ViT-G (model soup) TPS-Rechner

Offene Gewichte University of Washington,Columbia University,Google,Meta AI,Tel Aviv University 1.8B Parameter March 2022

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 · 20.0 tok/s

Schnellste Karte

B200

1,838 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen ViT-G (model soup)?

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
1,838 tok/s 1,103–2,942 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,838 tok/s 1,103–2,942 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,468 tok/s 881–2,349 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,468 tok/s 881–2,349 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,174 tok/s 704–1,879 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,124 tok/s 674–1,798 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,124 tok/s 674–1,798 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
1,075 tok/s 645–1,721 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
954 tok/s 573–1,527 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
954 tok/s 573–1,527 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
954 tok/s 573–1,527 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
905 tok/s 543–1,449 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
772 tok/s 463–1,235 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
772 tok/s 463–1,235 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
772 tok/s 463–1,235 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
772 tok/s 463–1,235 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
772 tok/s 463–1,235 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
588 tok/s 353–941 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
588 tok/s 353–941 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
490 tok/s 294–784 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
479 tok/s 288–767 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
469 tok/s 281–750 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
469 tok/s 281–750 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
469 tok/s 281–750 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.7 GB	Q8_0	Komfortabel
469 tok/s 281–750 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.7 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: University of Washington,Columbia University,Google,Meta AI,Tel Aviv University
Organisationsart: Academia,Academia,Industry,Industry,Academia
Land: United States of America, Israel
Veröffentlicht: 10 March 2022
Autoren: Mitchell Wortsman, Gabriel Ilharco, Samir Yitzhak Gadre, Rebecca Roelofs, Raphael Gontijo-Lopes, Ari S. Morcos, Hongseok Namkoong, Ali Farhadi, Yair Carmon, Simon Kornblith, Ludwig Schmidt

Was es tut

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

Domain: Vision
Aufgabe: Image classification

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: 1.8B
Trainingsdaten: 1,752,320,000 tokens
Epochen: 8

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: 3.4 × 10²¹ FLOP
Wie es etabliert wurde: Operation counting

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 (non-commercial)
Training-Code: Unreleased

Wie es klassifiziert ist

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

Warum es verfolgt wird: SOTA improvement
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident
Zitationen: 1,499

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Model soups: averaging weights of multiple fine-tuned models improves accuracy without increasing inference time
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. ViT-G (model soup)

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 ViT-G (model soup)

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

2.7 GB

Schnellste

1,838 tok/s

ViT-G (model soup) erreicht eine Parameteranzahl von 1.8B. 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 20.0 Token pro Sekunde

Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 1,838 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Über dieses Modell

ViT-G (model soup) wurde veröffentlicht von University of Washington,Columbia University,Google,Meta AI,Tel Aviv University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während March 2022. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Industry,Industry,Academia.

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

Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.

Wie schnell es läuft und warum

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 51.6 Token pro Sekunde. 792 von ihnen

Es ist ein dichtes Modell, daher wird jeder Parameter für jedes produzierte Token gelesen. Das macht die Geschwindigkeit fast genau bandbreitengebunden – eine Karte mit der doppelte Bandbreite erzeugt ungefähr doppelt so schnell.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Was in den Aufbau geflossen ist

Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 3.4 × 10²¹ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 1,752,320,000 Text-Tokens

Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für ViT-G (model soup)

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

Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten ViT-G (model soup), benötigt ungefähr 2.7 GB bei einer Kompression von Q8_0. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an

Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. ViT-G (model soup).
03

Setze eine Qualitätsuntergrenze

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

Nach Durchsatz und nicht nach Spezifikationen sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für ViT-G (model soup). 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 1,838 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Ein enger Sitz läuft, lässt jedoch nichts für ein längeres Gespräch übrig, im Falle von ViT-G (model soup). 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. ViT-G (model soup).

Antworten

ViT-G (model soup) — Häufige Fragen

ViT-G (model soup)— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.

ViT-G (model soup)— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

ViT-G (model soup)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 3.4 × 10²¹ 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.

ViT-G (model soup)— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

ViT-G (model soup)— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Zwei Karten kaufen Speicher statt Geschwindigkeit, was nur wichtig ist, wenn eine Karte es nicht halten kann. Die Anzahl, die es kann: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

ViT-G (model soup)— 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.

ViT-G (model soup)— 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: 1,103–2,942 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

ViT-G (model soup)— 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 2.7 GB, und produziert ungefähr 20.0 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

ViT-G (model soup)— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 1,838 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: 792.

ViT-G (model soup)— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 2.7 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.

ViT-G (model soup)— 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 2.7 GB und generieren grob 342 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

ViT-G (model soup)— 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 2.7 GB und generieren grob 210 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

ViT-G (model soup)— 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 2.7 GB und generieren grob 260 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

ViT-G (model soup)— 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 2.7 GB und generieren grob 308 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

ViT-G (model soup)— 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.

ViT-G (model soup)— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 1.8B. This is from the original ViT-G paper. 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.

ViT-G (model soup)— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von University of Washington,Columbia University,Google,Meta AI,Tel Aviv University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Industry,Industry,Academia.

ViT-G (model soup)— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in March 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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