ESM1-670M (UR100) TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Facebook AI Research,New York University (NYU) 669.2M Paraméterek August 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 · 55.1 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

5,063 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni ESM1-670M (UR100)?

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
5,063 tok/s 3,038–8,101 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
5,063 tok/s 3,038–8,101 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
4,043 tok/s 2,426–6,469 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
4,043 tok/s 2,426–6,469 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
3,233 tok/s 1,940–5,173 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
3,095 tok/s 1,857–4,952 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
3,095 tok/s 1,857–4,952 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,962 tok/s 1,777–4,739 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,629 tok/s 1,577–4,206 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,629 tok/s 1,577–4,206 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,629 tok/s 1,577–4,206 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,494 tok/s 1,496–3,990 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,127 tok/s 1,276–3,402 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,127 tok/s 1,276–3,402 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,127 tok/s 1,276–3,402 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,127 tok/s 1,276–3,402 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
2,127 tok/s 1,276–3,402 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,619 tok/s 972–2,591 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,619 tok/s 972–2,591 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,349 tok/s 810–2,159 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,321 tok/s 792–2,113 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,291 tok/s 775–2,066 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,291 tok/s 775–2,066 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,291 tok/s 775–2,066 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.4 GB	Q8_0	Kényelmes
1,291 tok/s 775–2,066 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.4 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: Facebook AI Research,New York University (NYU)
Szervezet típusa: Industry,Academia
Ország: United States of America, France
Közölt: 31 August 2020
Szerzők: Alexander Rives, Joshua Meier, Tom Sercu, Siddharth Goyal, Zeming Lin, Jason Liu, Demi Guo, Myle Ott, C. Lawrence Zitnick, Jerry Ma, and Rob Fergus

Mit csinál

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

Tartomány: Biology
Feladat: Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM)

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: 669.2M
Képzési adatok: 127,897,600,000 tokens
Epochok: 0.3

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: 1.4 × 10²⁰ 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.

Képzési hardver: NVIDIA V100
Használt chipek: 128
Teljesítményfogyasztás: 78.2 kW
Számítási költség: $308

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.

Miért követik nyomon: Highly cited
Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 2,637

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Biological structure and function emerge from scaling unsupervised learning to 250 million protein sequences
Utoljára frissítve: 11 February 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni ESM1-670M (UR100)

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 ESM1-670M (UR100)

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

1.4 GB

Leggyorsabb

5,063 tok/s

ESM1-670M (UR100) eléri a paraméterek számát 669.2M. 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 55.1 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 5,063 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

ESM1-670M (UR100) ki lett adva által Facebook AI Research,New York University (NYU), az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2020. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Academia.

Működik a területen a Biology, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM).

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.

A sebességek megértése

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 142.2 másodpercenkénti tokenek 809 tőlük

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

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Mi került a felépítésébe

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.4 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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 127,897,600,000 szöveg tokenjei

Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a ESM1-670M (UR100)

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.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani ESM1-670M (UR100), körülbelül szükséges 1.4 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. ESM1-670M (UR100).
03

Állítsa be a minőségi minimumot

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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. ESM1-670M (UR100). Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 5,063 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 ESM1-670M (UR100). 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. ESM1-670M (UR100).

Válaszok

ESM1-670M (UR100) — gyakori kérdések

ESM1-670M (UR100)— 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 1.4 GB és körülbelül generálás 848 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-670M (UR100)— 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.

ESM1-670M (UR100)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 669.2M. See Table 1. 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.

ESM1-670M (UR100)— Ki készítette ezt?

Kiadta Facebook AI Research,New York University (NYU), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.

ESM1-670M (UR100)— Mikor adták ki?

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

ESM1-670M (UR100)— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

ESM1-670M (UR100)— Hol tudom letölteni?

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

ESM1-670M (UR100)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 1.4 × 10²⁰ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. 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.

ESM1-670M (UR100)— 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.

ESM1-670M (UR100)— 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.

ESM1-670M (UR100)— 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.

ESM1-670M (UR100)— 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: 3,038–8,101 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

ESM1-670M (UR100)— 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 1.4 GB, és körülbelül 55.1 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

ESM1-670M (UR100)— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 5,063 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.

ESM1-670M (UR100)— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.4 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.

ESM1-670M (UR100)— 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 1.4 GB és körülbelül generálás 943 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-670M (UR100)— 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 1.4 GB és körülbelül generálás 577 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-670M (UR100)— 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 1.4 GB és körülbelül generálás 715 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 11 February 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