AlexNet
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
- University of Toronto
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Canada
- Veröffentlicht
- 30 September 2012
- Autoren
- Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image classification
- Numerisches Format
- FP32
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
- 60M
- Trainingsdaten
- 2,457,600,000 tokens
"Our neural network architecture has 60 million parameters."
"ImageNet is a dataset of over 15 million labeled high-resolution images belonging to roughly 22,000 categories. The images were collected from the web and labeled by human labelers using Amazon’s Mechanical Turk crowd-sourcing tool. Starting in 2010, as part of the Pascal Visual Object Challenge, an annual competition called the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) has been held. ILSVRC uses a subset of ImageNet with roughly 1000 images in each of 1000 categories. In all, …
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
- 4.7 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting,Hardware,Third-party estimation
1.2M images * 90 epochs * 0.75 GFLOP * (2 add-multiply) * (3 backward pass) = 470 PF = 0.0054 pfs-days Source: https://openai.com/blog/ai-and-compute/ Hardware method: 2 GTX 580 3GB GPUs for "between five and six days". Assuming 5.5 days and 32-bit training: 1.581 TFLOPS * 5.5 days * 2 = 1.5e18 FLOP Comparing to the operation counting method, this implies around 31% MFU. Authors of "AI and Memory Wall" (https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall) estimated model's training compute as …
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 GeForce GTX 580
- Wand-Uhrzeit
- 132 hours
- Hardware-Auslastung
- MFU 31.3%
- Rechenkosten
- $16
"Our network takes between five and six days to train on two GTX 580 3GB GPUs."
Operation counting approach for compute estimate implies 470 PFLOP. Their hardware, 2 GTX 580 GPUs, would perform 1500 PFLOPs if operating in 32-bit for 5.5 days. This implies a model FLOP utilization rate of 31.3%. MFU = 470 PFLOP / 1500 PFLOP = 0.3133
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited,Historical significance
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 125,497
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- Zuletzt aktualisiert
- 1 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
AlexNet wurde veröffentlicht von University of Toronto, im Land aufgezeichnet als Canada, während September 2012. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 4.7 × 10¹⁷ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce GTX 580. 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 2,457,600,000 Text-Tokens
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited,Historical significance.
Antworten
AlexNet — Häufige Fragen
AlexNet— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Toronto, basiert auf Canada, eine als kategorisierte Organisation academia.
AlexNet— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2012. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
AlexNet— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
AlexNet— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.7 × 10¹⁷ FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA GeForce GTX 580. 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.
AlexNet— 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.
AlexNet— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
AlexNet— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 60M. "Our neural network architecture has 60 million parameters.". 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.
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