ProtT5-XXL-BFD kalkulator TPS

Otwórz wagi Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University 11B 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

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 19.7 tok/s

Najszybsza karta

B200

308 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić ProtT5-XXL-BFD?

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.

509 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
308 tok/s 185–493 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
308 tok/s 185–493 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
246 tok/s 148–394 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
246 tok/s 148–394 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
197 tok/s 118–315 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
188 tok/s 113–301 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
188 tok/s 113–301 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
180 tok/s 108–288 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
160 tok/s 96–256 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
160 tok/s 96–256 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
160 tok/s 96–256 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
152 tok/s 91–243 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
141 tok/s 85–225 · niska pewność	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	6.7 GB	IQ4_XS	Wąski
129 tok/s 78–207 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 78–207 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 78–207 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 78–207 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 78–207 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
107 tok/s 64–172 · niska pewność	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	Wąski
98.5 tok/s 59–158 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
98.5 tok/s 59–158 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
82.1 tok/s 49–131 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
80.3 tok/s 48–129 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
78.6 tok/s 47–126 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.5 GB	Q8_0	Wygodny
78.6 tok/s 47–126 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.5 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: Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University
Typ organizacji: Academia,Industry,Government,Industry,Academia
Kraj: Germany, China, United States of America, Korea (Republic of)
Opublikowany: 4 May 2021
Autorzy: Ahmed Elnaggar, Michael Heinzinger, Christian Dallago, Ghalia Rehawi, Yu Wang, Llion Jones, Tom Gibbs, Tamas Feher, Christoph Angerer, Martin Steinegger, Debsindhu Bhowmik, Burkhard Rost

Co to robi

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

Domena: Biology
Zadanie: Proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein representation learning
Podejście: Self-supervised learning
Format numeryczny: FP32

Rozmiar

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

parametry: 11B
Dane treningowe: 393,000,000,000 tokens
Epoki: 5

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: 3.7 × 10²² FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

Przebieg szkolenia

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

Sprzęt do trenowania: Google TPU v3
Zastosowane chipy: 512
Pobór mocy: 466.5 kW
Koszt obliczeniowy: $43,025

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: Unreleased

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: ProtTrans:Towards Cracking the Language of Life's Code Through Self-Supervised Learning
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają ProtT5-XXL-BFD

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 ProtT5-XXL-BFD

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

6.7 GB

Najszybszy

308 tok/s

ProtT5-XXL-BFD osiąga liczbę parametrów równą 11B. 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: 509.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji IQ4_XS i produkując około 19.7 tokeny na sekundę

Najszybciej, jak to obliczamy, to B200, generowanie w przybliżeniu 308 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

ProtT5-XXL-BFD został opublikowany przez Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University, w kraju zapisanym jako Germany, podczas May 2021. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry,Government,Industry,Academia.

Działa w dziedzinie Biology, i jest zapisany jako wykonujący zadanie proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein representation learning.

Wagi są publikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie bezterminowo, offline, bez przypisanego konta.

Zrozumienie prędkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 21.2 tokenów na sekundę 460 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Bez układu uwagi na rekordzie, kolumna pamięci jest przybliżeniem. Jest wystarczająco bliska, aby wybrać sprzęt, i najmniej wiarygodna przy długim kontekście.

Szkolenie i pochodzenie

Trening zajmował około 3.7 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 393,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do ProtT5-XXL-BFD

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 ProtT5-XXL-BFD, potrzebując około 6.7 GB przy kompresji IQ4_XS. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować

Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. ProtT5-XXL-BFD.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

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

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. ProtT5-XXL-BFD. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 308 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku ProtT5-XXL-BFD. 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

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

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 ProtT5-XXL-BFD.

Odpowiedzi

ProtT5-XXL-BFD — częste pytania

ProtT5-XXL-BFD— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 11B. Table 2. 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.

ProtT5-XXL-BFD— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Technical University of Munich,Med AI Technology,NVIDIA,Oak Ridge National Laboratory,Google,Seoul National University, oparty na Germany, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry,Government,Industry,Academia.

ProtT5-XXL-BFD— 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.

ProtT5-XXL-BFD— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Biology, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie proteins, Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein representation learning. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

ProtT5-XXL-BFD— Gdzie mogę to pobrać?

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

ProtT5-XXL-BFD— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 3.7 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v3. 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.

ProtT5-XXL-BFD— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 2.0 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

ProtT5-XXL-BFD— 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: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

ProtT5-XXL-BFD— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 4. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

ProtT5-XXL-BFD— 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: 185–493 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

ProtT5-XXL-BFD— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji IQ4_XS używając około 6.7 GB, i produkuje w przybliżeniu 19.7 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

ProtT5-XXL-BFD— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 308 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 460.

ProtT5-XXL-BFD— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 6.7 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.

ProtT5-XXL-BFD— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji IQ4_XS, używając około 6.7 GB i generując w przybliżeniu 141 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

ProtT5-XXL-BFD— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 9.9 GB i generując w przybliżeniu 51.0 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

ProtT5-XXL-BFD— 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 12.5 GB i generując w przybliżeniu 43.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

ProtT5-XXL-BFD— 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 12.5 GB i generując w przybliżeniu 51.6 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

ProtT5-XXL-BFD— 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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