Adaptive Inputs + LayerDrop TPS-rekenmachine

Open gewichten Facebook AI Research,LORIA 423M parameters September 2019

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 · 87.2 tok/s

Snelste kaart

B200

8,010 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien Adaptive Inputs + LayerDrop?

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
8,010 tok/s 4,806–12,816 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
8,010 tok/s 4,806–12,816 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
6,396 tok/s 3,838–10,234 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
6,396 tok/s 3,838–10,234 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
5,115 tok/s 3,069–8,185 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
4,896 tok/s 2,938–7,834 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
4,896 tok/s 2,938–7,834 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
4,686 tok/s 2,812–7,497 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
4,159 tok/s 2,495–6,654 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
4,159 tok/s 2,495–6,654 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
4,159 tok/s 2,495–6,654 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
3,945 tok/s 2,367–6,312 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
3,364 tok/s 2,019–5,383 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
3,364 tok/s 2,019–5,383 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
3,364 tok/s 2,019–5,383 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
3,364 tok/s 2,019–5,383 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
3,364 tok/s 2,019–5,383 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,562 tok/s 1,537–4,099 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,562 tok/s 1,537–4,099 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,135 tok/s 1,281–3,415 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,089 tok/s 1,253–3,343 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,043 tok/s 1,226–3,268 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,043 tok/s 1,226–3,268 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,043 tok/s 1,226–3,268 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.2 GB	Q8_0	Comfortabel
2,043 tok/s 1,226–3,268 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.2 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: Facebook AI Research,LORIA
Organisatietype: Industry,Academia
Land: United States of America, France
Gepubliceerd: 25 September 2019
Auteurs: Angela Fan, Edouard Grave, Armand Joulin

Wat het doet

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

Domein: Language
Taak: Language modeling/generation, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling

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: 423M
Training gegevens: 103,000,000 tokens

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: SOTA improvement
Record vertrouwen: Confident
Citaties: 702
Benchmarkgegevens: Adaptive Inputs + LayerDrop

Bronnen

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

Referentie: Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout
Laatst bijgewerkt: 25 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien Adaptive Inputs + LayerDrop

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 Adaptive Inputs + LayerDrop

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

De hardwarekant

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

1.2 GB

Snelste

8,010 tok/s

Adaptive Inputs + LayerDrop bereikt een parameter telling van 423M. 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.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 87.2 tokens per seconde

Top van het assortiment is B200, genereren ongeveer 8,010 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Waar het vandaan kwam

Adaptive Inputs + LayerDrop werd gepubliceerd door Facebook AI Research,LORIA, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens September 2019. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry,Academia.

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van language modeling/generation, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling.

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze gedownload en onbeperkt, offline, op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een account aan verbonden is.

Begrijpen van de snelheden

Over elke kaart die het kan draaien, ligt het midden van het bereik op 224.9 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 817 van hen

Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.

Zonder de aandachtlay-out op record, is de geheugen kolom een benadering. Het is dicht genoeg om hardware te kiezen, en het minst betrouwbaar bij lange context.

Hoe het getraind werd

Het is getraind op een corpus van ongeveer 103,000,000 tekstokens

De inclusiecriteria: sOTA improvement.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor Adaptive Inputs + LayerDrop

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

Controleer wat het nodig heeft voordat iets anders.

Begin met wat het eigenlijk nodig heeft, namelijk de vereiste van Adaptive Inputs + LayerDrop, ongeveer nodig 1.2 GB bij een compressie van Q8_0. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. Adaptive Inputs + LayerDrop.
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., 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

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor Adaptive Inputs + LayerDrop. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 8,010 tok/s
05

Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van Adaptive Inputs + LayerDrop. 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

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor Adaptive Inputs + LayerDrop.

Antwoorden

Adaptive Inputs + LayerDrop — veelgestelde vragen

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB en genereren ongeveer 1,342 tokens per second. De fit is comfortabel.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 423M. 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Facebook AI Research,LORIA, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.

Adaptive Inputs + LayerDrop— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in September 2019. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

Adaptive Inputs + LayerDrop— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van language modeling/generation, Translation, Question answering, Text summarization, Language modeling. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

Adaptive Inputs + LayerDrop— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

Adaptive Inputs + LayerDrop— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

Adaptive Inputs + LayerDrop— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 4,806–12,816 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB, en produceert ongeveer 87.2 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

Adaptive Inputs + LayerDrop— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 8,010 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: 817.

Adaptive Inputs + LayerDrop— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 1.2 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.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB en genereren ongeveer 1,492 tokens per second. De fit is comfortabel.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB en genereren ongeveer 914 tokens per second. De fit is comfortabel.

Adaptive Inputs + LayerDrop— 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 1.2 GB en genereren ongeveer 1,131 tokens per second. De fit is comfortabel.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 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