Engine-Medium(NE) TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Boston University 355M Paraméterek December 2021

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 · 104 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

9,544 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Engine-Medium(NE)?

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
9,544 tok/s 5,727–15,271 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
9,544 tok/s 5,727–15,271 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
7,621 tok/s 4,573–12,194 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
7,621 tok/s 4,573–12,194 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,095 tok/s 3,657–9,752 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,834 tok/s 3,500–9,334 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,834 tok/s 3,500–9,334 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,583 tok/s 3,350–8,933 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,955 tok/s 2,973–7,928 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,955 tok/s 2,973–7,928 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,955 tok/s 2,973–7,928 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,701 tok/s 2,820–7,521 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,009 tok/s 2,405–6,414 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,009 tok/s 2,405–6,414 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,009 tok/s 2,405–6,414 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,009 tok/s 2,405–6,414 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,009 tok/s 2,405–6,414 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,052 tok/s 1,831–4,884 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,052 tok/s 1,831–4,884 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,544 tok/s 1,526–4,070 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,489 tok/s 1,494–3,983 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,434 tok/s 1,460–3,894 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,434 tok/s 1,460–3,894 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,434 tok/s 1,460–3,894 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,434 tok/s 1,460–3,894 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.1 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: Boston University
Szervezet típusa: Academia
Ország: United States of America
Közölt: 11 December 2021
Szerzők: Zhongping Zhang, Yiwen Gu, Bryan A. Plummer

Mit csinál

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

Tartomány: Language, Vision, Multimodal
Feladat: Named entity recognition (NER)

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: 355M
Képzési adatok: 602,871,200 tokens
Epochok: 3

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

Hogyan van besorolva

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

Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 3
Benchmark adatok: Engin-Medium(NE)

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Show and Write: Entity-aware Article Generation with Image Information
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Engine-Medium(NE)

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 Engine-Medium(NE)

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

1.1 GB

Leggyorsabb

9,544 tok/s

Engine-Medium(NE) eléri a paraméterek számát 355M. 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 104 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 9,544 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

Engine-Medium(NE) ki lett adva által Boston University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2021. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.

Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása named entity recognition (NER).

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

A sebességek megértése

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 268.0 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 817 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

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 tanító készlet kb. futott 602,871,200 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Engine-Medium(NE)

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.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben Engine-Medium(NE), körülbelül szükséges 1.1 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. Engine-Medium(NE).
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

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Engine-Medium(NE). Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 9,544 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 Engine-Medium(NE). 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 a kártyát a másik oldalról.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Engine-Medium(NE).

Válaszok

Engine-Medium(NE) — gyakori kérdések

Engine-Medium(NE)— Mire használják?

Működik a területen a Language, Vision, Multimodal, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot named entity recognition (NER). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Engine-Medium(NE)— Hol tudom letölteni?

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

Engine-Medium(NE)— 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.

Engine-Medium(NE)— 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.

Engine-Medium(NE)— 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.

Engine-Medium(NE)— 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: 5,727–15,271 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Engine-Medium(NE)— 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 1.1 GB, és körülbelül 104 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Engine-Medium(NE)— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 9,544 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: 817.

Engine-Medium(NE)— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.1 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.

Engine-Medium(NE)— 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 1.1 GB és körülbelül generálás 1,778 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Engine-Medium(NE)— 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 1.1 GB és körülbelül generálás 1,089 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Engine-Medium(NE)— 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 1.1 GB és körülbelül generálás 1,348 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Engine-Medium(NE)— 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 1.1 GB és körülbelül generálás 1,599 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Engine-Medium(NE)— 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.

Engine-Medium(NE)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 355M. "ENGINE-Medium has 24 layers and 355 million parameters, on par with GPT2-355M and GROVER-Large". 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.

Engine-Medium(NE)— Ki készítette ezt?

Kiadta Boston University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

Engine-Medium(NE)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a December 2021. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

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