mT5-XXL TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Google,Google Research 13B 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

509 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q3_K_M · 18.3 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

261 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni mT5-XXL?

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.

509 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
261 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
261 tok/s 156–417 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
208 tok/s 125–333 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
208 tok/s 125–333 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
166 tok/s 100–266 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
159 tok/s 96–255 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
159 tok/s 96–255 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
152 tok/s 91–244 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
135 tok/s 81–217 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
135 tok/s 81–217 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
135 tok/s 81–217 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
131 tok/s 79–210 · alacsony bizalom	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Szoros
128 tok/s 77–205 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
117 tok/s 70–188 · alacsony bizalom	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q4_K_M	Szoros
109 tok/s 66–175 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
109 tok/s 66–175 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
109 tok/s 66–175 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
109 tok/s 66–175 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
109 tok/s 66–175 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
83.4 tok/s 50–133 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
83.4 tok/s 50–133 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
69.5 tok/s 42–111 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
68.0 tok/s 41–109 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	14.6 GB	Q8_0	Kényelmes
67.5 tok/s 41–108 · alacsony bizalom	RTX A5000-8Q NVIDIA	8 GB	768 GB/s	Apr 2021	7.1 GB	Q3_K_M	Szoros
66.5 tok/s 40–106 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	14.6 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: Google,Google Research
Szervezet típusa: Industry,Industry
Ország: United States of America
Közölt: 20 October 2020
Szerzők: Linting Xue, Noah Constant, Adam Roberts, Mihir Kale, Rami Al-Rfou, Aditya Siddhant, Aditya Barua, Colin Raffel

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling, Translation, Language modeling/generation, Question answering

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: 13B
Képzési adatok: 1,000,000,000,000 tokens
Tételméret: 1,048,576

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: 8.2 × 10²² FLOP
Hogyan jött létre: Operation counting

A tréning futás

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

Számítási költség: $179,442

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.

Határmodell: Yes
Miért követik nyomon: Highly cited,SOTA improvement
Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 2,892

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: mT5: A Massively Multilingual Pre-trained Text-to-Text Transformer
Utoljára frissítve: 6 January 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni mT5-XXL

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 mT5-XXL

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

Xeon Phi 5110P

Szükséges memória

7.1 GB

Leggyorsabb

261 tok/s

mT5-XXL eléri a paraméterek számát 13B. 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: 509.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Xeon Phi 5110P, memória kapacitással rendelkezik 8 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q3_K_M és körülbelül előállítva 18.3 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 261 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

mT5-XXL ki lett adva által Google,Google Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.

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

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

A átbocsátási számadatok olvasása

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 21.2 másodpercenkénti tokenek 459 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 betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 8.2 × 10²² 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 1,000,000,000,000 szöveg tokenjei

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,SOTA improvement.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a mT5-XXL

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.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani mT5-XXL, körülbelül szükséges 7.1 GB a tömörítésnél Q3_K_M. 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. mT5-XXL.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q3_K_M 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért mT5-XXL. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 261 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében mT5-XXL. 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.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. mT5-XXL.

Válaszok

mT5-XXL — gyakori kérdések

mT5-XXL— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q3_K_M, használva körülbelül 7.1 GB és körülbelül generálás 131 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

mT5-XXL— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 10.1 GB és körülbelül generálás 53.1 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

mT5-XXL— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q6_K, használva körülbelül 11.6 GB és körülbelül generálás 53.5 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

mT5-XXL— 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 14.6 GB és körülbelül generálás 43.7 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

mT5-XXL— 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.

mT5-XXL— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 13B. 13 billion. 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.

mT5-XXL— Ki készítette ezt?

Kiadta Google,Google Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.

mT5-XXL— 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.

mT5-XXL— Mire használják?

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

mT5-XXL— Hol tudom letölteni?

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

mT5-XXL— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 8.2 × 10²² 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.

mT5-XXL— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 3.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

mT5-XXL— 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: 509. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

mT5-XXL— 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: 5. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

mT5-XXL— 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: 156–417 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

mT5-XXL— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Xeon Phi 5110P, memória kapacitással rendelkezik 8 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q3_K_M használva körülbelül 7.1 GB, és körülbelül 18.3 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 509.

mT5-XXL— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 261 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: 459.

mT5-XXL— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 7.1 GB tömörítési arányban Q3_K_M, 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 6 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