CogView kalkulator TPS

Otwórz wagi Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy 4B parametry May 2021

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

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q5_K_M · 16.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

847 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić CogView?

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.

818 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
847 tok/s 508–1,355 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
847 tok/s 508–1,355 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
676 tok/s 406–1,082 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
676 tok/s 406–1,082 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
541 tok/s 325–866 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
518 tok/s 311–828 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
518 tok/s 311–828 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
496 tok/s 297–793 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
440 tok/s 264–704 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
440 tok/s 264–704 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
440 tok/s 264–704 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
417 tok/s 250–667 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
356 tok/s 213–569 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
356 tok/s 213–569 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
356 tok/s 213–569 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
356 tok/s 213–569 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
356 tok/s 213–569 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
271 tok/s 163–433 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
271 tok/s 163–433 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
226 tok/s 135–361 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
221 tok/s 133–353 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
216 tok/s 130–346 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
216 tok/s 130–346 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
216 tok/s 130–346 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	5.0 GB	Q8_0	Wygodny
216 tok/s 130–346 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	5.0 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: Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy
Typ organizacji: Academia,Industry
Kraj: China
Opublikowany: 26 May 2021
Autorzy: Ming Ding, Zhuoyi Yang, Wenyi Hong, Wendi Zheng, Chang Zhou, Da Yin, Junyang Lin, Xu Zou, Zhou Shao, Hongxia Yang, Jie Tang

Co to robi

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

Domena: Image generation
Zadanie: Text-to-image, Image generation
Podejście: Self-supervised learning
Format numeryczny: FP16

Rozmiar

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

parametry: 4B
Dane treningowe: 964,800,000,000 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 × 10²² FLOP
Jak to zostało ustalone: Third-party estimation

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania: NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB
Zastosowane chipy: 512
Pobór mocy: 259.1 kW
Koszt obliczeniowy: $60,072

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 (unrestricted)
Kod treningowy: Open source

Jak jest klasyfikowane

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

Model bazowy: Yes
Dlaczego to jest śledzone: SOTA improvement
Zapisz pewność: Likely
Cytaty: 979

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers
Ostatnio zaktualizowane: 25 May 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają CogView

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 CogView

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

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

3.6 GB

Najszybszy

847 tok/s

CogView osiąga liczbę parametrów równą 4B. 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: 818.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q5_K_M i produkując około 16.5 tokeny na sekundę

Najszybszy rezultat pochodzi z B200, generowanie w przybliżeniu 847 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

CogView został opublikowany przez Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy, w kraju zapisanym jako China, podczas May 2021. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Industry.

Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text-to-image, Image generation.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi.

Jak szybko działa i dlaczego

Mediana wyniku wynosi około 28.4 tokenów na sekundę 776 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.

Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.

Jak to zostało wytrenowane

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.7 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 964,800,000,000 Tokeny tekstu.

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: sOTA improvement.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do CogView

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

01

Sprawdź, co potrzebuje przed wszystkim innym.

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić CogView, potrzebując około 3.6 GB przy kompresji Q5_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

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

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q5_K_M 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

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. CogView. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 847 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku CogView. 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

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

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 CogView.

Odpowiedzi

CogView — częste pytania

CogView— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w May 2021. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

CogView— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text-to-image, Image generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

CogView— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

CogView— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 2.7 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 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.

CogView— 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. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

CogView— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

CogView— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

CogView— 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: 508–1,355 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

CogView— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q5_K_M używając około 3.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 16.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

CogView— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 847 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 776.

CogView— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 3.6 GB przy kompresji Q5_K_M, 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.

CogView— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 5.0 GB i generując w przybliżeniu 158 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

CogView— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 5.0 GB i generując w przybliżeniu 96.6 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

CogView— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 5.0 GB i generując w przybliżeniu 120 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

CogView— 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 5.0 GB i generując w przybliżeniu 142 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

CogView— 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.

CogView— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 4B. "We propose CogView, a 4-billion-parameter Transformer with VQ-VAE tokenizer to advance this problem.". 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.

CogView— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Tsinghua University,Alibaba DAMO Academy, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 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