ALBERT-xxlarge calcolatore TPS

Apri i pesi Toyota Technological Institute at Chicago,Google 235M parametri February 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 · 157 tok/s

Scheda più veloce

B200

14,418 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire ALBERT-xxlarge?

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
14,418 tok/s 8,651–23,069 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
14,418 tok/s 8,651–23,069 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
11,513 tok/s 6,908–18,421 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
11,513 tok/s 6,908–18,421 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
9,208 tok/s 5,525–14,732 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,813 tok/s 5,288–14,101 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,813 tok/s 5,288–14,101 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,435 tok/s 5,061–13,495 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,486 tok/s 4,491–11,977 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,486 tok/s 4,491–11,977 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,486 tok/s 4,491–11,977 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,101 tok/s 4,261–11,361 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,056 tok/s 3,633–9,689 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,056 tok/s 3,633–9,689 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,056 tok/s 3,633–9,689 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,056 tok/s 3,633–9,689 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,056 tok/s 3,633–9,689 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,611 tok/s 2,767–7,377 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,611 tok/s 2,767–7,377 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,842 tok/s 2,305–6,148 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,760 tok/s 2,256–6,017 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,677 tok/s 2,206–5,883 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,677 tok/s 2,206–5,883 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,677 tok/s 2,206–5,883 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,677 tok/s 2,206–5,883 · 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: Toyota Technological Institute at Chicago,Google
Tipo di organizzazione: Academia,Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 9 February 2020
Autori: Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, and Radu Soricut

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Question answering
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: 235M
Dati di addestramento: 3,300,000,000 tokens
Epoche: 79.4
Dimensione del Batch: 2,097,152

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: 2.4 × 10²¹ FLOP
Come è stato stabilito: Hardware,Third-party estimation,Operation counting

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: Google TPU v3
Chip utilizzati: 512
Tempo di parete: 32 hours
Consumo energetico: 471.2 kW
Costo di calcolo: $4,440

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
Record fiducia: Speculative
Citazioni: 7,447

Fonti

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

Riferimento: ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations.
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono ALBERT-xxlarge

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 ALBERT-xxlarge

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

1.0 GB

Più veloce

14,418 tok/s

ALBERT-xxlarge raggiunge un conteggio di parametri di 235M. 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 157 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 14,418 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Informazioni su questo modello

ALBERT-xxlarge è stato pubblicato da Toyota Technological Institute at Chicago,Google, nel paese registrato come United States of America, durante February 2020. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Industry.

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

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Quanto è veloce nel funzionare e perché

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 404.9 token al secondo 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 memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Come è stato addestrato

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 2.4 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. 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 3,300,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: highly cited.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per ALBERT-xxlarge

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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di ALBERT-xxlarge, avere bisogno di circa 1.0 GB a una compressione di Q8_0. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale

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. ALBERT-xxlarge.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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 velocità

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per ALBERT-xxlarge. 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 14,418 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 ALBERT-xxlarge. 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 ALBERT-xxlarge.

Risposte

ALBERT-xxlarge — domande comuni

ALBERT-xxlarge— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Toyota Technological Institute at Chicago,Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.

ALBERT-xxlarge— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 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.

ALBERT-xxlarge— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. 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.

ALBERT-xxlarge— 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.

ALBERT-xxlarge— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.4 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v3. 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.

ALBERT-xxlarge— 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.

ALBERT-xxlarge— 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.

ALBERT-xxlarge— 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.

ALBERT-xxlarge— 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: 8,651–23,069 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.

ALBERT-xxlarge— 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 157 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

ALBERT-xxlarge— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 14,418 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.

ALBERT-xxlarge— 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.

ALBERT-xxlarge— 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 2,685 token al secondo. Il fit è comodo.

ALBERT-xxlarge— 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 1,644 token al secondo. Il fit è comodo.

ALBERT-xxlarge— 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 2,037 token al secondo. Il fit è comodo.

ALBERT-xxlarge— 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 2,415 token al secondo. Il fit è comodo.

ALBERT-xxlarge— 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.

ALBERT-xxlarge— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 235M. 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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