Infinity TPS kalkulátor
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 máme specifikace pro
Nejmenší karta, která se vejde
Tesla C1080
4 GB · Q8_0 · 18.4 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
1,694 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit Infinity?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
818 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,694
tok/s
1,016–2,711 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,694
tok/s
1,016–2,711 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,353
tok/s
812–2,164 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,353
tok/s
812–2,164 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,082
tok/s
649–1,731 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,036
tok/s
621–1,657 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
1,036
tok/s
621–1,657 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
991
tok/s
595–1,586 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
880
tok/s
528–1,407 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
880
tok/s
528–1,407 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
880
tok/s
528–1,407 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
834
tok/s
501–1,335 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
712
tok/s
427–1,138 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
712
tok/s
427–1,138 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
712
tok/s
427–1,138 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
712
tok/s
427–1,138 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
712
tok/s
427–1,138 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
542
tok/s
325–867 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
542
tok/s
325–867 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
451
tok/s
271–722 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
442
tok/s
265–707 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
432
tok/s
259–691 · nízká důvěra |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
432
tok/s
259–691 · nízká důvěra |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
432
tok/s
259–691 · nízká důvěra |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 2.8 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
432
tok/s
259–691 · nízká důvěra |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 2.8 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
- ByteDance
- Typ organizace
- Industry
- Země
- China
- Publikováno
- 5 December 2024
- Autoři
- Jian Han, Jinlai Liu, Yi Jiang, Bin Yan, Yuqi Zhang, Zehuan Yuan, Bingyue Peng, Xiaobing Liu
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation, Text-to-image
- Číselný formát
- FP16
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 2B
- Výcviková data
- tokens
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
- Hugging Face
- FoundationVision
MIT license https://huggingface.co/FoundationVision/Infinity https://github.com/FoundationVision/Infinity
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
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 170
Infinity achieved best performance at severrat text-to-image benchmarks, including GenEval and ImageReward. "Infinity sets a new record for AutoRegressive models, and also surpasses leading diffusion models including SDXL[43], PixArt-Sigma[12],DALL-E3[7] and Stable-Diffusion 3[21] on several challenging text-to-image benchmarks. Notably, Infinity surpasses SD3 by improving the GenEval benchmark score from 0.62 to 0.73, ImageReward benchmark score from 0.87 to 0.96, HPSv2.1 benchmark score from…
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Infinity∞: Scaling Bitwise AutoRegressive Modeling for High-Resolution Image Synthesis
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží Infinity
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,694 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,694 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,353 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 1,353 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 1,082 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,036 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 1,036 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 991 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 880 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 880 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží Infinity
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 20.3 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 20.3 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 27.1 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 40.7 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 7.2 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 21.1 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 23.8 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 21.1 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 17.1 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Potřebuje 2.8 GB · Q8_0 · Pohodlný 17.6 tok/s
Co čísla znamenají
Co je potřeba k provozování tohoto modelu
Minimum karta
Tesla C1080
Potřeba paměti
2.8 GB
Nejrychlejší
1,694 tok/s
Infinity dosahuje počtu parametrů 2B. 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 18.4 tokenů za sekundu
Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 1,694 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Pozadí
Infinity byl zveřejněn ByteDance, v zemi zaznamenané jako China, během December 2024. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image generation, Text-to-image.
Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto. Na Hugging Face je publikováno pod organizací FoundationVision.
Čtení čísel propustnosti
Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 47.6 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 789 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.
Trénink a původ
Jeho kritérium zahrnutí: sOTA improvement.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Infinity
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Přečtěte si nejprve číslo paměti
Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Infinity, potřebující kolem 2.8 GB při kompresi Q8_0. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
-
02
Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití
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. Infinity.
-
03
Nastavte minimální kvalitu
Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., 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 Infinity. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 1,694 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 Infinity. 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
Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě Infinity.
Odpovědi
Infinity — běžné otázky
Infinity— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Infinity— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Image generation, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image generation, Text-to-image. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Infinity— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací FoundationVision. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Infinity— 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.
Infinity— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
Infinity— 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.
Infinity— 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: 1,016–2,711 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
Infinity— 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 2.8 GB, a produkuje přibližně 18.4 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.
Infinity— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 1,694 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 789.
Infinity— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 2.8 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.
Infinity— 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 2.8 GB a generováním zhruba 316 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Infinity— 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 2.8 GB a generováním zhruba 193 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Infinity— 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 2.8 GB a generováním zhruba 239 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Infinity— 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 2.8 GB a generováním zhruba 284 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Infinity— 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.
Infinity— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Infinity— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností ByteDance, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.
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.