Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103 calcolatore TPS

Apri i pesi Facebook AI Research 247M parametri September 2018

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 · 149 tok/s

Scheda più veloce

B200

13,718 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103?

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
13,718 tok/s 8,231–21,948 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
13,718 tok/s 8,231–21,948 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
10,954 tok/s 6,572–17,526 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
10,954 tok/s 6,572–17,526 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,760 tok/s 5,256–14,017 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,385 tok/s 5,031–13,416 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,385 tok/s 5,031–13,416 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
8,025 tok/s 4,815–12,840 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,122 tok/s 4,273–11,395 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,122 tok/s 4,273–11,395 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
7,122 tok/s 4,273–11,395 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
6,756 tok/s 4,054–10,809 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,761 tok/s 3,457–9,218 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,761 tok/s 3,457–9,218 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,761 tok/s 3,457–9,218 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,761 tok/s 3,457–9,218 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
5,761 tok/s 3,457–9,218 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,387 tok/s 2,632–7,019 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
4,387 tok/s 2,632–7,019 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,656 tok/s 2,193–5,849 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,578 tok/s 2,147–5,724 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,498 tok/s 2,099–5,597 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,498 tok/s 2,099–5,597 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,498 tok/s 2,099–5,597 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.0 GB	Q8_0	Comodo
3,498 tok/s 2,099–5,597 · 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 AI Research
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America, France
Pubblicato: 28 September 2018
Autori: Alexei Baevski, Michael Auli

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling
Formato numerico: FP16

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: 247M
Dati di addestramento: 100,000,000 tokens
Epoche: 180

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: 4.5 × 10¹⁹ FLOP
Come è stato stabilito: Hardware,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: NVIDIA V100
Chip utilizzati: 8
Chip-ore: 4,288
Tempo di parete: 67 hours
Consumo energetico: 5.0 kW
Costo di calcolo: $2,881

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: 433
Dati di benchmark: Transformer (Adaptive Input Embeddings)

Fonti

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

Riferimento: Adaptive Input Representations for Neural Language Modeling
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103

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 Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103

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 serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.0 GB

Più veloce

13,718 tok/s

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103 raggiunge un conteggio di parametri di 247M. 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.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 149 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 13,718 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103 è stato pubblicato da Facebook AI Research, nel paese registrato come United States of America, durante September 2018. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

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

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

Leggendo i dati di throughput

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 385.2 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 818 di loro

È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.

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

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.5 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. 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 100,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103

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

Ogni card qui è stata controllata contro Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103, 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

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 Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103.
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 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 Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103. 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 13,718 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103. 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 pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103.

Risposte

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103 — domande comuni

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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 1,564 token al secondo. Il fit è comodo.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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 1,938 token al secondo. Il fit è comodo.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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 2,298 token al secondo. Il fit è comodo.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 247M. Table 2. 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— chi l'ha creato?

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

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2018. 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 4.5 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA V100. 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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: 8,231–21,948 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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 149 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 13,718 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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.

Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103— 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 2,555 token al secondo. Il fit è comodo.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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