wave2vec 2.0 LARGE calcolatore TPS

Apri i pesi Facebook 317M parametri October 2020

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 · 116 tok/s

Scheda più veloce

B200

10,688 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire wave2vec 2.0 LARGE?

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
10,688 tok/s 6,413–17,102 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
10,688 tok/s 6,413–17,102 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,535 tok/s 5,121–13,656 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,535 tok/s 5,121–13,656 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,826 tok/s 4,096–10,921 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,533 tok/s 3,920–10,453 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,533 tok/s 3,920–10,453 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,253 tok/s 3,752–10,004 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,549 tok/s 3,330–8,879 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,549 tok/s 3,330–8,879 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,549 tok/s 3,330–8,879 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,264 tok/s 3,158–8,422 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,489 tok/s 2,693–7,183 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,489 tok/s 2,693–7,183 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,489 tok/s 2,693–7,183 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,489 tok/s 2,693–7,183 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,489 tok/s 2,693–7,183 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,418 tok/s 2,051–5,469 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,418 tok/s 2,051–5,469 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
2,848 tok/s 1,709–4,558 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
2,788 tok/s 1,673–4,460 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
2,726 tok/s 1,635–4,361 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.0 GB	Q8_0	Comodo
2,726 tok/s 1,635–4,361 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
2,726 tok/s 1,635–4,361 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.0 GB	Q8_0	Comodo
2,726 tok/s 1,635–4,361 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.0 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
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 22 October 2020
Autori: Alexei Baevski, Henry Zhou, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli

Cosa fa

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

Dominio: Speech
Compito: Speech completion
Approccio: Self-supervised learning

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: 317M
Dati di addestramento: 4,598,395,200 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.

Calcolo di addestramento: 3.9 × 10²¹ 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 Tesla V100 DGXS 32 GB
Costo di calcolo: $5,021

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: Highly cited,SOTA improvement
Record fiducia: Confident
Citazioni: 8,294

Fonti

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

Riferimento: wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono wave2vec 2.0 LARGE

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 wave2vec 2.0 LARGE

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.0 GB

Più veloce

10,688 tok/s

wave2vec 2.0 LARGE raggiunge un conteggio di parametri di 317M. 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.

Il punto di ingresso è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 116 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 10,688 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

wave2vec 2.0 LARGE è stato pubblicato da Facebook, nel paese registrato come United States of America, durante October 2020. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech completion.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 300.1 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 818 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.

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.

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3.9 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 4,598,395,200 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited,SOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per wave2vec 2.0 LARGE

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

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di wave2vec 2.0 LARGE, avere bisogno di circa 1.0 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

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 wave2vec 2.0 LARGE.
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 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 throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per wave2vec 2.0 LARGE. 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 10,688 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di wave2vec 2.0 LARGE. 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

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. wave2vec 2.0 LARGE.

Risposte

wave2vec 2.0 LARGE — domande comuni

wave2vec 2.0 LARGE— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech completion. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

wave2vec 2.0 LARGE— 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.

wave2vec 2.0 LARGE— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 3.9 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 32 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.

wave2vec 2.0 LARGE— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

wave2vec 2.0 LARGE— 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.

wave2vec 2.0 LARGE— 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: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

wave2vec 2.0 LARGE— 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: 6,413–17,102 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.

wave2vec 2.0 LARGE— 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 1.0 GB, e produce approssimativamente 116 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

wave2vec 2.0 LARGE— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 10,688 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: 818.

wave2vec 2.0 LARGE— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.0 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.

wave2vec 2.0 LARGE— 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 1.0 GB e generando approssimativamente 1,991 token al secondo. Il fit è comodo.

wave2vec 2.0 LARGE— 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 1.0 GB e generando approssimativamente 1,219 token al secondo. Il fit è comodo.

wave2vec 2.0 LARGE— 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 1.0 GB e generando approssimativamente 1,510 token al secondo. Il fit è comodo.

wave2vec 2.0 LARGE— 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 1.0 GB e generando approssimativamente 1,790 token al secondo. Il fit è comodo.

wave2vec 2.0 LARGE— 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.

wave2vec 2.0 LARGE— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 317M. Section 5.1: "We consider two model sizes: BASE (95m parameters) and LARGE (317m parameters). 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.

wave2vec 2.0 LARGE— chi l'ha creato?

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

wave2vec 2.0 LARGE— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2020. 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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