ProtRNA calcolatore TPS

Apri i pesi Fudan University,Shanghai AI Lab 650M 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 · 56.7 tok/s

Scheda più veloce

B200

5,213 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire ProtRNA?

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
5,213 tok/s 3,128–8,340 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.4 GB	Q8_0	Comodo
5,213 tok/s 3,128–8,340 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.4 GB	Q8_0	Comodo
4,162 tok/s 2,497–6,660 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.4 GB	Q8_0	Comodo
4,162 tok/s 2,497–6,660 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.4 GB	Q8_0	Comodo
3,329 tok/s 1,997–5,326 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
3,186 tok/s 1,912–5,098 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.4 GB	Q8_0	Comodo
3,186 tok/s 1,912–5,098 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.4 GB	Q8_0	Comodo
3,049 tok/s 1,830–4,879 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,706 tok/s 1,624–4,330 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,706 tok/s 1,624–4,330 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,706 tok/s 1,624–4,330 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,567 tok/s 1,540–4,108 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,189 tok/s 1,314–3,503 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,189 tok/s 1,314–3,503 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,189 tok/s 1,314–3,503 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,189 tok/s 1,314–3,503 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
2,189 tok/s 1,314–3,503 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,667 tok/s 1,000–2,667 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,667 tok/s 1,000–2,667 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,389 tok/s 834–2,223 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,360 tok/s 816–2,175 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,329 tok/s 798–2,127 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,329 tok/s 798–2,127 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,329 tok/s 798–2,127 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.4 GB	Q8_0	Comodo
1,329 tok/s 798–2,127 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.4 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: Fudan University,Shanghai AI Lab
Tipo di organizzazione: Academia,Academia
Paese: China
Pubblicato: 14 September 2024
Autori: Ruoxi Zhang, Ben Ma, Gang Xu, Jianpeng Ma

Cosa fa

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

Dominio: Biology
Compito: RNA structure prediction, RNA-Protein interaction prediction, Mean ribosome load prediction
Modello di base: ESM2-650M

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: 650M
Dati di addestramento: tokens
Epoche: 6

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: 4
Consumo energetico: 2.4 kW

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: Unreleased

Come è classificato

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

Record fiducia: Confident
Citazioni: 2

Fonti

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

Riferimento: ProtRNA: A Protein-derived RNA Language Model by Cross-Modality Transfer Learning
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono ProtRNA

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 ProtRNA

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 ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.4 GB

Più veloce

5,213 tok/s

ProtRNA raggiunge un conteggio di parametri di 650M. 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.

L'hardware minimo che funziona è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 56.7 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 5,213 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

ProtRNA è stato pubblicato da Fudan University,Shanghai AI Lab, nel paese registrato come China, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di rNA structure prediction, RNA-Protein interaction prediction, Mean ribosome load prediction.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, ESM2-650M. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Leggendo i dati di throughput

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 146.4 token al secondo 809 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.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per ProtRNA

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 ProtRNA, avere bisogno di circa 1.4 GB a una compressione di Q8_0. Nessuna quantità di potenza di elaborazione compensano una card che non può contenerla.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

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 ProtRNA.
03

Imposta un pavimento di qualità

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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per ProtRNA. 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 5,213 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 ProtRNA. 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 ProtRNA.

Risposte

ProtRNA — domande comuni

ProtRNA— 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.

ProtRNA— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 650M. 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.

ProtRNA— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Fudan University,Shanghai AI Lab, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

ProtRNA— 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.

ProtRNA— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di rNA structure prediction, RNA-Protein interaction prediction, Mean ribosome load prediction. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

ProtRNA— 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.

ProtRNA— 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.

ProtRNA— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

ProtRNA— 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.

ProtRNA— 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: 3,128–8,340 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.

ProtRNA— 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 1.4 GB, e produce approssimativamente 56.7 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

ProtRNA— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 5,213 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: 809.

ProtRNA— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.4 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.

ProtRNA— 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 1.4 GB e generando approssimativamente 971 token al secondo. Il fit è comodo.

ProtRNA— 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 1.4 GB e generando approssimativamente 595 token al secondo. Il fit è comodo.

ProtRNA— 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 1.4 GB e generando approssimativamente 736 token al secondo. Il fit è comodo.

ProtRNA— 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 1.4 GB e generando approssimativamente 873 token al secondo. Il fit è comodo.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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