ESM1-85M TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Facebook AI Research,New York University (NYU) 85.1M 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 · 433 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

39,815 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni ESM1-85M?

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
39,815 tok/s 23,889–63,704 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
39,815 tok/s 23,889–63,704 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
31,793 tok/s 19,076–50,869 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
31,793 tok/s 19,076–50,869 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
25,427 tok/s 15,256–40,683 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
24,337 tok/s 14,602–38,939 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
24,337 tok/s 14,602–38,939 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
23,292 tok/s 13,975–37,267 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
20,671 tok/s 12,403–33,074 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
20,671 tok/s 12,403–33,074 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
20,671 tok/s 12,403–33,074 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
19,609 tok/s 11,765–31,374 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
16,722 tok/s 10,033–26,756 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
16,722 tok/s 10,033–26,756 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
16,722 tok/s 10,033–26,756 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
16,722 tok/s 10,033–26,756 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
16,722 tok/s 10,033–26,756 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
12,733 tok/s 7,640–20,372 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
12,733 tok/s 7,640–20,372 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
10,611 tok/s 6,366–16,977 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
10,384 tok/s 6,231–16,615 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
10,153 tok/s 6,092–16,244 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
10,153 tok/s 6,092–16,244 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
10,153 tok/s 6,092–16,244 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Kényelmes
10,153 tok/s 6,092–16,244 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 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: 85.1M
Képzési adatok: 27,750,400,000 tokens
Epochok: 4

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: 5.6 × 10¹⁹ 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: $123

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: 1 January 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni ESM1-85M

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 ESM1-85M

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

Tesla C1080

Szükséges memória

0.8 GB

Leggyorsabb

39,815 tok/s

ESM1-85M eléri a paraméterek számát 85.1M. 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 legkisebb kártya, ami elbírja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 433 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 39,815 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

ESM1-85M 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 átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 1,118.0 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.

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Hogyan lett betanítva

A képzés futás körülbelül 5.6 × 10¹⁹ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA V100. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 27,750,400,000 szöveg tokenjei

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

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a ESM1-85M

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.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a ESM1-85M, körülbelül szükséges 0.8 GB a tömörítésnél Q8_0. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. ESM1-85M.
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

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a ESM1-85M. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 39,815 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 ESM1-85M. 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.

Minden kártyaoldal megismétli ezt a vizsgálatot minden modellre, amelyet birtoklunk, válaszolva arra, hogy mi másra jó a hardver, azon kívül, hogy ESM1-85M.

Válaszok

ESM1-85M — gyakori kérdések

ESM1-85M— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 85.1M. 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.

ESM1-85M— Ki készítette ezt?

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

ESM1-85M— 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.

ESM1-85M— Mire használják?

Működik a területen a Biology, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

ESM1-85M— Hol tudom letölteni?

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

ESM1-85M— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 5.6 × 10¹⁹ 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.

ESM1-85M— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

ESM1-85M— 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.

ESM1-85M— 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.

ESM1-85M— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: 23,889–63,704 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

ESM1-85M— 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 0.8 GB, és körülbelül 433 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

ESM1-85M— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 39,815 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.

ESM1-85M— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 0.8 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.

ESM1-85M— 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 0.8 GB és körülbelül generálás 7,416 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-85M— 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 0.8 GB és körülbelül generálás 4,541 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-85M— 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 0.8 GB és körülbelül generálás 5,624 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-85M— 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 0.8 GB és körülbelül generálás 6,669 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

ESM1-85M— 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.

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