ConoDL calcolatore TPS

Apri i pesi Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China) 1.2B parametri September 2024

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 · 30.7 tok/s

Scheda più veloce

B200

2,824 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire ConoDL?

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
2,824 tok/s 1,694–4,518 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.0 GB	Q8_0	Comodo
2,824 tok/s 1,694–4,518 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.0 GB	Q8_0	Comodo
2,255 tok/s 1,353–3,607 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.0 GB	Q8_0	Comodo
2,255 tok/s 1,353–3,607 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,803 tok/s 1,082–2,885 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,726 tok/s 1,036–2,761 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,726 tok/s 1,036–2,761 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,652 tok/s 991–2,643 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,466 tok/s 880–2,346 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,466 tok/s 880–2,346 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,466 tok/s 880–2,346 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,391 tok/s 834–2,225 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,186 tok/s 712–1,897 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,186 tok/s 712–1,897 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,186 tok/s 712–1,897 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,186 tok/s 712–1,897 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
1,186 tok/s 712–1,897 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
903 tok/s 542–1,445 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.0 GB	Q8_0	Comodo
903 tok/s 542–1,445 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.0 GB	Q8_0	Comodo
752 tok/s 451–1,204 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
736 tok/s 442–1,178 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.0 GB	Q8_0	Comodo
720 tok/s 432–1,152 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.0 GB	Q8_0	Comodo
720 tok/s 432–1,152 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.0 GB	Q8_0	Comodo
720 tok/s 432–1,152 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.0 GB	Q8_0	Comodo
720 tok/s 432–1,152 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.0 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: Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China)
Tipo di organizzazione: Academia,Government
Paese: China
Pubblicato: 28 September 2024
Autori: Menghan Guo, Zengpeng Li, Xuejin Deng, Ding Luo, Jingyi Yang, Yingjun Chen, Weiwei Xue

Cosa fa

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

Dominio: Biology
Compito: Toxin prediction
Modello di base: ProGen

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: 1.2B
Dati di addestramento: 108,651 tokens
Epoche: 15

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 GeForce RTX 3080
Chip utilizzati: 1
Consumo energetico: 346 W

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

Fonti

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

Riferimento: ConoDL: A Deep Learning Framework for Rapid Generation and Prediction of Conotoxins
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono ConoDL

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 ConoDL

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

2.0 GB

Più veloce

2,824 tok/s

ConoDL raggiunge un conteggio di parametri di 1.2B. 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 30.7 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 2,824 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

ConoDL è stato pubblicato da Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China), nel paese registrato come China, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Government.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di toxin prediction.

Costruisce su ProGen. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

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.

Leggendo i dati di throughput

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 79.3 token al secondo 799 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.

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.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il set di addestramento si aggirava attorno a 108,651 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per ConoDL

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

La tabella elenca ogni card in grado di contenere ConoDL, avere bisogno di circa 2.0 GB a una compressione di Q8_0. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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. ConoDL.
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

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per ConoDL. 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 2,824 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di ConoDL. 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.

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su ConoDL.

Risposte

ConoDL — domande comuni

ConoDL— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 1,694–4,518 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.

ConoDL— 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 2.0 GB, e produce approssimativamente 30.7 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

ConoDL— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 2,824 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: 799.

ConoDL— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 2.0 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.

ConoDL— 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 2.0 GB e generando approssimativamente 526 token al secondo. Il fit è comodo.

ConoDL— 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 2.0 GB e generando approssimativamente 322 token al secondo. Il fit è comodo.

ConoDL— 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 2.0 GB e generando approssimativamente 399 token al secondo. Il fit è comodo.

ConoDL— 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 2.0 GB e generando approssimativamente 473 token al secondo. Il fit è comodo.

ConoDL— 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.

ConoDL— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 1.2B. "ConoGen is a conotoxin generation model that adopts an architecture consistent with the pre-training model ProGen (Figure 2A) 15 . ConoGen is also constructed using a Transformer-based neural network architecture. One major advantage of the Transformer lies in its self-attention mechanism, which enables the model to encode distant signals of information when making sequence predictions, thereby affording it the capability to comprehend complex semantics. Its Transformer architecture consists of 36 layers, each comprising 8 self-attention heads, totaling 1.2 billion trainable parameters to ensure the training and optimization of the model.". 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.

ConoDL— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Chongqing University,Ministry of Natural Resources (China), basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Government.

ConoDL— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in September 2024. 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.

ConoDL— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di toxin prediction. 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.

ConoDL— 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.

ConoDL— 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.

ConoDL— 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.

ConoDL— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

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