GBERT-Large TPS kalkulátor

Nyitott súlyok deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen 335M Paraméterek October 2020

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 · 110 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

10,114 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni GBERT-Large?

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
10,114 tok/s 6,068–16,183 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
10,114 tok/s 6,068–16,183 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
8,076 tok/s 4,846–12,922 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
8,076 tok/s 4,846–12,922 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,459 tok/s 3,875–10,335 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,182 tok/s 3,709–9,892 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,182 tok/s 3,709–9,892 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,917 tok/s 3,550–9,467 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,251 tok/s 3,151–8,402 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,251 tok/s 3,151–8,402 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,251 tok/s 3,151–8,402 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,981 tok/s 2,989–7,970 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,248 tok/s 2,549–6,797 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,248 tok/s 2,549–6,797 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,248 tok/s 2,549–6,797 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,248 tok/s 2,549–6,797 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,248 tok/s 2,549–6,797 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,235 tok/s 1,941–5,175 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,235 tok/s 1,941–5,175 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,695 tok/s 1,617–4,313 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,638 tok/s 1,583–4,221 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,579 tok/s 1,547–4,127 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,579 tok/s 1,547–4,127 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,579 tok/s 1,547–4,127 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,579 tok/s 1,547–4,127 · 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: deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen
Szervezet típusa: Industry,Government
Ország: Germany
Közölt: 21 October 2020
Szerzők: Branden Chan, Stefan Schweter, Timo Möller

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Document classification, 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: 335M
Képzési adatok: 5,457,559,999 tokens
Tételméret: 2,048

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: 2.2 × 10²¹ FLOP
Hogyan jött létre: Hardware

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: Google TPU v3
Használt chipek: 64
Chip-óra: 16,896
Fali óra idő: 264 hours (11 days)
Teljesítményfogyasztás: 58.6 kW
Számítási költség: $3,771

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
Hivatkozások: 333

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: German's Next Language Model
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni GBERT-Large

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 GBERT-Large

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

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.1 GB

Leggyorsabb

10,114 tok/s

GBERT-Large eléri a paraméterek számát 335M. 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 110 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 10,114 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

GBERT-Large ki lett adva által deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen, az országban rögzítve mint Germany, alatt October 2020. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry,Government.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása document classification, Named entity recognition (NER).

A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 284.0 másodpercenkénti tokenek 818 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.

Hogyan lett betanítva

A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.2 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 5,457,559,999 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a GBERT-Large

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.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani GBERT-Large, körülbelül szükséges 1.1 GB a tömörítésnél Q8_0. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
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. GBERT-Large.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani., 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 sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a GBERT-Large. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 10,114 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 GBERT-Large. 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.

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. GBERT-Large.

Válaszok

GBERT-Large — gyakori kérdések

GBERT-Large— Hol tudom letölteni?

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

GBERT-Large— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 2.2 × 10²¹ FLOP, hardveren rögzítve Google TPU v3. 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.

GBERT-Large— 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.

GBERT-Large— 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.

GBERT-Large— 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.

GBERT-Large— 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: 6,068–16,183 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

GBERT-Large— 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 110 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

GBERT-Large— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 10,114 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: 818.

GBERT-Large— 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.

GBERT-Large— 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 1,884 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GBERT-Large— 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 1,154 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GBERT-Large— 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 1,429 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GBERT-Large— 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 1,694 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

GBERT-Large— 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.

GBERT-Large— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 335M. 335M from Table 5. 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.

GBERT-Large— Ki készítette ezt?

Kiadta deepset,Bayerische Staatsbibliothek Muenchen, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Government.

GBERT-Large— Mikor adták ki?

Kibocsátották a October 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

GBERT-Large— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot document classification, 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.

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