MULAN TPS kalkulátor

Nyitott súlyok AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Skolkovo Institute of Science and Technology,Belozersky Institute of Physio-Chemical Biology,Ligand Pro 35M Paraméterek June 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

818 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 1,053 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

96,807 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni MULAN?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

818 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
96,807 tok/s 58,084–154,891 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
96,807 tok/s 58,084–154,891 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
77,303 tok/s 46,382–123,684 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
77,303 tok/s 46,382–123,684 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
61,823 tok/s 37,094–98,917 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
59,173 tok/s 35,504–94,677 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
59,173 tok/s 35,504–94,677 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
56,632 tok/s 33,979–90,611 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
50,261 tok/s 30,157–80,417 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
50,261 tok/s 30,157–80,417 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
50,261 tok/s 30,157–80,417 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
47,677 tok/s 28,606–76,284 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
40,659 tok/s 24,395–65,054 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
40,659 tok/s 24,395–65,054 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
40,659 tok/s 24,395–65,054 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
40,659 tok/s 24,395–65,054 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
40,659 tok/s 24,395–65,054 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
30,959 tok/s 18,575–49,534 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
30,959 tok/s 18,575–49,534 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
25,799 tok/s 15,479–41,278 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
25,248 tok/s 15,149–40,397 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
24,686 tok/s 14,811–39,497 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
24,686 tok/s 14,811–39,497 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
24,686 tok/s 14,811–39,497 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes
24,686 tok/s 14,811–39,497 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Skolkovo Institute of Science and Technology,Belozersky Institute of Physio-Chemical Biology,Ligand Pro
Szervezet típusa: Research collective,Academia,Academia,Industry
Ország: Russia
Közölt: 2 June 2024
Szerzők: Daria Frolova, Marina A. Pak, Anna Litvin, Ilya Sharov, Dmitry N. Ivankov, Ivan Oseledets

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Biology
Feladat: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)
Alapmodell: ESM2-35M

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 35M
Képzési adatok: tokens
Epochok: 15

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 5.2 × 10²⁰ FLOP
Hogyan jött létre: Hardware

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Használt chipek: 1
Teljesítményfogyasztás: 760 W

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)
Képzés kód: Open source
Hugging Face: DFrolova

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 7

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: MULAN: Multimodal Protein Language Model for Sequence and Structure Encoding
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni MULAN

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak MULAN

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

0.7 GB

Leggyorsabb

96,807 tok/s

MULAN eléri a paraméterek számát 35M. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.

az alsó végén ezt kezelik Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 1,053 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 96,807 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

MULAN ki lett adva által AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Skolkovo Institute of Science and Technology,Belozersky Institute of Physio-Chemical Biology,Ligand Pro, az országban rögzítve mint Russia, alatt June 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint research collective,Academia,Academia,Industry.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik ESM2-35M. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva DFrolova.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 2,718.3 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 818 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Hogyan lett betanítva

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 5.2 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a MULAN

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben MULAN, körülbelül szükséges 0.7 GB a tömörítésnél Q8_0. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. MULAN.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., elérni egy tömörítést a Q8_0 a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Rendezés sebesség szerint

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. MULAN. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 96,807 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben MULAN. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg, mit futtat még az a kártya.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy MULAN.

Válaszok

MULAN — gyakori kérdések

MULAN— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 58,084–154,891 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

MULAN— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q8_0 használva körülbelül 0.7 GB, és körülbelül 1,053 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

MULAN— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 96,807 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 818.

MULAN— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 0.7 GB tömörítési arányban Q8_0, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

MULAN— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 0.7 GB és körülbelül generálás 18,030 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

MULAN— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 0.7 GB és körülbelül generálás 11,041 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

MULAN— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 0.7 GB és körülbelül generálás 13,674 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

MULAN— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 0.7 GB és körülbelül generálás 16,215 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

MULAN— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

MULAN— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 35M. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

MULAN— Ki készítette ezt?

Kiadta AIRI Artificial Intelligence Research Institute,Skolkovo Institute of Science and Technology,Belozersky Institute of Physio-Chemical Biology,Ligand Pro, alapján Russia, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective,Academia,Academia,Industry.

MULAN— Mikor adták ki?

Kibocsátották a June 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

MULAN— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

MULAN— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt DFrolova. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

MULAN— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 5.2 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA H100 SXM5 80GB. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

MULAN— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

MULAN— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

MULAN— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Minden kártya a lehető legkevésbé tömörített másolatát futtatva jelenik meg, amit képes tárolni. A kártyákon elférő különböző tömörítési szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell