XLMR-XXL calcolatore TPS

Apri i pesi Facebook AI Research 10.7B parametri August 2021

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

509 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q4_K_M · 19.0 tok/s

Scheda più veloce

B200

317 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire XLMR-XXL?

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.

509 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
317 tok/s 190–507 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.2 GB	Q8_0	Comodo
317 tok/s 190–507 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.2 GB	Q8_0	Comodo
253 tok/s 152–405 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.2 GB	Q8_0	Comodo
253 tok/s 152–405 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.2 GB	Q8_0	Comodo
202 tok/s 121–324 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
194 tok/s 116–310 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.2 GB	Q8_0	Comodo
194 tok/s 116–310 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.2 GB	Q8_0	Comodo
185 tok/s 111–296 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.2 GB	Q8_0	Comodo
164 tok/s 99–263 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
164 tok/s 99–263 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
164 tok/s 99–263 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
156 tok/s 94–250 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
136 tok/s 82–218 · bassa fiducia	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q4_K_M	Stretto
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.2 GB	Q8_0	Comodo
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
133 tok/s 80–213 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
110 tok/s 66–176 · bassa fiducia	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	Q5_K_M	Stretto
101 tok/s 61–162 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.2 GB	Q8_0	Comodo
101 tok/s 61–162 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.2 GB	Q8_0	Comodo
84.4 tok/s 51–135 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
82.6 tok/s 50–132 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.2 GB	Q8_0	Comodo
80.8 tok/s 48–129 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.2 GB	Q8_0	Comodo
80.8 tok/s 48–129 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.2 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: Facebook AI Research
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America, France
Pubblicato: 17 August 2021
Autori: Naman Goyal, Jingfei Du, Myle Ott, Giri Anantharaman, Alexis Conneau

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Translation, Language modeling/generation

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: 10.7B
Dati di addestramento: 167,000,000,000 tokens
Epoche: 3.14
Dimensione del Batch: 1,048,576

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: 3.4 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

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: Unreleased

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: 159

Fonti

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

Riferimento: Larger-Scale Transformers for Multilingual Masked Language Modeling
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono XLMR-XXL

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 XLMR-XXL

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

Xeon Phi 5110P

Memoria necessaria

7.2 GB

Più veloce

317 tok/s

XLMR-XXL raggiunge un conteggio di parametri di 10.7B. 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: 509.

A basso prezzo è gestito da Xeon Phi 5110P, con una capacità di memoria di 8 GB, eseguendolo a una compressione di Q4_K_M e producendo circa 19.0 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 317 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

XLMR-XXL è stato pubblicato da Facebook AI Research, nel paese registrato come United States of America, durante August 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di translation, Language modeling/generation.

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.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 20.5 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 461 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.

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.

Addestramento e provenienza

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3.4 × 10²² FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 167,000,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per XLMR-XXL

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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere XLMR-XXL, avere bisogno di circa 7.2 GB a una compressione di Q4_K_M. 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.

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. XLMR-XXL.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q4_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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per XLMR-XXL. 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 317 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di XLMR-XXL. 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

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. XLMR-XXL.

Risposte

XLMR-XXL — domande comuni

XLMR-XXL— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 3.4 × 10²² FLOP. 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.

XLMR-XXL— 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 1.8 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

XLMR-XXL— 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: 509. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

XLMR-XXL— 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.

XLMR-XXL— 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: 190–507 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.

XLMR-XXL— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 5110P, con una capacità di memoria di 8 GB. Esegui il modello a una compressione di Q4_K_M utilizzando circa 7.2 GB, e produce approssimativamente 19.0 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 509.

XLMR-XXL— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 317 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: 461.

XLMR-XXL— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 7.2 GB a una compressione di Q4_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.

XLMR-XXL— 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 7.2 GB e generando approssimativamente 136 token al secondo. Il fit è stretto.

XLMR-XXL— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q6_K, utilizzando circa 9.7 GB e generando approssimativamente 52.5 token al secondo. Il fit è stretto.

XLMR-XXL— 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 12.2 GB e generando approssimativamente 44.7 token al secondo. Il fit è stretto.

XLMR-XXL— 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 12.2 GB e generando approssimativamente 53.0 token al secondo. Il fit è comodo.

XLMR-XXL— 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.

XLMR-XXL— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 10.7B. Section 2.1: " ...XLM-RXXL (L= 48, H = 4096, A = 32, 10.7B params)". 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.

XLMR-XXL— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Facebook AI Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

XLMR-XXL— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in August 2021. 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.

XLMR-XXL— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di translation, Language modeling/generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

XLMR-XXL— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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