ULM-FiT kalkulator TPS

Otwórz wagi University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai 441M parametry January 2018

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 · 83.6 tok/s

Najszybsza karta

B200

7,683 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić ULM-FiT?

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
7,683 tok/s 4,610–12,293 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
7,683 tok/s 4,610–12,293 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
6,135 tok/s 3,681–9,816 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
6,135 tok/s 3,681–9,816 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
4,907 tok/s 2,944–7,851 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
4,696 tok/s 2,818–7,514 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
4,696 tok/s 2,818–7,514 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
4,495 tok/s 2,697–7,191 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,989 tok/s 2,393–6,382 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,989 tok/s 2,393–6,382 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,989 tok/s 2,393–6,382 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,784 tok/s 2,270–6,054 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,227 tok/s 1,936–5,163 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,227 tok/s 1,936–5,163 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,227 tok/s 1,936–5,163 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,227 tok/s 1,936–5,163 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
3,227 tok/s 1,936–5,163 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
2,457 tok/s 1,474–3,931 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
2,457 tok/s 1,474–3,931 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
2,048 tok/s 1,229–3,276 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
2,004 tok/s 1,202–3,206 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
1,959 tok/s 1,176–3,135 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
1,959 tok/s 1,176–3,135 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
1,959 tok/s 1,176–3,135 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.2 GB	Q8_0	Wygodny
1,959 tok/s 1,176–3,135 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.2 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: University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai
Typ organizacji: Academia,Academia
Kraj: United States of America, Ireland
Opublikowany: 18 January 2018
Autorzy: Jeremy Howard, Sebastian Ruder

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Text classification
Model bazowy: AWD-LSTM

Rozmiar

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

parametry: 441M
Dane treningowe: 103,000,000 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 × 10¹⁷ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

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: Speculative
Cytaty: 1,940

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają ULM-FiT

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 ULM-FiT

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

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

1.2 GB

Najszybszy

7,683 tok/s

ULM-FiT osiąga liczbę parametrów równą 441M. 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.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q8_0 i produkując około 83.6 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 7,683 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

O tym modelu

ULM-FiT został opublikowany przez University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas January 2018. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia,Academia.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie text classification.

Opiera się na AWD-LSTM. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć.

Jak szybko działa i dlaczego

Mediana wyniku wynosi około 215.7 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 817 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.

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

Szkolenie i pochodzenie

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.7 × 10¹⁷ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 103,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do ULM-FiT

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

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić ULM-FiT, potrzebując około 1.2 GB przy kompresji Q8_0. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
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 ULM-FiT.
03

Ustal minimalną jakość

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., 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

Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.

Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla ULM-FiT. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 7,683 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 ULM-FiT. 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

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o ULM-FiT.

Odpowiedzi

ULM-FiT — częste pytania

ULM-FiT— Gdzie mogę to pobrać?

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

ULM-FiT— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 2.7 × 10¹⁷ FLOP. 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.

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

ULM-FiT— 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: 4,610–12,293 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

ULM-FiT— 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 1.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 83.6 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

ULM-FiT— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 7,683 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 817.

ULM-FiT— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 1.2 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.

ULM-FiT— 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 1.2 GB i generując w przybliżeniu 1,431 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

ULM-FiT— 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 1.2 GB i generując w przybliżeniu 876 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

ULM-FiT— 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 1.2 GB i generując w przybliżeniu 1,085 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

ULM-FiT— 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 1.2 GB i generując w przybliżeniu 1,287 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

ULM-FiT— 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.

ULM-FiT— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 441M. https://files.fast.ai/models/wt103/?C=S;O=D. 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.

ULM-FiT— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez University of San Francisco,Insight Centre NUI Galway,Fast.ai, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.

ULM-FiT— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w January 2018. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

ULM-FiT— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie text classification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

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