DenseNet-264 TPS kalkulátor

Otevřít váhy Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University 34M parametry August 2016

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 · 1,084 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

99,654 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit DenseNet-264?

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
99,654 tok/s 59,792–159,446 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
99,654 tok/s 59,792–159,446 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
79,576 tok/s 47,746–127,322 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
79,576 tok/s 47,746–127,322 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
63,642 tok/s 38,185–101,826 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
60,913 tok/s 36,548–97,462 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
60,913 tok/s 36,548–97,462 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
58,298 tok/s 34,979–93,276 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
51,739 tok/s 31,043–82,783 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
51,739 tok/s 31,043–82,783 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
51,739 tok/s 31,043–82,783 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
49,080 tok/s 29,448–78,527 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
41,855 tok/s 25,113–66,967 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
41,855 tok/s 25,113–66,967 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
41,855 tok/s 25,113–66,967 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
41,855 tok/s 25,113–66,967 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
41,855 tok/s 25,113–66,967 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
31,869 tok/s 19,122–50,991 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
31,869 tok/s 19,122–50,991 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
26,558 tok/s 15,935–42,492 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
25,991 tok/s 15,595–41,586 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
25,412 tok/s 15,247–40,659 · nízká důvěra	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
25,412 tok/s 15,247–40,659 · nízká důvěra	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
25,412 tok/s 15,247–40,659 · nízká důvěra	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Pohodlný
25,412 tok/s 15,247–40,659 · nízká důvěra	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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,Facebook AI Research,Cornell University
Typ organizace: Academia,Industry,Academia
Země: China, United States of America, France
Publikováno: 25 August 2016
Autoři: Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, Kilian Q. Weinberger

Co to dělá

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

Doména: Vision
Úkol: Image classification

Velikost

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

parametry: 34M
Výcviková data: tokens
Epochy: 90

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: Open source

Jak je to klasifikováno

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

Proč je to sledováno: Highly cited
Záznam důvěry: Confident
Citace: 43,094

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Densely Connected Convolutional Networks
Nap poslední aktualizace: 25 May 2026

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží DenseNet-264

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 DenseNet-264

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

Co čísla znamenají

Co je potřeba k provozování tohoto modelu

Minimum karta

Tesla C1080

Potřeba paměti

0.7 GB

Nejrychlejší

99,654 tok/s

DenseNet-264 dosahuje počtu parametrů 34M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.

Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 1,084 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 99,654 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Co je tento MODEL

DenseNet-264 byl zveřejněn Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University, v zemi zaznamenané jako China, během August 2016. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia,Industry,Academia.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu.

Co rozhoduje o rychlosti

Mediánový výsledek je kolem 2,798.3 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 818 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Paměť zde je odhadována podle velikosti, spíše než aby byla vypočtena z architektury, která není pro tento model zaznamenána — čísla jsou spíše indikativní než přesná.

Jak bylo trénováno

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro DenseNet-264

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

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout DenseNet-264, potřebující kolem 0.7 GB při kompresi Q8_0. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

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. DenseNet-264.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

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

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. DenseNet-264. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 99,654 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě DenseNet-264. 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě DenseNet-264.

Odpovědi

DenseNet-264 — běžné otázky

DenseNet-264— 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.

DenseNet-264— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 34M. Figure 3. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

DenseNet-264— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University, zakládající se na China, organizace zařazená jako academia,Industry,Academia.

DenseNet-264— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2016. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

DenseNet-264— K čemu se to používá?

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

DenseNet-264— 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.

DenseNet-264— 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.

DenseNet-264— 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.

DenseNet-264— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

DenseNet-264— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 59,792–159,446 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

DenseNet-264— 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 0.7 GB, a produkuje přibližně 1,084 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.

DenseNet-264— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 99,654 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.

DenseNet-264— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 0.7 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.

DenseNet-264— 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 0.7 GB a generováním zhruba 18,561 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DenseNet-264— 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 0.7 GB a generováním zhruba 11,366 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DenseNet-264— 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 0.7 GB a generováním zhruba 14,076 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DenseNet-264— 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 0.7 GB a generováním zhruba 16,692 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

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