Switch 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 Switch?
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
- 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 domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Text autocompletion
- Approche
- Self-supervised learning
- Format numérique
- BF16
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
- 1.6T
- 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 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
- 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'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
- Google TPU v3
- Chips utilisés
- 1,024
- Heures de puce
- 663,552
- Temps en temps réel
- 648 hours (27 days)
- Utilisation du matériel
- HFU 28.0%
- Consommation d'énergie
- 935.4 kW
- Coût de calcul
- $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'un des chiffres 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 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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- 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
D'où vient cet enregistrement 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
Ce que les chiffres signifient
Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter
Switch atteint un nombre de paramètres de 1.6T. 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.
Contexte
Switch a été publié par Google, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 2021. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de text autocompletion.
Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 8.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 86,400,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,SOTA improvement.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour Switch
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 Switch. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
-
02
Décidez combien de temps vos conversations tournent
La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Switch.
-
03
Décidez combien de compression vous allez accepter
La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision.. 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.
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04
Trier par vitesse
Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Switch. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.
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05
Lisez la colonne de compatibilité en dernier.
La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de Switch. 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.
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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 Switch.
Réponses
Switch — questions courantes
Switch— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de text autocompletion. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Switch— 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.
Switch— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 8.2 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme Google TPU v3. 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.
Switch— 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 691.9 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
Switch— 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.
Switch— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?
Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
Switch— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?
Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 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.
Switch— 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.
Switch— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.6T. "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. 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.
Switch— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Switch— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 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.
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.