Adaptive Inputs + LayerDrop calcolatore TPS

Apri i pesi Facebook AI Research,LORIA 423M parametri September 2019

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 · 87.2 tok/s

Scheda più veloce

B200

8,010 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Adaptive Inputs + LayerDrop?

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
8,010 tok/s 4,806–12,816 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.2 GB	Q8_0	Comodo
8,010 tok/s 4,806–12,816 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.2 GB	Q8_0	Comodo
6,396 tok/s 3,838–10,234 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Comodo
6,396 tok/s 3,838–10,234 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Comodo
5,115 tok/s 3,069–8,185 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
4,896 tok/s 2,938–7,834 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Comodo
4,896 tok/s 2,938–7,834 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Comodo
4,686 tok/s 2,812–7,497 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.2 GB	Q8_0	Comodo
4,159 tok/s 2,495–6,654 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
4,159 tok/s 2,495–6,654 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
4,159 tok/s 2,495–6,654 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
3,945 tok/s 2,367–6,312 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
3,364 tok/s 2,019–5,383 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
3,364 tok/s 2,019–5,383 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.2 GB	Q8_0	Comodo
3,364 tok/s 2,019–5,383 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
3,364 tok/s 2,019–5,383 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
3,364 tok/s 2,019–5,383 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,562 tok/s 1,537–4,099 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,562 tok/s 1,537–4,099 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,135 tok/s 1,281–3,415 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,089 tok/s 1,253–3,343 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,043 tok/s 1,226–3,268 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,043 tok/s 1,226–3,268 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,043 tok/s 1,226–3,268 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.2 GB	Q8_0	Comodo
2,043 tok/s 1,226–3,268 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.2 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,LORIA
Tipo di organizzazione: Industry,Academia
Paese: United States of America, France
Pubblicato: 25 September 2019
Autori: Angela Fan, Edouard Grave, Armand Joulin

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, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling

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: 423M
Dati di addestramento: 103,000,000 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

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: 702
Dati di benchmark: Adaptive Inputs + LayerDrop

Fonti

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

Riferimento: Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Adaptive Inputs + LayerDrop

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 Adaptive Inputs + LayerDrop

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

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.2 GB

Più veloce

8,010 tok/s

Adaptive Inputs + LayerDrop raggiunge un conteggio di parametri di 423M. 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.

A basso prezzo è gestito da Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 87.2 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 8,010 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

Adaptive Inputs + LayerDrop è stato pubblicato da Facebook AI Research,LORIA, nel paese registrato come United States of America, durante September 2019. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.

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

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

Comprendere le velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 224.9 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 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

È stato addestrato su un corpus di circa 103,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Adaptive Inputs + LayerDrop

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 Adaptive Inputs + LayerDrop, avere bisogno di circa 1.2 GB a una compressione di Q8_0. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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. Adaptive Inputs + LayerDrop.
03

Imposta un pavimento di qualità

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

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Adaptive Inputs + LayerDrop. 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 8,010 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 Adaptive Inputs + LayerDrop. 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. Adaptive Inputs + LayerDrop.

Risposte

Adaptive Inputs + LayerDrop — domande comuni

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB e generando approssimativamente 1,342 token al secondo. Il fit è comodo.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 423M. 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— chi l'ha creato?

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

Adaptive Inputs + LayerDrop— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2019. 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— A cosa serve?

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

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Adaptive Inputs + LayerDrop— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 4,806–12,816 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB, e produce approssimativamente 87.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

Adaptive Inputs + LayerDrop— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 8,010 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.2 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB e generando approssimativamente 1,492 token al secondo. Il fit è comodo.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB e generando approssimativamente 914 token al secondo. Il fit è comodo.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB e generando approssimativamente 1,131 token al secondo. Il fit è comodo.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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