GPT-Neo-2.7B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok EleutherAI 2.7B Paraméterek March 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 · 13.7 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

1,255 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni GPT-Neo-2.7B?

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
1,255 tok/s 753–2,008 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
1,255 tok/s 753–2,008 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
1,002 tok/s 601–1,603 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
1,002 tok/s 601–1,603 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
801 tok/s 481–1,282 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
767 tok/s 460–1,227 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
767 tok/s 460–1,227 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
734 tok/s 440–1,175 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
652 tok/s 391–1,042 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
652 tok/s 391–1,042 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
652 tok/s 391–1,042 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
618 tok/s 371–989 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
527 tok/s 316–843 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
527 tok/s 316–843 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
527 tok/s 316–843 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
527 tok/s 316–843 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
527 tok/s 316–843 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
401 tok/s 241–642 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
401 tok/s 241–642 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
334 tok/s 201–535 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
327 tok/s 196–524 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
320 tok/s 192–512 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
320 tok/s 192–512 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
320 tok/s 192–512 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.6 GB	Q8_0	Kényelmes
320 tok/s 192–512 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.6 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: EleutherAI
Szervezet típusa: Research collective
Ország: United States of America
Közölt: 21 March 2021
Szerzők: Sid Black, Leo Gao, Phil Wang, Connor Leahy, Stella Biderman

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation, Question answering
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: 2.7B
Képzési adatok: 420,000,000,000 tokens

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: 7.9 × 10²¹ FLOP
Hogyan jött létre: Third-party estimation,Operation counting

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
Hugging Face: EleutherAI

Hogyan van besorolva

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

Alapmodell: Yes
Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 880
Benchmark adatok: GPT-Neo-2.7B

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language Modeling with Mesh-Tensorflow
Utoljára frissítve: 1 January 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni GPT-Neo-2.7B

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 GPT-Neo-2.7B

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

3.6 GB

Leggyorsabb

1,255 tok/s

GPT-Neo-2.7B eléri a paraméterek számát 2.7B. 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 13.7 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 1,255 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

GPT-Neo-2.7B ki lett adva által EleutherAI, az országban rögzítve mint United States of America, alatt March 2021. A kiadó kategóriája alá tartozik research collective.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva EleutherAI.

A sebességek megértése

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 35.2 másodpercenkénti tokenek 775 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.

Hogyan lett betanítva

A képzés futás körülbelül 7.9 × 10²¹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 420,000,000,000 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a GPT-Neo-2.7B

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a GPT-Neo-2.7B, körülbelül szükséges 3.6 GB a tömörítésnél Q8_0. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. GPT-Neo-2.7B.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

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.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. GPT-Neo-2.7B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 1,255 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 GPT-Neo-2.7B. 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 GPT-Neo-2.7B.

Válaszok

GPT-Neo-2.7B — gyakori kérdések

GPT-Neo-2.7B— Hol tudom letölteni?

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

GPT-Neo-2.7B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 7.9 × 10²¹ 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.

GPT-Neo-2.7B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

GPT-Neo-2.7B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

GPT-Neo-2.7B— 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.

GPT-Neo-2.7B— 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: 753–2,008 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

GPT-Neo-2.7B— 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 3.6 GB, és körülbelül 13.7 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

GPT-Neo-2.7B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 1,255 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: 775.

GPT-Neo-2.7B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 3.6 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.

GPT-Neo-2.7B— 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 3.6 GB és körülbelül generálás 234 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GPT-Neo-2.7B— 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 3.6 GB és körülbelül generálás 143 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GPT-Neo-2.7B— 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 3.6 GB és körülbelül generálás 177 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GPT-Neo-2.7B— 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 3.6 GB és körülbelül generálás 210 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GPT-Neo-2.7B— 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.

GPT-Neo-2.7B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 2.7B. source: https://www.eleuther.ai/projects/gpt-neo/ Note: Directory of LLMs (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1gc6yse74XCwBx028HV_cvdxwXkmXejVjkO-Mz2uwE0k/edit#gid=0) gives a somewhat lower estimate (2e9). 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.

GPT-Neo-2.7B— Ki készítette ezt?

Kiadta EleutherAI, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective.

GPT-Neo-2.7B— Mikor adták ki?

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

GPT-Neo-2.7B— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 1 January 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