Transformer local-attention (NesT-B) TPS-rekenmachine

Open gewichten Google Cloud,Google Research 90.1M parameters May 2021

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

818 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 409 tok/s

Snelste kaart

B200

37,605 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Transformer local-attention (NesT-B)?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

818 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
37,605 tok/s 22,563–60,168 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
37,605 tok/s 22,563–60,168 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
30,029 tok/s 18,017–48,046 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
30,029 tok/s 18,017–48,046 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
24,016 tok/s 14,409–38,425 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
22,986 tok/s 13,792–36,778 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
22,986 tok/s 13,792–36,778 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
21,999 tok/s 13,199–35,199 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
19,524 tok/s 11,715–31,239 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
19,524 tok/s 11,715–31,239 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
19,524 tok/s 11,715–31,239 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
18,521 tok/s 11,112–29,633 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
15,794 tok/s 9,477–25,271 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
15,794 tok/s 9,477–25,271 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
15,794 tok/s 9,477–25,271 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
15,794 tok/s 9,477–25,271 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
15,794 tok/s 9,477–25,271 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
12,026 tok/s 7,216–19,242 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
12,026 tok/s 7,216–19,242 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
10,022 tok/s 6,013–16,035 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
9,808 tok/s 5,885–15,693 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
9,589 tok/s 5,754–15,343 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
9,589 tok/s 5,754–15,343 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
9,589 tok/s 5,754–15,343 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel
9,589 tok/s 5,754–15,343 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Google Cloud,Google Research
Organisatietype: Industry,Industry
Land: United States of America
Gepubliceerd: 26 May 2021
Auteurs: Zizhao Zhang, Han Zhang, Long Zhao, Ting Chen, Sercan Arık, Tomas Pfister

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Vision
Taak: Image classification, Image generation
Aanpak: Self-supervised learning

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 90.1M
Training gegevens: 1,280,000 tokens

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen: 2.4 × 10¹⁹ FLOP
Hoe het werd opgericht: Operation counting

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Open source

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd: Highly cited
Record vertrouwen: Confident
Citaties: 5,734

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: Nested Hierarchical Transformer: Towards Accurate, Data-Efficient and Interpretable Visual Understanding
Laatst bijgewerkt: 11 February 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Transformer local-attention (NesT-B)

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien Transformer local-attention (NesT-B)

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

0.8 GB

Snelste

37,605 tok/s

Transformer local-attention (NesT-B) bereikt een parameter telling van 90.1M. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 818.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 409 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 37,605 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Over dit model

Transformer local-attention (NesT-B) werd gepubliceerd door Google Cloud,Google Research, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens May 2021. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Industry.

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification, Image generation.

Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload.

Hoe snel het draait, en waarom

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 1,056.0 tokens per seconde. 818 van hen

Elke gewicht participeert in elke token hier, dus bandbreedte is het hele verhaal: de ranking hieronder is effectief een ranking van geheugendoorvoer.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Hoe het getraind werd

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 2.4 × 10¹⁹ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

Het is getraind op een corpus van ongeveer 1,280,000 tekstokens

Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: highly cited.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Transformer local-attention (NesT-B)

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Begin vanuit de geheugen kolom

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Transformer local-attention (NesT-B), ongeveer nodig 0.8 GB bij een compressie van Q8_0. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
02

Bepaal hoe lang je gesprekken duren

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor Transformer local-attention (NesT-B).
03

Stel een kwaliteitsvloer in

De kwantisatiekolom varieert per CARD, omdat een grotere CARD een nauwkeuriger kopie vasthoudt., bereiken van een compressie van Q8_0 op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Sorteer op snelheid

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. Transformer local-attention (NesT-B). Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 37,605 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Transformer local-attention (NesT-B). Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Zie wat die kaart nog meer draait

Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast Transformer local-attention (NesT-B).

Antwoorden

Transformer local-attention (NesT-B) — veelgestelde vragen

Transformer local-attention (NesT-B)— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 37,605 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 818.

Transformer local-attention (NesT-B)— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 0.8 GB bij een compressie van Q8_0, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

Transformer local-attention (NesT-B)— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 0.8 GB en genereren ongeveer 7,004 tokens per second. De fit is comfortabel.

Transformer local-attention (NesT-B)— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 0.8 GB en genereren ongeveer 4,289 tokens per second. De fit is comfortabel.

Transformer local-attention (NesT-B)— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 0.8 GB en genereren ongeveer 5,312 tokens per second. De fit is comfortabel.

Transformer local-attention (NesT-B)— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 0.8 GB en genereren ongeveer 6,299 tokens per second. De fit is comfortabel.

Transformer local-attention (NesT-B)— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

Transformer local-attention (NesT-B)— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 90.1M. Table A2, NesT-B is the largest size. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

Transformer local-attention (NesT-B)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Google Cloud,Google Research, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Industry.

Transformer local-attention (NesT-B)— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in May 2021. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Transformer local-attention (NesT-B)— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification, Image generation. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

Transformer local-attention (NesT-B)— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

Transformer local-attention (NesT-B)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 2.4 × 10¹⁹ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

Transformer local-attention (NesT-B)— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Het kan worden opgesplitst tussen de GPU-kaart en systeemgeheugen, maar het genereert op die manier pijnlijk traag. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Transformer local-attention (NesT-B)— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Transformer local-attention (NesT-B)— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Transformer local-attention (NesT-B)— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 22,563–60,168 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Transformer local-attention (NesT-B)— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB. Het draait het model op een compressie van Q8_0 ongeveer 0.8 GB, en produceert ongeveer 409 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen