d'IA le GPU peut exécuter. ne convient pas / ne conviendra pas signifie que le modèle d'IA ne s'intègre pas dans la VRAM du GPU. serré = à peine exécutable, confortable = s'exécute facilement avec de la marge. Les mots de connexion courts comme de, le, un, à, pour, avec apparaissent seuls car le texte est divisé - il faut simplement les traduire normalement. Conservez les termes techniques comme GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 en anglais (ou la forme courante dans cette langue). Toujours écrire GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA en majuscules. Si l'on vous demande de traduire un nom de langue (par exemple espagnol, anglais, langue), traduisez le mot correctement (espagnol → Spanisch, anglais → Deutsch, langue → Sprache). SORTIE UNIQUEMENT la traduction pure en français. AUCUN commentaire, AUCUNE question, RIEN D'AUTRE. Si vide, répondez par un espace : Record confidence
- Confident
- Citations
- 3,888
" On ANLI (Nie et al., 2019), Switch XXL improves over the prior state-of-the-art to get a 65.7 accuracy versus the prior best of 49.4 (Yang et al., 2020)... Finally, we also conduct an early examination of the model’s knowledge with three closed-book knowledge-based tasks: Natural Questions, WebQuestions and TriviaQA, without additional pre-training using Salient Span Masking (Guu et al., 2020). In all three cases, we observe improvements over the prior stateof-the-art T5-XXL model (without SSM…
Sources
Où cet enregistrement provient-il et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Que signifient les chiffres
Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter
At 1.6T parameters, Switch is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Arrière-plan
Switch was published by Google, in United States of America, in January 2021. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing text autocompletion.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.
Formation et provenance
The training run consumed about 8.2 × 10²² FLOP, on Google TPU v3. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Around 86,400,000,000 tokens went into training it.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited,SOTA improvement.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour Switch
Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte dont nous avons les spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..
-
01
Lisez d'abord le chiffre de la mémoire
Look at what Switch actually needs. No amount of processing power compensates for a card that cannot hold it.
-
02
Décidez de la durée de vos conversations
The conversation occupies memory too, and grows as it goes. Set the slider to the length you expect: at long context Switch can slip off a card that handles short questions easily.
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03
Décidez combien de compression vous accepterez
Compression is what makes Switch fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
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04
Sort by speed
Sort by speed to see how cards rank for Switch. It will not match a gaming ordering — generation is bound by memory bandwidth.
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05
Lire la colonne de compatibilité en dernier
The fit column separates cards that just manage Switch from those with room to spare. Buy for the second if the context might grow.
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06
Voyez ce que cette carte exécute.
Following a card through to its own page shows every other model it can hold, which is the question that follows once Switch is settled.
Réponds
Switch — Questions courantes
What is Switch used for?
Switch works in Language, and is recorded as handling text autocompletion. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download Switch?
The weights for Switch are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train Switch?
Around 8.2 × 10²² FLOP, on Google TPU v3. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Can I run Switch if it does not fit in my GPU?
It can be split between the card and system memory, but Switch generates painfully slowly that way — the nearest miss we calculate is short by 691.9 GB. Nothing on this page assumes offloading.
Would two GPUs run Switch faster?
Two cards buy memory rather than speed. That matters for Switch only if one card cannot hold it — 0 can, so a second adds little.
Why does the quantisation differ between cards for Switch?
A larger card holds a more accurate copy. Across the cards that run Switch, 1 compression levels are used; the floor control above pins it to one.
How accurate are these Switch speed estimates?
These are estimates with real error bars. The fastest result here, the range beneath each figure, could reasonably land anywhere in its published range depending on which runtime you use.
Is Switch open source?
Its weights are published, so Switch can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does Switch have?
Switch has 1.6T parameters. "Combining expert, model and data parallelism, we design two large Switch Transformer models, one with 395 billion and 1.6 trillion parameters" Table 9 gives more precise count of 1571B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Switch?
Switch was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was Switch released?
Switch was published in January 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Source
Modèle/modèles, exécuter/exécution, ne convient pas / ne sera pas compatible, serré = à peine exécuté, confortable = s'exécute facilement avec une marge. 25 May 2026
L'autre direction
Le regardant de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle pourra exécuter., Modèle/modèles ne s'adapte pas / ne va pas s'adapter à la VRAM du GPU. Exécution d'un modèle IA. Cela fonctionne bien / fonctionne avec un peu de marge. Ne fonctionne pas ou est trop serré..