Whisper v2 TPS kalkulátor

Nyitott súlyok OpenAI 1.6B Paraméterek December 2022

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 · 23.8 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

2,186 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Whisper v2?

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
2,186 tok/s 1,312–3,498 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,186 tok/s 1,312–3,498 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,746 tok/s 1,047–2,793 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,746 tok/s 1,047–2,793 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,396 tok/s 838–2,234 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,336 tok/s 802–2,138 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,336 tok/s 802–2,138 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,279 tok/s 767–2,046 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,135 tok/s 681–1,816 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,135 tok/s 681–1,816 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,135 tok/s 681–1,816 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,077 tok/s 646–1,723 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
918 tok/s 551–1,469 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
918 tok/s 551–1,469 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
918 tok/s 551–1,469 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
918 tok/s 551–1,469 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
918 tok/s 551–1,469 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
699 tok/s 419–1,119 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
699 tok/s 419–1,119 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
583 tok/s 350–932 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
570 tok/s 342–912 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
557 tok/s 334–892 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
557 tok/s 334–892 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
557 tok/s 334–892 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.4 GB	Q8_0	Kényelmes
557 tok/s 334–892 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.4 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: OpenAI
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 5 December 2022
Szerzők: Alec Radford, Jong Wook Kim, Tao Xu, Greg Brockman, Christine McLeavey, Ilya Sutskever

Mit csinál

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

Tartomány: Speech
Feladat: Speech recognition (ASR)
Megközelítés: Self-supervised learning

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: 1.6B
Képzési adatok: 12,403,200,000 tokens
Epochok: 7.5
Tételméret: 1,024

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: 1.1 × 10²³ FLOP
Hogyan jött létre: Comparison with other models

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

Hogyan van besorolva

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

Valószínűleg 10²³ FLOP felett: Yes
Nyilvántartási bizalom: Likely
Hivatkozások: 7,066

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Whisper v2

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 Whisper v2

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

2.4 GB

Leggyorsabb

2,186 tok/s

Whisper v2 eléri a paraméterek számát 1.6B. 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 legkisebb kártya, ami elbírja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 23.8 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 2,186 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Whisper v2 ki lett adva által OpenAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2022. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

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

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.

Milyen gyorsan fut, és miért

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 61.4 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 796 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.

Mi került a felépítésébe

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.1 × 10²³ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 12,403,200,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Whisper v2

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 Whisper v2, körülbelül szükséges 2.4 GB a tömörítésnél Q8_0. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
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. Whisper v2.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., 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

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Whisper v2. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 2,186 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Whisper v2. 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 kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Whisper v2.

Válaszok

Whisper v2 — gyakori kérdések

Whisper v2— 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.

Whisper v2— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 1.6B. 1550M. 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.

Whisper v2— Ki készítette ezt?

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

Whisper v2— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Whisper v2— Mire használják?

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

Whisper v2— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Whisper v2— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.1 × 10²³ FLOP. 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.

Whisper v2— 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.

Whisper v2— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Whisper v2— 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.

Whisper v2— 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: 1,312–3,498 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Whisper v2— 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 2.4 GB, és körülbelül 23.8 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Whisper v2— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 2,186 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: 796.

Whisper v2— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 2.4 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.

Whisper v2— 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 2.4 GB és körülbelül generálás 407 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Whisper v2— 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 2.4 GB és körülbelül generálás 249 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Whisper v2— 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 2.4 GB és körülbelül generálás 309 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Whisper v2— 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 2.4 GB és körülbelül generálás 366 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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