Parakeet ASR rnnt 1.1B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok NVIDIA 1.1B Paraméterek April 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 · 33.5 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

3,080 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Parakeet ASR rnnt 1.1B?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

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

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

818 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik
3,080 tok/s

1,848–4,928 · alacsony bizalom

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
3,080 tok/s

1,848–4,928 · alacsony bizalom

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
2,460 tok/s

1,476–3,935 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
2,460 tok/s

1,476–3,935 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,967 tok/s

1,180–3,147 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,883 tok/s

1,130–3,012 · alacsony bizalom

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,883 tok/s

1,130–3,012 · alacsony bizalom

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,802 tok/s

1,081–2,883 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,599 tok/s

960–2,559 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,599 tok/s

960–2,559 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,599 tok/s

960–2,559 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,517 tok/s

910–2,427 · alacsony bizalom

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,294 tok/s

776–2,070 · alacsony bizalom

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,294 tok/s

776–2,070 · alacsony bizalom

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,294 tok/s

776–2,070 · alacsony bizalom

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,294 tok/s

776–2,070 · alacsony bizalom

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
1,294 tok/s

776–2,070 · alacsony bizalom

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
985 tok/s

591–1,576 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
985 tok/s

591–1,576 · alacsony bizalom

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
821 tok/s

493–1,313 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
803 tok/s

482–1,285 · alacsony bizalom

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
785 tok/s

471–1,257 · alacsony bizalom

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
785 tok/s

471–1,257 · alacsony bizalom

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
785 tok/s

471–1,257 · alacsony bizalom

A800 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Aug 2022 1.9 GB Q8_0 Kényelmes
785 tok/s

471–1,257 · alacsony bizalom

H100 CNX NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Mar 2023 1.9 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
NVIDIA
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
18 April 2024
Szerzők
Somshubra Majumdar, Nithin Rao Koluguri

Mit csinál

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

Tartomány
Speech
Feladat
Speech recognition (ASR), Speech-to-text

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
1.1B

1.1B

Képzési adatok
tokens

"The model was trained on 64K hours of English speech collected and prepared by NVIDIA NeMo and Suno teams." "The NeMo toolkit [3] was used for training the models for over several hundred epochs."

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
Unreleased

cc-by-4.0 https://huggingface.co/nvidia/parakeet-rnnt-1.1b

Hugging Face
nvidia

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom
Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Pushing the Boundaries of Speech Recognition with NVIDIA NeMo Parakeet ASR Models
Utoljára frissítve
28 November 2025

Az extremitások

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.9 GB

Leggyorsabb

3,080 tok/s

Parakeet ASR rnnt 1.1B eléri a paraméterek számát 1.1B. 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.

A belépési pont a Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 33.5 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 3,080 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Parakeet ASR rnnt 1.1B ki lett adva által NVIDIA, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR), Speech-to-text.

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 nvidia.

Mi dönti el a sebességet

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 86.5 másodpercenkénti tokenek 799 tőlük

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

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Parakeet ASR rnnt 1.1B

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

  1. 01

    Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

    Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Parakeet ASR rnnt 1.1B, körülbelül szükséges 1.9 GB a tömörítésnél Q8_0. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.

  2. 02

    Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

    A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Parakeet ASR rnnt 1.1B.

  3. 03

    Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

    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.

  4. 04

    Rendezés sebesség szerint

    Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Parakeet ASR rnnt 1.1B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 3,080 tok/s

  5. 05

    Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

    A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Parakeet ASR rnnt 1.1B. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.

  6. 06

    Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

    Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy Parakeet ASR rnnt 1.1B.

Válaszok

Parakeet ASR rnnt 1.1B — gyakori kérdések

01

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Ki készítette ezt?

Kiadta NVIDIA, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

02

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Mikor adták ki?

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

03

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Mire használják?

Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR), Speech-to-text. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

04

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Hol tudom letölteni?

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

05

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

06

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

07

Parakeet ASR rnnt 1.1B— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

08

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 1,848–4,928 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

09

Parakeet ASR rnnt 1.1B— 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 1.9 GB, és körülbelül 33.5 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

10

Parakeet ASR rnnt 1.1B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 3,080 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: 799.

11

Parakeet ASR rnnt 1.1B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.9 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.

12

Parakeet ASR rnnt 1.1B— 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 1.9 GB és körülbelül generálás 574 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

13

Parakeet ASR rnnt 1.1B— 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 1.9 GB és körülbelül generálás 351 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

14

Parakeet ASR rnnt 1.1B— 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 1.9 GB és körülbelül generálás 435 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

15

Parakeet ASR rnnt 1.1B— 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 1.9 GB és körülbelül generálás 516 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

16

Parakeet ASR rnnt 1.1B— 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.

17

Parakeet ASR rnnt 1.1B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 1.1B. 1.1B. 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.

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..