STT Conformer-Transducer XL TPS kalkulátor

Nyitott súlyok NVIDIA 600M Paraméterek April 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 · 61.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

5,647 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni STT Conformer-Transducer XL?

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
5,647 tok/s 3,388–9,035 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
5,647 tok/s 3,388–9,035 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
4,509 tok/s 2,706–7,215 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
4,509 tok/s 2,706–7,215 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,606 tok/s 2,164–5,770 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,452 tok/s 2,071–5,523 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,452 tok/s 2,071–5,523 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
3,304 tok/s 1,982–5,286 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,932 tok/s 1,759–4,691 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,932 tok/s 1,759–4,691 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,932 tok/s 1,759–4,691 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,781 tok/s 1,669–4,450 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
2,372 tok/s 1,423–3,795 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,806 tok/s 1,084–2,889 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,806 tok/s 1,084–2,889 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,505 tok/s 903–2,408 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,473 tok/s 884–2,357 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.3 GB	Q8_0	Kényelmes
1,440 tok/s 864–2,304 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.3 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: 12 April 2022

Mit csinál

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

Tartomány: Speech
Feladat: Speech recognition (ASR)

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: 600M
Képzési adatok: 437,760,000 tokens

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.

Nyilvántartási bizalom: Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni STT Conformer-Transducer XL

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 STT Conformer-Transducer XL

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

Mit jelentenek a számok

Ami szükséges a futtatásához

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.3 GB

Leggyorsabb

5,647 tok/s

STT Conformer-Transducer XL eléri a paraméterek számát 600M. 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 legkevesebb hardver, ami működik, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 61.4 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 5,647 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

STT Conformer-Transducer XL ki lett adva által NVIDIA, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2022. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

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

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 158.6 másodpercenkénti tokenek 809 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

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.

Hogyan lett betanítva

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 437,760,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a STT Conformer-Transducer XL

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

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a STT Conformer-Transducer XL, körülbelül szükséges 1.3 GB a tömörítésnél Q8_0. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

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. STT Conformer-Transducer XL.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

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. STT Conformer-Transducer XL. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 5,647 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben STT Conformer-Transducer XL. 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 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. STT Conformer-Transducer XL.

Válaszok

STT Conformer-Transducer XL — gyakori kérdések

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB és körülbelül generálás 946 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 600M. 600M. 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.

STT Conformer-Transducer XL— Ki készítette ezt?

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

STT Conformer-Transducer XL— Mikor adták ki?

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

STT Conformer-Transducer XL— Mire használják?

Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

STT Conformer-Transducer XL— Hol tudom letölteni?

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

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— 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.

STT Conformer-Transducer XL— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

STT Conformer-Transducer XL— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 3,388–9,035 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB, és körülbelül 61.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

STT Conformer-Transducer XL— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 5,647 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: 809.

STT Conformer-Transducer XL— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.3 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.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB és körülbelül generálás 1,052 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB és körülbelül generálás 644 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

STT Conformer-Transducer XL— 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 1.3 GB és körülbelül generálás 798 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

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