MobileBERT kalkulator TPS

Otwórz wagi Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain 25.3M parametry April 2020

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 · Q8_0 · 1,457 tok/s

Najszybsza karta

B200

133,922 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić MobileBERT?

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
133,922 tok/s 80,353–214,276 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
133,922 tok/s 80,353–214,276 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
106,940 tok/s 64,164–171,105 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
106,940 tok/s 64,164–171,105 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
85,526 tok/s 51,316–136,842 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
81,860 tok/s 49,116–130,976 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
81,860 tok/s 49,116–130,976 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
78,345 tok/s 47,007–125,351 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
69,531 tok/s 41,718–111,249 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
69,531 tok/s 41,718–111,249 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
69,531 tok/s 41,718–111,249 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
65,957 tok/s 39,574–105,531 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
56,247 tok/s 33,748–89,996 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
56,247 tok/s 33,748–89,996 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
56,247 tok/s 33,748–89,996 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
56,247 tok/s 33,748–89,996 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
56,247 tok/s 33,748–89,996 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
42,828 tok/s 25,697–68,525 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
42,828 tok/s 25,697–68,525 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
35,690 tok/s 21,414–57,104 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
34,929 tok/s 20,957–55,886 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
34,150 tok/s 20,490–54,640 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
34,150 tok/s 20,490–54,640 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
34,150 tok/s 20,490–54,640 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Wygodny
34,150 tok/s 20,490–54,640 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain
Typ organizacji: Academia,Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 6 April 2020
Autorzy: Zhiqing Sun, Hongkun Yu, Xiaodan Song, Renjie Liu, Yiming Yang, Denny Zhou

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Text autocompletion, Language modeling/generation

Rozmiar

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

parametry: 25.3M
Dane treningowe: tokens

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
Hugging Face: google

Jak jest klasyfikowane

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

Cytaty: 1,011

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices
Ostatnio zaktualizowane: 25 May 2026

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają MobileBERT

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 MobileBERT

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

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

0.7 GB

Najszybszy

133,922 tok/s

MobileBERT osiąga liczbę parametrów równą 25.3M. 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.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q8_0 i produkując około 1,457 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 133,922 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

MobileBERT został opublikowany przez Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 2020. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text autocompletion, Language modeling/generation.

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 google.

Jak szybko działa i dlaczego

Na każdej karcie, która może go uruchomić, środek zakresu plasuje się w 3,760.5 tokenów na sekundę 818 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.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do MobileBERT

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.

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu MobileBERT, potrzebując około 0.7 GB przy kompresji Q8_0. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

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. MobileBERT.
03

Ustal minimalną jakość

Kolumna kwantyzacji różni się w zależności od karty, ponieważ większa karta przechowuje dokładniejszą kopię., osiągnięcie kompresji Q8_0 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

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla MobileBERT. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 133,922 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku MobileBERT. 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 strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza MobileBERT.

Odpowiedzi

MobileBERT — częste pytania

MobileBERT— 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.

MobileBERT— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

MobileBERT— 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: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

MobileBERT— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 80,353–214,276 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

MobileBERT— 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 Q8_0 używając około 0.7 GB, i produkuje w przybliżeniu 1,457 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

MobileBERT— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 133,922 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 818.

MobileBERT— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 0.7 GB przy kompresji Q8_0, 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.

MobileBERT— 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 0.7 GB i generując w przybliżeniu 24,943 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

MobileBERT— 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 0.7 GB i generując w przybliżeniu 15,274 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

MobileBERT— 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 0.7 GB i generując w przybliżeniu 18,917 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

MobileBERT— 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 0.7 GB i generując w przybliżeniu 22,432 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

MobileBERT— 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.

MobileBERT— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 25.3M. Rados. 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.

MobileBERT— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Carnegie Mellon University (CMU),Google Brain, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.

MobileBERT— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w April 2020. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

MobileBERT— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text autocompletion, Language modeling/generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

MobileBERT— Gdzie mogę to pobrać?

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

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