Switch calcolatore TPS
Ogni scheda qui sotto 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
Quali GPU possono eseguire Switch?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più memoria, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendole al di sotto di questo punto..
0 le modelli non si adattano al VRAM della GPU
Calcolo| Modello/models non si adatta / non si adatterà al VRAM della GPU. Tight = quasi eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine. | Quantizzazione | Modello/modelli non adatti per la VRAM della GPU. Esecuzione non riuscita, richiede meno di TPS. Modello funziona comodamente, ampio margine. | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni. |
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Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalle dimensioni del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il tempo di esecuzione dell'inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più alti..
In registrazione
Specifiche complete
Tutto registrato per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come funziona — contesto utile per valutare quanto lavoro ci sia stato dietro e come si confronta con modelli costruiti su scala differente..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 11 January 2021
- Autori
- William Fedus, Barret Zoph, Noam Shazeer
Cosa fa
Le aree problematiche per cui il modello è stato creato. Un modello può gestire diversi di ciascuno.
- Domini
- Language
- Spazio
- Text autocompletion
- Approccio
- Self-supervised learning
- BF16
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 data scheda grafica.
- parametri
- 1.6T
- Dati di addestramento
- 86,400,000,000 tokens
"Combining expert, model and data parallelism, we design two large Switch Transformer models, one with 395 billion and 1.6 trillion parameters" Table 9 gives more precise count of 1571B parameters
"In our protocol we pre-train with 2^20 (1,048,576) tokens per batch for 550k steps amounting to 576B total tokens." 1 token ~ 0.75 words
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 8.2 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Third-party estimation
Table 4 https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
L'allenamento in esecuzione
Cosa è servito fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e quanto ha richiesto dalla rete.
- Hardware di addestramento
- Google TPU v3
- Chip utilizzati
- 1,024
- Chip-hours
- 663,552
- Wall-clock time
- 648 hours (27 days)
- Hardware utilisation
- HFU 28.0%
- Consumo energetico
- 935.4 kW
- Compute cost
- $145,101
see table 4 in https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2104/2104.10350.pdf
Table 4 in https://arxiv.org/pdf/2104.10350 gives measured performance of 34.4 TFLOP/s, vs. peak achievable FLOP/s of 123 TFLOP/s on the TPUv3 being used. HFU = 34.4/123 = 0.27967
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo girare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle figure della scheda grafica su questa pagina si applicano.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Unreleased
Apache 2 for weights: https://huggingface.co/google/switch-c-2048 paper links to this repo but not clear that the training hyperparams for Switch are here: https://github.com/google-research/t5x
Come è classificato
Etichette sui dataset di origine applicate per il tracciamento dei modelli notevoli e quanto è fiduciosa nell'entry.
- Frontier model
- Yes
- Perché è tracciato
- Highly cited,SOTA improvement
- Modello/modelli non si adatta / non si adatterà GPU VRAM. Tight = barely runnable, comodo = runs easily with headroom.
- Confident
- Modello/modelli possono GPU eseguire. Non si adatta / non si adatterà. Aderente = barely runnable, confortevole = runs easily with headroom.
- 3,888
" On ANLI (Nie et al., 2019), Switch XXL improves over the prior state-of-the-art to get a 65.7 accuracy versus the prior best of 49.4 (Yang et al., 2020)... Finally, we also conduct an early examination of the model’s knowledge with three closed-book knowledge-based tasks: Natural Questions, WebQuestions and TriviaQA, without additional pre-training using Salient Span Masking (Guu et al., 2020). In all three cases, we observe improvements over the prior stateof-the-art T5-XXL model (without SSM…
Modello/modelli GPU/AI che può eseguire. Non si adatta / non starà. Stretto = appena eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine.
Dove è stato registrato questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Modello/modelli GPU può eseguire? Non si adatta / non si adatterà. Limitato = difficilmente eseguibile, comodo = esegue facilmente con margine.
- Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguirlo
At 1.6T parameters, Switch is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Sfondo
Switch was published by Google, in United States of America, in January 2021. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing text autocompletion.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.
Addestramento e provenienza
The training run consumed about 8.2 × 10²² FLOP, on Google TPU v3. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Around 86,400,000,000 tokens went into training it.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited,SOTA improvement.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per Switch
La tabella sopra ha già valutato ogni scheda di cui possediamo specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Leggi prima il valore di memoria
Look at what Switch actually needs. No amount of processing power compensates for a card that cannot hold it.
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02
Decidi quanto a lungo le tue conversazioni possono durare
The conversation occupies memory too, and grows as it goes. Set the slider to the length you expect: at long context Switch can slip off a card that handles short questions easily.
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03
Decidi quanto compressione accetterai
Compression is what makes Switch fit smaller cards, at some cost in accuracy. A minimum quality removes the ones that go too far.
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04
Ordina per velocità
Sort by speed to see how cards rank for Switch. It will not match a gaming ordering — generation is bound by memory bandwidth.
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05
Modello/i non si adatta / non si adatterà
The fit column separates cards that just manage Switch from those with room to spare. Buy for the second if the context might grow.
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06
Vedi quali altri modelli può eseguire quella scheda
Following a card through to its own page shows every other model it can hold, which is the question that follows once Switch is settled.
Modeli/modelli sempre significa modelli AI. Esegui/Esplora significa eseguire un modello AI. Non si adatta / non si adatterà significa che il modello AI non si adatta alla VRAM della GPU. Stretto = appena eseguibile, comodo = funziona facilmente con margine. Termini tecnici come GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA, Tensor, Inference, Quantization, LoRA, GGUF, FP16, INT4, INT8 rimangono in inglese. GPU, AI, TPS, VRAM, CUDA devono sempre essere in maiuscolo. Se viene chiesto di tradurre il nome di una lingua (ad es. spagnolo, inglese, lingua), tradurre la parola correttamente. SOLO output la traduzione pura in italiano. Nessun commento, nessuna domanda, nient'altro. Se vuoto rispondi con un singolo spazio: Risposte.
Switch — modello/modelli può GPU eseguire. non si adatta / non si adatterà. stretto = appena eseguibile, confortevole = esegue facilmente con margine.
What is Switch used for?
Switch works in Language, and is recorded as handling text autocompletion. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download Switch?
The weights for Switch are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train Switch?
Around 8.2 × 10²² FLOP, on Google TPU v3. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Can I run Switch if it does not fit in my GPU?
It can be split between the card and system memory, but Switch generates painfully slowly that way — the nearest miss we calculate is short by 691.9 GB. Nothing on this page assumes offloading.
Would two GPUs run Switch faster?
Two cards buy memory rather than speed. That matters for Switch only if one card cannot hold it — 0 can, so a second adds little.
Why does the quantisation differ between cards for Switch?
A larger card holds a more accurate copy. Across the cards that run Switch, 1 compression levels are used; the floor control above pins it to one.
How accurate are these Switch speed estimates?
These are estimates with real error bars. The fastest result here, the range beneath each figure, could reasonably land anywhere in its published range depending on which runtime you use.
Is Switch open source?
Its weights are published, so Switch can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does Switch have?
Switch has 1.6T parameters. "Combining expert, model and data parallelism, we design two large Switch Transformer models, one with 395 billion and 1.6 trillion parameters" Table 9 gives more precise count of 1571B parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Switch?
Switch was published by Google, based in United States of America, categorised as industry.
When was Switch released?
Switch was published in January 2021. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina inizia dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che eseguirà, inizia dall'hardware invece.