CogVideo calcolatore TPS

Apri i pesi Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI 9.4B parametri May 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

582 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Quadro 6000

6 GB · Q3_K_M · 14.8 tok/s

Scheda più veloce

B200

360 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire CogVideo?

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.

582 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
360 tok/s 216–577 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	10.8 GB	Q8_0	Comodo
360 tok/s 216–577 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	10.8 GB	Q8_0	Comodo
288 tok/s 173–461 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.8 GB	Q8_0	Comodo
288 tok/s 173–461 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	10.8 GB	Q8_0	Comodo
230 tok/s 138–368 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
220 tok/s 132–353 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.8 GB	Q8_0	Comodo
220 tok/s 132–353 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	10.8 GB	Q8_0	Comodo
211 tok/s 127–337 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	10.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–299 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–299 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
187 tok/s 112–299 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
178 tok/s 107–284 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
155 tok/s 93–248 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.4 GB	Q4_K_M	Stretto
151 tok/s 91–242 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
151 tok/s 91–242 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	10.8 GB	Q8_0	Comodo
151 tok/s 91–242 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
151 tok/s 91–242 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
151 tok/s 91–242 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
115 tok/s 69–184 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.8 GB	Q8_0	Comodo
115 tok/s 69–184 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	10.8 GB	Q8_0	Comodo
102 tok/s 61–163 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q6_K	Stretto
96.1 tok/s 58–154 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
94.0 tok/s 56–150 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	10.8 GB	Q8_0	Comodo
91.9 tok/s 55–147 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	10.8 GB	Q8_0	Comodo
91.9 tok/s 55–147 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	10.8 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: Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI
Tipo di organizzazione: Academia,Academia
Paese: China
Pubblicato: 29 May 2022
Autori: Wenyi Hong, Ming Ding, Wendi Zheng, Xinghan Liu, Jie Tang

Cosa fa

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

Dominio: Video
Compito: Video generation, Text-to-video
Modello di base: CogView2
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: 9.4B
Dati di addestramento: 145,000,000,000 tokens

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.

Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 3 × 10¹⁹ FLOP

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.

Modello di base: Yes
Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Perché è monitorato: Historical significance
Record fiducia: Speculative
Citazioni: 1,058

Fonti

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

Riferimento: CogVideo: Large-scale Pretraining for Text-to-Video Generation via Transformers
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono CogVideo

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 CogVideo

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

Il lato hardware

Scheda minima

Quadro 6000

Memoria necessaria

5.3 GB

Più veloce

360 tok/s

CogVideo raggiunge un conteggio di parametri di 9.4B. 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: 582.

A basso prezzo è gestito da Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 14.8 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 360 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

CogVideo è stato pubblicato da Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, nel paese registrato come China, durante May 2022. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.

Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di video generation, Text-to-video.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, CogView2. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Comprendere le velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 22.7 token al secondo 543 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

Senza il layout di attenzione in archivio, la colonna della memoria è un'approssimazione. È abbastanza vicino per scegliere l'hardware e meno affidabile con contesto lungo.

Addestramento e provenienza

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 145,000,000,000 token di testo

È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: historical significance.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per CogVideo

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 CogVideo, avere bisogno di circa 5.3 GB a una compressione di Q3_K_M. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per CogVideo.
03

Imposta un pavimento di qualità

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q3_K_M 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

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per CogVideo. 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 360 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di CogVideo. 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

Controlla la GPU dall'altro lato

Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a CogVideo.

Risposte

CogVideo — domande comuni

CogVideo— 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 10.8 GB e generando approssimativamente 41.1 token al secondo. Il fit è stretto.

CogVideo— 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 10.8 GB e generando approssimativamente 50.9 token al secondo. Il fit è comodo.

CogVideo— 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 10.8 GB e generando approssimativamente 60.4 token al secondo. Il fit è comodo.

CogVideo— 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.

CogVideo— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 9.4B. 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.

CogVideo— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Tsinghua University,Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

CogVideo— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in May 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.

CogVideo— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di video generation, Text-to-video. 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.

CogVideo— 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.

CogVideo— 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. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 1.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

CogVideo— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 582. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

CogVideo— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

CogVideo— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 216–577 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.

CogVideo— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Quadro 6000, con una capacità di memoria di 6 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 5.3 GB, e produce approssimativamente 14.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 582.

CogVideo— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 360 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: 543.

CogVideo— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 5.3 GB a una compressione di Q3_K_M, 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.

CogVideo— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q4_K_M, utilizzando circa 6.4 GB e generando approssimativamente 155 token al secondo. Il fit è stretto.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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