Emu1 (BAAI) kalkulator TPS

Otwórz wagi Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tsinghua University,Peking University 14B parametry July 2023

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

306 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

P102-101

10 GB · IQ4_XS · 20.2 tok/s

Najszybsza karta

B200

242 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Emu1 (BAAI)?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

306 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
242 tok/s 145–387 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
242 tok/s 145–387 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
193 tok/s 116–309 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
193 tok/s 116–309 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
155 tok/s 93–247 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
148 tok/s 89–237 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
148 tok/s 89–237 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
142 tok/s 85–227 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
126 tok/s 75–201 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
126 tok/s 75–201 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
126 tok/s 75–201 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
119 tok/s 72–191 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
116 tok/s 70–185 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.4 GB	IQ4_XS	Wąski
102 tok/s 61–163 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–163 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–163 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–163 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
102 tok/s 61–163 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
77.4 tok/s 46–124 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
77.4 tok/s 46–124 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
64.5 tok/s 39–103 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
63.1 tok/s 38–101 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
61.7 tok/s 37–99 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
61.7 tok/s 37–99 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	15.7 GB	Q8_0	Wygodny
61.7 tok/s 37–99 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	15.7 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tsinghua University,Peking University
Typ organizacji: Academia,Academia,Academia
Kraj: China
Opublikowany: 11 July 2023
Autorzy: Quan Sun, Qiying Yu, Yufeng Cui, Fan Zhang, Xiaosong Zhang, Yueze Wang, Hongcheng Gao, Jingjing Liu, Tiejun Huang, Xinlong Wang

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Vision, Multimodal, Language
Zadanie: Image generation, Text autocompletion, Text-to-image, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation
Model bazowy: Stable Diffusion (LDM-KL-8-G),EVA-01,LLaMA-13B

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 14B
Dane treningowe: tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 2.7 × 10²¹ FLOP
Jak to zostało ustalone: Hardware

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Zastosowane chipy: 128
Czas-chip: 6,144
Czas rzeczywisty: 48 hours
Pobór mocy: 101.8 kW

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (non-commercial)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: BAAI

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Generative Pretraining in Multimodality
Ostatnio zaktualizowane: 11 February 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Emu1 (BAAI)

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Emu1 (BAAI)

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

P102-101

Pamięć potrzebna

8.4 GB

Najszybszy

242 tok/s

Emu1 (BAAI) osiąga liczbę parametrów równą 14B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 306.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 20.2 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 242 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Emu1 (BAAI) został opublikowany przez Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tsinghua University,Peking University, w kraju zapisanym jako China, podczas July 2023. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia,Academia.

Działa w dziedzinie Vision, Multimodal, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation, Text autocompletion, Text-to-image, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation.

Opiera się na Stable Diffusion (LDM-KL-8-G),EVA-01,LLaMA-13B. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją BAAI.

Co decyduje o szybkości

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 20.4 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 268 ich

To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Jak to zostało wytrenowane

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.7 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Emu1 (BAAI)

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić Emu1 (BAAI), potrzebując około 8.4 GB przy kompresji IQ4_XS. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
02

Zdecyduj, jak długo trwają twoje rozmowy

Dłuższe rozmowy kosztują pamięć oprócz tego, co potrzebują wagi. Przesuń suwak do swojej rzeczywistej długości roboczej przed zaufaniem jakiejkolwiek linii dla Emu1 (BAAI).
03

Ustal minimalną jakość

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji IQ4_XS na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla Emu1 (BAAI). Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 242 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku Emu1 (BAAI). Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Emu1 (BAAI).

Odpowiedzi

Emu1 (BAAI) — częste pytania

Emu1 (BAAI)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 15.7 GB i generując w przybliżeniu 40.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Emu1 (BAAI)— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Emu1 (BAAI)— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 14B. "The total number of parameters of Emu is 14B and is trained end-to-end." " We leverage pretrained EVA-CLIP (Sun et al., 2023), LLaMA (Touvron et al., 2023) and Stable Diffusion (Rombach et al., 2022) to initialize the Visual Encoder, the Multimodal Modeling LLM and the Visual Decoder, respectively.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Emu1 (BAAI)— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI,Tsinghua University,Peking University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.

Emu1 (BAAI)— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w July 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Emu1 (BAAI)— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, Multimodal, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation, Text autocompletion, Text-to-image, Visual question answering, Image captioning, Language modeling/generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

Emu1 (BAAI)— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją BAAI. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

Emu1 (BAAI)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 2.7 × 10²¹ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Emu1 (BAAI)— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 2.0 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Emu1 (BAAI)— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 306. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Emu1 (BAAI)— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 5. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Emu1 (BAAI)— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 145–387 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Emu1 (BAAI)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 8.4 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.2 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 306.

Emu1 (BAAI)— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 242 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 268.

Emu1 (BAAI)— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 8.4 GB przy kompresji IQ4_XS, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Emu1 (BAAI)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 10.8 GB i generując w przybliżeniu 49.3 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Emu1 (BAAI)— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 12.4 GB i generując w przybliżeniu 49.7 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 11 February 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI