Grounding Dino L TPS kalkulátor

Otevřít váhy Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology 341M parametry July 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

818 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 108 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

9,936 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Grounding Dino L?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

818 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
9,936 tok/s 5,962–15,898 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
9,936 tok/s 5,962–15,898 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
7,934 tok/s 4,761–12,695 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
7,934 tok/s 4,761–12,695 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
6,345 tok/s 3,807–10,153 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
6,073 tok/s 3,644–9,718 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
6,073 tok/s 3,644–9,718 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
5,813 tok/s 3,488–9,300 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
5,159 tok/s 3,095–8,254 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
5,159 tok/s 3,095–8,254 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
5,159 tok/s 3,095–8,254 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
4,894 tok/s 2,936–7,830 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
4,173 tok/s 2,504–6,677 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
4,173 tok/s 2,504–6,677 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
4,173 tok/s 2,504–6,677 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
4,173 tok/s 2,504–6,677 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
4,173 tok/s 2,504–6,677 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
3,178 tok/s 1,907–5,084 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
3,178 tok/s 1,907–5,084 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,648 tok/s 1,589–4,237 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,591 tok/s 1,555–4,146 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,534 tok/s 1,520–4,054 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,534 tok/s 1,520–4,054 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,534 tok/s 1,520–4,054 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný
2,534 tok/s 1,520–4,054 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology
Typ organizace: Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
Země: China, Hong Kong, United States of America
Publikováno: 19 July 2024
Autoři: Shilong Liu, Zhaoyang Zeng, Tianhe Ren, Feng Li, Hao Zhang, Jie Yang, Qing Jiang, Chunyuan Li, Jianwei Yang, Hang Su, Jun Zhu, Lei Zhang

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Vision
Úkol: Object detection, Image captioning

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 341M
Výcviková data: tokens
Velikost dávky: 64

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA A100
Používané čipy: 64
Příkon: 50.5 kW

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (unrestricted)
Tréninkový kód: Unreleased

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident
Citace: 4,066

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Grounding Dino L

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Grounding Dino L

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

1.1 GB

Nejrychlejší

9,936 tok/s

Grounding Dino L dosahuje počtu parametrů 341M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 108 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 9,936 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

Grounding Dino L byl zveřejněn Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology, v zemi zaznamenané jako China, během July 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Academia,Industry,Academia.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object detection, Image captioning.

Otevřené váhy jsou to, co dává této stránce místo v kalkulátoru spíše než pouze v katalogu: je to model, který můžeš skutečně držet.

Co rozhoduje o rychlosti

Mediánový výsledek je kolem 279.0 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 818 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Grounding Dino L

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Začněte od sloupce paměti

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Grounding Dino L, potřebující kolem 1.1 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Grounding Dino L.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Sloupec kvantizace se liší podle KARTY, protože větší KARTA má přesnější kopii., dosahující komprese Q8_0 na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Srovnejte TPS, ne specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Grounding Dino L. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 9,936 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Grounding Dino L. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. Grounding Dino L.

Odpovědi

Grounding Dino L — běžné otázky

Grounding Dino L— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 5,962–15,898 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Grounding Dino L— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 1.1 GB, a produkuje přibližně 108 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

Grounding Dino L— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 9,936 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 818.

Grounding Dino L— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 1.1 GB při kompresi Q8_0, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Grounding Dino L— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,851 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Grounding Dino L— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,133 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Grounding Dino L— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,403 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Grounding Dino L— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.1 GB a generováním zhruba 1,664 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

Grounding Dino L— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Grounding Dino L— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 341M. Table 4 Swin-L [32] as an image backbone. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Grounding Dino L— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Academia,Academia,Industry,Academia.

Grounding Dino L— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v July 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Grounding Dino L— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object detection, Image captioning. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Grounding Dino L— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Grounding Dino L— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Pouze přenosem, což je obvykle falešná ekonomika: část držená v paměti systému zpomaluje celé to. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Grounding Dino L— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Grounding Dino L— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely