LRR-4X TPS-Rechner

Offene Gewichte UC Irvine 138M Parameter May 2016

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 · 267 tok/s

Schnellste Karte

B200

24,552 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen LRR-4X?

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
24,552 tok/s 14,731–39,284 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
24,552 tok/s 14,731–39,284 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
19,606 tok/s 11,763–31,369 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
19,606 tok/s 11,763–31,369 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
15,680 tok/s 9,408–25,088 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
15,008 tok/s 9,005–24,012 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
15,008 tok/s 9,005–24,012 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
14,363 tok/s 8,618–22,981 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
12,747 tok/s 7,648–20,396 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
12,747 tok/s 7,648–20,396 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
12,747 tok/s 7,648–20,396 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
12,092 tok/s 7,255–19,347 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
10,312 tok/s 6,187–16,499 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
10,312 tok/s 6,187–16,499 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
10,312 tok/s 6,187–16,499 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
10,312 tok/s 6,187–16,499 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
10,312 tok/s 6,187–16,499 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
7,852 tok/s 4,711–12,563 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
7,852 tok/s 4,711–12,563 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,543 tok/s 3,926–10,469 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,404 tok/s 3,842–10,246 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,261 tok/s 3,757–10,017 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,261 tok/s 3,757–10,017 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,261 tok/s 3,757–10,017 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.8 GB	Q8_0	Komfortabel
6,261 tok/s 3,757–10,017 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.8 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: UC Irvine
Organisationsart: Academia
Land: United States of America
Veröffentlicht: 8 May 2016
Autoren: Golnaz Ghiasi, Charless C. Fowlkes

Was es tut

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

Domain: Vision
Aufgabe: Semantic segmentation
Ansatz: Supervised
Basis-Modell: VGG16

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: 138M
Trainingsdaten: 152,231,040 tokens

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Verwendete Chips: 1

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)

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: Likely

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: Laplacian Pyramid Reconstruction and Refinement for Semantic Segmentation
Zuletzt aktualisiert: 28 November 2025

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. LRR-4X

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 LRR-4X

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

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

Tesla C1080

Benötigter Speicher

0.8 GB

Schnellste

24,552 tok/s

LRR-4X erreicht eine Parameteranzahl von 138M. 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.

Am unteren Ende wird es von Tesla C1080, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 4 GB, es mit einer Kompression von Q8_0 und produziert etwa 267 Token pro Sekunde

Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 24,552 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Was dieses Modell ist

LRR-4X wurde veröffentlicht von UC Irvine, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2016. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.

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

Es basiert auf VGG16. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie auf deiner eigenen Hardware unbegrenzt, offline und ohne angehängtes Konto heruntergeladen und ausgeführt werden kann.

Was entscheidet die Geschwindigkeit

Über jede Karte, die es ausführen kann, liegt die Mitte der Reihe bei 689.4 Token pro Sekunde. 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.

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.

Wie es trainiert wurde

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 152,231,040 Text-Tokens

Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für LRR-4X

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 LRR-4X, benötigt ungefähr 0.8 GB bei einer Kompression von Q8_0. Die Kapazität ist das Tor — eine Karte hält es entweder oder sie tut es nicht.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

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. LRR-4X.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann., 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 Geschwindigkeit sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für LRR-4X. 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 24,552 tok/s
05

Lies die Spalte "fit" zuletzt

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von LRR-4X. 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

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. LRR-4X.

Antworten

LRR-4X — Häufige Fragen

LRR-4X— 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 0.8 GB, und produziert ungefähr 267 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 818.

LRR-4X— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 24,552 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.

LRR-4X— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 0.8 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.

LRR-4X— 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 0.8 GB und generieren grob 4,573 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

LRR-4X— 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 0.8 GB und generieren grob 2,800 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

LRR-4X— 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 0.8 GB und generieren grob 3,468 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

LRR-4X— 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 0.8 GB und generieren grob 4,113 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

LRR-4X— 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.

LRR-4X— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 138M. VGG16 with some added layers which are not specified in detail. 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.

LRR-4X— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von UC Irvine, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.

LRR-4X— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

LRR-4X— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von semantic segmentation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

LRR-4X— 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.

LRR-4X— 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.

LRR-4X— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 818. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

LRR-4X— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Jede Karte wird mit der am wenigsten komprimierten Kopie angezeigt, die sie halten kann. Die Anzahl der verschiedenen Komprimierungsstufen über die Karten, die sie passen: 1. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

LRR-4X— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Dies sind Schätzungen mit realen Fehlerbalken, und jede von ihnen könnte vernünftigerweise irgendwo in ihrem veröffentlichten Bereich landen, abhängig davon, welches Runtime Sie verwenden. Das schnellste Ergebnis hier: 14,731–39,284 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

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