EVA-01 calcolatore TPS

Apri i pesi Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Huazhong University of Science and Technology,Zhejiang University (ZJU),Beijing Institute of Technology 1B parametri November 2022

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

818 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 36.5 tok/s

Scheda più veloce

B200

3,351 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire EVA-01?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
3,351 tok/s 2,011–5,362 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
3,351 tok/s 2,011–5,362 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,676 tok/s 1,606–4,282 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,676 tok/s 1,606–4,282 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,140 tok/s 1,284–3,424 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,049 tok/s 1,229–3,278 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,049 tok/s 1,229–3,278 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,961 tok/s 1,176–3,137 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,740 tok/s 1,044–2,784 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,740 tok/s 1,044–2,784 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,740 tok/s 1,044–2,784 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,651 tok/s 990–2,641 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,408 tok/s 845–2,252 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,408 tok/s 845–2,252 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,408 tok/s 845–2,252 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,408 tok/s 845–2,252 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,408 tok/s 845–2,252 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,072 tok/s 643–1,715 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,072 tok/s 643–1,715 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Comodo
893 tok/s 536–1,429 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
874 tok/s 524–1,399 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
855 tok/s 513–1,367 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.8 GB	Q8_0	Comodo
855 tok/s 513–1,367 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.8 GB	Q8_0	Comodo
855 tok/s 513–1,367 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.8 GB	Q8_0	Comodo
855 tok/s 513–1,367 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Huazhong University of Science and Technology,Zhejiang University (ZJU),Beijing Institute of Technology
Tipo di organizzazione: Academia,Academia,Academia,Academia
Paese: China
Pubblicato: 14 November 2022
Autori: Yuxin Fang, Wen Wang, Binhui Xie, Quan Sun, Ledell Wu, Xinggang Wang, Tiejun Huang, Xinlong Wang, Yue Cao

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Vision
Compito: Image classification, Object detection, Semantic segmentation, Video classification
Approccio: Self-supervised learning
Formato numerico: FP16

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 1B
Dati di addestramento: 7,577,600,000 tokens
Epoche: 150

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 1.5 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Hardware

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Chip utilizzati: 128
Chip-ore: 44,544
Tempo di parete: 348 hours (14.5 days)
Consumo energetico: 102.4 kW
Costo di calcolo: $29,374

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Open source

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato: SOTA improvement
Record fiducia: Confident
Citazioni: 982

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: EVA: Exploring the Limits of Masked Visual Representation Learning at Scale
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono EVA-01

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano EVA-01

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.8 GB

Più veloce

3,351 tok/s

EVA-01 raggiunge un conteggio di parametri di 1B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 818.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 36.5 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 3,351 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

EVA-01 è stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Huazhong University of Science and Technology,Zhejiang University (ZJU),Beijing Institute of Technology, nel paese registrato come China, durante November 2022. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification, Object detection, Semantic segmentation, Video classification.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Comprendere le velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 94.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 806 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.5 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 7,577,600,000 token di testo

È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per EVA-01

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Inizia dalla colonna VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere EVA-01, avere bisogno di circa 1.8 GB a una compressione di Q8_0. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da EVA-01.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q8_0 sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per velocità

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per EVA-01. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 3,351 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di EVA-01. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Vedi cos'altro che questa card esegue

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su EVA-01.

Risposte

EVA-01 — domande comuni

EVA-01— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

EVA-01— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

EVA-01— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 2,011–5,362 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

EVA-01— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q8_0 utilizzando circa 1.8 GB, e produce approssimativamente 36.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

EVA-01— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 3,351 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 806.

EVA-01— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.8 GB a una compressione di Q8_0, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

EVA-01— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 624 token al secondo. Il fit è comodo.

EVA-01— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 382 token al secondo. Il fit è comodo.

EVA-01— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 473 token al secondo. Il fit è comodo.

EVA-01— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 561 token al secondo. Il fit è comodo.

EVA-01— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

EVA-01— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 1B. 1011M from table 3. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

EVA-01— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Huazhong University of Science and Technology,Zhejiang University (ZJU),Beijing Institute of Technology, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia,Academia.

EVA-01— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in November 2022. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

EVA-01— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification, Object detection, Semantic segmentation, Video classification. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

EVA-01— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

EVA-01— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.5 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

EVA-01— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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