German ELECTRA Large calculateur TPS

Ouvrir les poids deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen 335M paramètres October 2020

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 · 110 tok/s

Carte la plus rapide

B200

10,114 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter German ELECTRA Large?

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
10,114 tok/s 6,068–16,183 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Confortable
10,114 tok/s 6,068–16,183 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Confortable
8,076 tok/s 4,846–12,922 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Confortable
8,076 tok/s 4,846–12,922 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Confortable
6,459 tok/s 3,875–10,335 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
6,182 tok/s 3,709–9,892 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Confortable
6,182 tok/s 3,709–9,892 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Confortable
5,917 tok/s 3,550–9,467 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Confortable
5,251 tok/s 3,151–8,402 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
5,251 tok/s 3,151–8,402 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
5,251 tok/s 3,151–8,402 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
4,981 tok/s 2,989–7,970 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
4,248 tok/s 2,549–6,797 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
4,248 tok/s 2,549–6,797 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Confortable
4,248 tok/s 2,549–6,797 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
4,248 tok/s 2,549–6,797 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
4,248 tok/s 2,549–6,797 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
3,235 tok/s 1,941–5,175 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Confortable
3,235 tok/s 1,941–5,175 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Confortable
2,695 tok/s 1,617–4,313 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
2,638 tok/s 1,583–4,221 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Confortable
2,579 tok/s 1,547–4,127 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Confortable
2,579 tok/s 1,547–4,127 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Confortable
2,579 tok/s 1,547–4,127 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Confortable
2,579 tok/s 1,547–4,127 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.1 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: deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen
Type d'organisation: Industry,Government
Pays: Germany
Publié: 21 October 2020
Auteurs: Branden Chan, Stefan Schweter, Timo Möller

Ce qu'il fait

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

Domaine: Language
Tâche: Document classification, Named entity recognition (NER), Text classification

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: 335M
Données d'entraînement: 36,383,733,333 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: 1.4 × 10²¹ FLOP
Comment cela a été établi: Hardware,Operation counting

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: 64
Heures de puce: 10,752
Temps en temps réel: 168 hours (7 days)
Consommation d'énergie: 58.6 kW
Coût de calcul: $2,392

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
Hugging Face: deepset

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: Confident
Citations: 333

Sources

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

Référence: German's Next Language Model
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent German ELECTRA Large

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 German ELECTRA Large

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 dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

1.1 GB

Le plus rapide

10,114 tok/s

German ELECTRA Large atteint un nombre de paramètres de 335M. 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 matériel minimum qui fonctionne est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 110 tokens par seconde

À l'autre extrémité se trouve B200, générant à peu près 10,114 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

German ELECTRA Large a été publié par deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen, dans le pays enregistré comme Germany, durant October 2020. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Government.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de document classification, Named entity recognition (NER), Text classification.

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. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation deepset.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 284.0 tokens par seconde 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.

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 nécessité un budget de calcul d'environ 1.4 × 10²¹ 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 36,383,733,333 jetons de texte

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

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour German ELECTRA Large

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

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de German ELECTRA Large, ayant besoin d'environ 1.1 GB à une compression de Q8_0. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

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. German ELECTRA Large.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., 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 German ELECTRA Large. 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 10,114 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Un ajustement serré fonctionne, mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue, dans le cas de German ELECTRA Large. 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

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

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 German ELECTRA Large.

Réponses

German ELECTRA Large — questions courantes

German ELECTRA Large— 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.

German ELECTRA Large— 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 : 6,068–16,183 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.

German ELECTRA Large— 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 1.1 GB, et produit environ 110 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

German ELECTRA Large— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 10,114 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.

German ELECTRA Large— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 1.1 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.

German ELECTRA Large— 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 1.1 GO et générant à peu près 1,884 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

German ELECTRA Large— 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 1.1 GO et générant à peu près 1,154 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

German ELECTRA Large— 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 1.1 GO et générant à peu près 1,429 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

German ELECTRA Large— 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 1.1 GO et générant à peu près 1,694 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

German ELECTRA Large— 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.

German ELECTRA Large— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 335M. 335M from Table 5. 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.

German ELECTRA Large— qui l'a créé ?

Il a été publié par deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme industry,Government.

German ELECTRA Large— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 2020. 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.

German ELECTRA Large— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de document classification, Named entity recognition (NER), Text classification. 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.

German ELECTRA Large— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation deepset. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

German ELECTRA Large— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 1.4 × 10²¹ 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.

German ELECTRA Large— 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.

German ELECTRA Large— 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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