Segment Anything Model 2 TPS-Rechner

Offene Gewichte Meta AI 224.4M Parameter July 2024

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

818 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 164 tok/s

Schnellste Karte

B200

15,099 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen Segment Anything Model 2?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

818 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
15,099 tok/s 9,059–24,159 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
15,099 tok/s 9,059–24,159 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
12,057 tok/s 7,234–19,291 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
12,057 tok/s 7,234–19,291 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,643 tok/s 5,786–15,428 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,229 tok/s 5,538–14,767 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
9,229 tok/s 5,538–14,767 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
8,833 tok/s 5,300–14,133 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,839 tok/s 4,704–12,543 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,839 tok/s 4,704–12,543 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,839 tok/s 4,704–12,543 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
7,436 tok/s 4,462–11,898 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
6,342 tok/s 3,805–10,147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
6,342 tok/s 3,805–10,147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
6,342 tok/s 3,805–10,147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
6,342 tok/s 3,805–10,147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
6,342 tok/s 3,805–10,147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,829 tok/s 2,897–7,726 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,829 tok/s 2,897–7,726 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
4,024 tok/s 2,414–6,438 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
3,938 tok/s 2,363–6,301 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
3,850 tok/s 2,310–6,160 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
3,850 tok/s 2,310–6,160 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
3,850 tok/s 2,310–6,160 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel
3,850 tok/s 2,310–6,160 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.9 GB	Q8_0	Komfortabel

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Meta AI
Organisationsart: Industry
Land: United States of America
Veröffentlicht: 29 July 2024
Autoren: Nikhila Ravi, Valentin Gabeur, Yuan-Ting Hu, Ronghang Hu, Chaitanya Ryali, Tengyu Ma, Haitham Khedr, Roman Rädle, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Eric Mintun, Junting Pan, Kalyan Vasudev Alwala, Nicolas Carion, Chao-Yuan Wu, Ross Girshick, Piotr Dollár, Christoph Feichtenhofer

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Vision, Video
Aufgabe: Image segmentation

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 224.4M
Trainingsdaten: tokens

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 1.2 × 10²² FLOP

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: facebook

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Aufzeichnungsgenauigkeit: Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: SAM 2: Segment Anything in Images and Videos
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. Segment Anything Model 2

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen Segment Anything Model 2

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Hardware-Anforderungen in der Praxis

Minimale Karte

Tesla C1080

Benötigter Speicher

0.9 GB

Schnellste

15,099 tok/s

Segment Anything Model 2 erreicht eine Parameteranzahl von 224.4M. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 818.

Der Einstiegspunkt ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB, es mit einer Kompression von Q8_0 und produziert etwa 164 Token pro Sekunde

Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 15,099 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Hintergrund

Segment Anything Model 2 wurde veröffentlicht von Meta AI, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.

Es funktioniert im Bereich von Vision, Video, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image segmentation.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. facebook.

Die Durchsatzwerte lesen

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 424.0 Tokens pro Sekunde. Überschreitung der Lesegeschwindigkeit direkt: 818 von ihnen

Jedes Gewicht beteiligt sich hier an jedem Token, daher ist die Bandbreite die gesamte Geschichte: Das Ranking unten ist effektiv ein Ranking des Speicher-Durchsatzes.

Der Speicher hier wird basierend auf der Größe geschätzt, anstatt aus der Architektur berechnet zu werden, die für dieses Modell nicht aufgezeichnet ist — die Zahlen sind eher indikativ als genau.

Wie es trainiert wurde

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 1.2 × 10²² FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für Segment Anything Model 2

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte

Jede Karte hier wurde geprüft gegen Segment Anything Model 2, benötigt ungefähr 0.9 GB bei einer Kompression von Q8_0. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. Segment Anything Model 2.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q8_0 auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen

Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für Segment Anything Model 2. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 15,099 tok/s
05

Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von Segment Anything Model 2. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.

Jede Karte verlinkt auf ihre eigene Seite, die dieselbe Berechnung über den gesamten Modellkatalog ausführt. Eine Karte wird normalerweise für mehr als ein Modell gekauft, daher lohnt sich ein Blick, bevor man kauft. Segment Anything Model 2.

Antworten

Segment Anything Model 2 — Häufige Fragen

Segment Anything Model 2— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 8 GB?

Ja. Die GPU-Karte CMP 170HX 8 GB, halten 8 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 2,812 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Segment Anything Model 2— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 1,722 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Segment Anything Model 2— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 2,133 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Segment Anything Model 2— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 0.9 GB und generieren grob 2,529 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

Segment Anything Model 2— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

Segment Anything Model 2— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 224.4M. sam2.1_hiera_large, 224.4M, https://github.com/facebookresearch/sam2. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

Segment Anything Model 2— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Meta AI, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.

Segment Anything Model 2— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in July 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Segment Anything Model 2— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, Video, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image segmentation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

Segment Anything Model 2— Wo kann ich es herunterladen?

Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation facebook. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.

Segment Anything Model 2— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 1.2 × 10²² FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

Segment Anything Model 2— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

Segment Anything Model 2— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

Segment Anything Model 2— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 1. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

Segment Anything Model 2— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 9,059–24,159 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Segment Anything Model 2— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q8_0 verwenden von etwa 0.9 GB, und produziert ungefähr 164 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

Segment Anything Model 2— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 15,099 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 818.

Segment Anything Model 2— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 0.9 GB bei einer Kompression von Q8_0, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

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