Adaptive Inputs + LayerDrop calculateur TPS

Ouvrir les poids Facebook AI Research,LORIA 423M paramètres September 2019

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 · 87.2 tok/s

Carte la plus rapide

B200

8,010 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Adaptive Inputs + LayerDrop?

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
8,010 tok/s 4,806–12,816 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.2 GB	Q8_0	Confortable
8,010 tok/s 4,806–12,816 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.2 GB	Q8_0	Confortable
6,396 tok/s 3,838–10,234 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Confortable
6,396 tok/s 3,838–10,234 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Confortable
5,115 tok/s 3,069–8,185 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
4,896 tok/s 2,938–7,834 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Confortable
4,896 tok/s 2,938–7,834 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Confortable
4,686 tok/s 2,812–7,497 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.2 GB	Q8_0	Confortable
4,159 tok/s 2,495–6,654 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
4,159 tok/s 2,495–6,654 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
4,159 tok/s 2,495–6,654 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
3,945 tok/s 2,367–6,312 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
3,364 tok/s 2,019–5,383 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
3,364 tok/s 2,019–5,383 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.2 GB	Q8_0	Confortable
3,364 tok/s 2,019–5,383 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
3,364 tok/s 2,019–5,383 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
3,364 tok/s 2,019–5,383 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,562 tok/s 1,537–4,099 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,562 tok/s 1,537–4,099 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,135 tok/s 1,281–3,415 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,089 tok/s 1,253–3,343 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,043 tok/s 1,226–3,268 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,043 tok/s 1,226–3,268 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,043 tok/s 1,226–3,268 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.2 GB	Q8_0	Confortable
2,043 tok/s 1,226–3,268 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.2 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: Facebook AI Research,LORIA
Type d'organisation: Industry,Academia
Pays: United States of America, France
Publié: 25 September 2019
Auteurs: Angela Fan, Edouard Grave, Armand Joulin

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, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling

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: 423M
Données d'entraînement: 103,000,000 tokens

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: Confident
Citations: 702
Données de référence: Adaptive Inputs + LayerDrop

Sources

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

Référence: Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Adaptive Inputs + LayerDrop

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 Adaptive Inputs + LayerDrop

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

Le côté matériel

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

1.2 GB

Le plus rapide

8,010 tok/s

Adaptive Inputs + LayerDrop atteint un nombre de paramètres de 423M. 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.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 87.2 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 8,010 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

Adaptive Inputs + LayerDrop a été publié par Facebook AI Research,LORIA, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 2019. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling.

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.

Comprendre les vitesses

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 224.9 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 817 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.

Comment il a été entraîné

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 103,000,000 jetons de texte

Son critère d'inclusion : sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Adaptive Inputs + LayerDrop

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 Adaptive Inputs + LayerDrop, ayant besoin d'environ 1.2 GB à une compression de Q8_0. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

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. Adaptive Inputs + LayerDrop.
03

Définir un seuil de qualité

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., 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

Trier par vitesse

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Adaptive Inputs + LayerDrop. 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 8,010 tok/s
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 Adaptive Inputs + LayerDrop. 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.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Adaptive Inputs + LayerDrop.

Réponses

Adaptive Inputs + LayerDrop — questions courantes

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GO et générant à peu près 1,342 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 423M. 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— qui l'a créé ?

Il a été publié par Facebook AI Research,LORIA, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.

Adaptive Inputs + LayerDrop— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans September 2019. 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 : 4,806–12,816 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB, et produit environ 87.2 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

Adaptive Inputs + LayerDrop— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 8,010 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 : 817.

Adaptive Inputs + LayerDrop— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 1.2 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GO et générant à peu près 1,492 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GO et générant à peu près 914 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GO et générant à peu près 1,131 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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