AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) calcolatore TPS

Apri i pesi Peking University,Microsoft Research Asia 24M 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 · 1,536 tok/s

Scheda più veloce

B200

141,176 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)?

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
141,176 tok/s 84,706–225,882 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
141,176 tok/s 84,706–225,882 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
112,733 tok/s 67,640–180,373 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
112,733 tok/s 67,640–180,373 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
90,159 tok/s 54,095–144,254 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
86,294 tok/s 51,776–138,071 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
86,294 tok/s 51,776–138,071 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
82,588 tok/s 49,553–132,141 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
73,297 tok/s 43,978–117,275 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
73,297 tok/s 43,978–117,275 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
73,297 tok/s 43,978–117,275 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
69,529 tok/s 41,718–111,247 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Comodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
59,294 tok/s 35,576–94,871 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
45,148 tok/s 27,089–72,237 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
45,148 tok/s 27,089–72,237 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
37,624 tok/s 22,574–60,198 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
36,821 tok/s 22,092–58,913 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Comodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Comodo
36,000 tok/s 21,600–57,600 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: Peking University,Microsoft Research Asia
Tipo di organizzazione: Academia,Industry
Paese: China
Pubblicato: 18 September 2018
Autori: Chengyue Gong, Di He, Xu Tan, Tao Qin, Liwei Wang, Tie-Yan Liu

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling, Translation, Text classification

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: 24M
Dati di addestramento: 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 (non-commercial)
Codice di addestramento: Open (non-commercial)

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Confident
Dati di benchmark: AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

Fonti

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

Riferimento: FRAGE: Frequency-Agnostic Word Representation
Ultimo aggiornamento: 11 February 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

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 AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

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

0.7 GB

Più veloce

141,176 tok/s

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) raggiunge un conteggio di parametri di 24M. 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 1,536 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 141,176 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) è stato pubblicato da Peking University,Microsoft Research Asia, nel paese registrato come China, durante September 2018. 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, Translation, Text classification.

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

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 3,964.2 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.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)

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

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018), avere bisogno di circa 0.7 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

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 AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018).
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 velocità

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018). 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 141,176 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 AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018). 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 pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018).

Risposte

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018) — domande comuni

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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: 84,706–225,882 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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 0.7 GB, e produce approssimativamente 1,536 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 141,176 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 0.7 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 26,294 token al secondo. Il fit è comodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 16,101 token al secondo. Il fit è comodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 19,941 token al secondo. Il fit è comodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 23,647 token al secondo. Il fit è comodo.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 24M. 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Peking University,Microsoft Research Asia, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— A cosa serve?

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

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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.

AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (PTB, 2018)— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

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