OntoProtein calcolatore TPS

Apri i pesi Zhejiang University (ZJU) 420M parametri January 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 · 87.8 tok/s

Scheda più veloce

B200

8,067 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire OntoProtein?

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
8,067 tok/s 4,840–12,908 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Comodo
8,067 tok/s 4,840–12,908 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Comodo
6,442 tok/s 3,865–10,307 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Comodo
6,442 tok/s 3,865–10,307 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Comodo
5,152 tok/s 3,091–8,243 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
4,931 tok/s 2,959–7,890 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Comodo
4,931 tok/s 2,959–7,890 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Comodo
4,719 tok/s 2,832–7,551 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Comodo
4,188 tok/s 2,513–6,701 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
4,188 tok/s 2,513–6,701 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
4,188 tok/s 2,513–6,701 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
3,973 tok/s 2,384–6,357 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Comodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,580 tok/s 1,548–4,128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,580 tok/s 1,548–4,128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,150 tok/s 1,290–3,440 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,104 tok/s 1,262–3,366 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,057 tok/s 1,234–3,291 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,057 tok/s 1,234–3,291 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,057 tok/s 1,234–3,291 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Comodo
2,057 tok/s 1,234–3,291 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.1 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: Zhejiang University (ZJU)
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: China
Pubblicato: 23 January 2022
Autori: Ningyu Zhang, Zhen Bi, Xiaozhuan Liang, Siyuan Cheng, Shumin Deng, Qiang Zhang, Jiazhang Lian, Huajun Chen, Haosen Hong

Cosa fa

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

Dominio: Biology, Language
Compito: Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein interaction prediction, Protein function prediction, Protein representation learning
Modello di base: ProtBERT-BFD
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: 420M
Dati di addestramento: 2,868,520,960 tokens

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
Hugging Face: zjunlp

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: Likely

Fonti

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

Riferimento: ONTOPROTEIN: PROTEIN PRETRAINING WITH GENE ONTOLOGY EMBEDDING
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono OntoProtein

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 OntoProtein

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 ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.1 GB

Più veloce

8,067 tok/s

OntoProtein raggiunge un conteggio di parametri di 420M. 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.

L'hardware minimo che funziona è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 87.8 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 8,067 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

OntoProtein è stato pubblicato da Zhejiang University (ZJU), nel paese registrato come China, durante January 2022. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Biology, Language, ed è registrato come eseguire il compito di proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein interaction prediction, Protein function prediction, Protein representation learning.

Costruisce su ProtBERT-BFD. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione zjunlp.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 226.5 token al secondo 817 di loro

Essendo denso, legge tutto se stesso per token, motivo per cui l'ordinamento per velocità qui sotto segue da vicino l'ordinamento per larghezza di banda della 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.

Come è stato addestrato

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 2,868,520,960 token di testo

Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per OntoProtein

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

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro OntoProtein, avere bisogno di circa 1.1 GB a una compressione di Q8_0. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. OntoProtein.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per OntoProtein. 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 8,067 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

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

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 OntoProtein.

Risposte

OntoProtein — domande comuni

OntoProtein— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.1 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.

OntoProtein— 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 1.1 GB e generando approssimativamente 1,503 token al secondo. Il fit è comodo.

OntoProtein— 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 1.1 GB e generando approssimativamente 920 token al secondo. Il fit è comodo.

OntoProtein— 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 1.1 GB e generando approssimativamente 1,140 token al secondo. Il fit è comodo.

OntoProtein— 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 1.1 GB e generando approssimativamente 1,351 token al secondo. Il fit è comodo.

OntoProtein— 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.

OntoProtein— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 420M. "For the protein encoder, we use the pre-trained ProtBert from Elnaggar et al. (2020).". 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.

OntoProtein— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Zhejiang University (ZJU), basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia.

OntoProtein— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 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.

OntoProtein— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, Language, e viene registrato come gestire il compito di proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein interaction prediction, Protein function prediction, Protein representation learning. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

OntoProtein— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione zjunlp. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

OntoProtein— 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.

OntoProtein— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

OntoProtein— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

OntoProtein— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 4,840–12,908 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.

OntoProtein— 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 1.1 GB, e produce approssimativamente 87.8 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

OntoProtein— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 8,067 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: 817.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

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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