Parakeet ASR rnnt 1.1B TPS kalkulátor
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 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
- Képzési adatok
- tokens
1.1B
"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
- Hugging Face
- nvidia
cc-by-4.0 https://huggingface.co/nvidia/parakeet-rnnt-1.1b
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
A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Parakeet ASR rnnt 1.1B
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 3,080 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 3,080 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 2,460 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 2,460 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 1,967 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,883 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,883 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 1,802 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 1,599 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 1,599 tok/s
A legkisebb GPU-k, amik még futnak Parakeet ASR rnnt 1.1B
A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 37.0 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 37.0 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 49.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 73.9 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 13.1 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 38.4 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 43.3 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 38.4 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 31.0 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Szükséges 1.9 GB · Q8_0 · Kényelmes 32.0 tok/s
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..
-
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.
-
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.
-
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.
-
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
-
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.
-
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
Parakeet ASR rnnt 1.1B— Ki készítette ezt?
Kiadta NVIDIA, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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..