NVAE (CIFAR 10)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
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
- NVIDIA
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 8 January 2021
- Autoren
- Arash Vahdat, Jan Kautz
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Image generation
- Aufgabe
- Image generation
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.
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 400
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
- 5.9 × 10¹⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 55 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.94e+19 FLOP [Table 6]
Der Trainingslauf
Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.
- Trainingshardware
- NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB
- Verwendete Chips
- 8
- Wand-Uhrzeit
- 55 hours
- Stromverbrauch
- 4.1 kW
Table 6
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
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Open (non-commercial)
"NVAE may be used non-commercially, meaning for research or evaluation purposes only" https://github.com/NVlabs/NVAE
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder
- Zuletzt aktualisiert
- 11 February 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
NVAE (CIFAR 10) wurde veröffentlicht von NVIDIA, im Land aufgezeichnet als United States of America, während January 2021. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image generation.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 5.9 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
NVAE (CIFAR 10) — Häufige Fragen
NVAE (CIFAR 10)— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 5.9 × 10¹⁹ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. 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.
NVAE (CIFAR 10)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
NVAE (CIFAR 10)— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
NVAE (CIFAR 10)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
NVAE (CIFAR 10)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von NVIDIA, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
NVAE (CIFAR 10)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in January 2021. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NVAE (CIFAR 10)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Image generation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image generation. 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.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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