SPIDER2 calcolatore TPS

Apri i pesi Griffith University,University of Iowa,Dezhou University 409.5K parametri October 2016

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 · 90,014 tok/s

Scheda più veloce

B200

8,273,352 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire SPIDER2?

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
8,273,352 tok/s 4,964,011–13,237,362 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
8,273,352 tok/s 4,964,011–13,237,362 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
6,606,478 tok/s 3,963,887–10,570,365 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
6,606,478 tok/s 3,963,887–10,570,365 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
5,283,569 tok/s 3,170,141–8,453,711 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
5,057,086 tok/s 3,034,252–8,091,338 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
5,057,086 tok/s 3,034,252–8,091,338 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
4,839,911 tok/s 2,903,946–7,743,857 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
4,295,421 tok/s 2,577,252–6,872,673 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
4,295,421 tok/s 2,577,252–6,872,673 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
4,295,421 tok/s 2,577,252–6,872,673 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
4,074,626 tok/s 2,444,775–6,519,401 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,474,808 tok/s 2,084,885–5,559,692 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,474,808 tok/s 2,084,885–5,559,692 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,474,808 tok/s 2,084,885–5,559,692 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,474,808 tok/s 2,084,885–5,559,692 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,474,808 tok/s 2,084,885–5,559,692 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,645,818 tok/s 1,587,491–4,233,309 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,645,818 tok/s 1,587,491–4,233,309 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,204,848 tok/s 1,322,909–3,527,757 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,157,794 tok/s 1,294,676–3,452,470 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,109,705 tok/s 1,265,823–3,375,527 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,109,705 tok/s 1,265,823–3,375,527 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,109,705 tok/s 1,265,823–3,375,527 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,109,705 tok/s 1,265,823–3,375,527 · 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: Griffith University,University of Iowa,Dezhou University
Tipo di organizzazione: Academia,Academia,Academia
Paese: Australia, United States of America, China
Pubblicato: 28 October 2016
Autori: Yuedong Yang, Rhys Heffernan, Kuldip Paliwal, James Lyons, Abdollah Dehzangi, Alok Sharma, Jihua Wang, Abdul Sattar, and Yaoqi Zhou

Cosa fa

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

Dominio: Biology
Compito: Protein folding prediction, Proteins
Approccio: Supervised

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: 409.5K
Dati di addestramento: 13,893,600 tokens
Epoche: 120

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: 1.8 × 10¹⁶ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

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)

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: Likely

Fonti

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

Riferimento: SPIDER2: A Package to Predict Secondary Structure, Accessible Surface Area, and Main-Chain Torsional Angles by Deep Neural Networks
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono SPIDER2

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 SPIDER2

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

0.7 GB

Più veloce

8,273,352 tok/s

SPIDER2 raggiunge un conteggio di parametri di 409.5K. 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 90,014 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 8,273,352 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

SPIDER2 è stato pubblicato da Griffith University,University of Iowa,Dezhou University, nel paese registrato come Australia, durante October 2016. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein folding prediction, Proteins.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Comprendere le velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 232,315.7 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 818 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.

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.

Addestramento e provenienza

Il run di addestramento ha consumato circa 1.8 × 10¹⁶ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 13,893,600 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per SPIDER2

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

Ogni card qui è stata controllata contro SPIDER2, avere bisogno di circa 0.7 GB a una compressione di Q8_0. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da SPIDER2.
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 throughput piuttosto che per specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per SPIDER2. 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 8,273,352 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 SPIDER2. 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. SPIDER2.

Risposte

SPIDER2 — domande comuni

SPIDER2— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein folding prediction, Proteins. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

SPIDER2— 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.

SPIDER2— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.8 × 10¹⁶ FLOP. 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.

SPIDER2— 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.

SPIDER2— 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.

SPIDER2— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

SPIDER2— 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: 4,964,011–13,237,362 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.

SPIDER2— 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 90,014 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

SPIDER2— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 8,273,352 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.

SPIDER2— 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.

SPIDER2— 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 1,540,912 token al secondo. Il fit è comodo.

SPIDER2— 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 943,576 token al secondo. Il fit è comodo.

SPIDER2— 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 1,168,611 token al secondo. Il fit è comodo.

SPIDER2— 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 1,385,786 token al secondo. Il fit è comodo.

SPIDER2— 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.

SPIDER2— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 409.5K. Three networks, each three layers. First takes in 459 inputs and outputs 12, second and third take in 459 + (12*17) = 663 inputs. Network 1: (459 * 150 + 150) + (150 * 150 + 150) + (150 * 150 + 150) + (150 * 12 + 12) = 116,112 Networks 2 and 3: (663 * 150 + 150) + (150 * 150 + 150) + (150 * 150 + 150) + (150 * 12 + 12) = 146,712 Total: 116,112 + (2 * 146,712) = 409,536. 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.

SPIDER2— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Griffith University,University of Iowa,Dezhou University, basato su Australia, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Academia.

SPIDER2— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in October 2016. 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 28 November 2025

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