Derm Foundational Model calculadora TPS

Abre pesos Google Research 928M parámetros March 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

818 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 39.7 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

3,651 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Derm Foundational Model?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

818 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
3,651 tok/s 2,191–5,842 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
3,651 tok/s 2,191–5,842 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
2,916 tok/s 1,749–4,665 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
2,916 tok/s 1,749–4,665 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
2,332 tok/s 1,399–3,731 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
2,232 tok/s 1,339–3,571 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
2,232 tok/s 1,339–3,571 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
2,136 tok/s 1,282–3,417 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,896 tok/s 1,137–3,033 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,896 tok/s 1,137–3,033 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,896 tok/s 1,137–3,033 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,798 tok/s 1,079–2,877 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,533 tok/s 920–2,454 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,533 tok/s 920–2,454 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,533 tok/s 920–2,454 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,533 tok/s 920–2,454 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,533 tok/s 920–2,454 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,168 tok/s 701–1,868 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
1,168 tok/s 701–1,868 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
973 tok/s 584–1,557 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
952 tok/s 571–1,524 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
931 tok/s 559–1,490 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
931 tok/s 559–1,490 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
931 tok/s 559–1,490 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.7 GB	Q8_0	Cómodo
931 tok/s 559–1,490 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.7 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: Google Research
Tipo de Organización: Industry
País: United States of America
Publicado: 8 March 2024
Autores: Dave Steiner, Rory Pilgrim

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Vision, Medicine
Tarea: Image embedding, Medical diagnosis, Cancer diagnosis, Image classification
Modelo base: Big Transfer (BiT-M)

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 928M
Datos de entrenamiento: tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (restricted use)
Código de entrenamiento: Open source
Hugging Face: google

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Likely

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: Health-specific embedding tools for dermatology and pathology
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Derm Foundational Model

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Derm Foundational Model

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Lo que necesitas para ejecutar esto

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

1.7 GB

Más rápido

3,651 tok/s

Derm Foundational Model llega a un recuento de parámetros de 928M. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 818.

El hardware mínimo que funciona es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 39.7 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 3,651 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

Derm Foundational Model fue publicado por Google Research, en el país registrado como United States of America, durante March 2024. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Vision, Medicine, y se registra como realizando la tarea de image embedding, Medical diagnosis, Cancer diagnosis, Image classification.

Se basa en Big Transfer (BiT-M). Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.

Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización google.

Entendiendo las velocidades

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 102.5 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 806 de ellos.

Siendo denso, lee todo de sí mismo por token, razón por la cual el orden según velocidad a continuación sigue tan de cerca el orden por ancho de banda de memoria.

La memoria aquí se estima a partir del tamaño en lugar de calcularse a partir de la arquitectura, que no se registra para este modelo — los números son indicativos en lugar de exactos.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Derm Foundational Model

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Comienza desde la columna de memoria

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Derm Foundational Model, necesitando alrededor 1.7 GB a una compresión de Q8_0. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Derm Foundational Model.
03

Establecer un umbral de calidad

La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q8_0 en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para Derm Foundational Model. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 3,651 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Derm Foundational Model. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Abre la tarjeta que has elegido.

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Derm Foundational Model.

Respuestas

Derm Foundational Model — preguntas comunes

Derm Foundational Model— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

Derm Foundational Model— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Derm Foundational Model— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: 2,191–5,842 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Derm Foundational Model— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q8_0 usando alrededor 1.7 GB, y produce aproximadamente 39.7 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Derm Foundational Model— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 3,651 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 806.

Derm Foundational Model— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 1.7 GB a una compresión de Q8_0, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

Derm Foundational Model— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.7 GB y generando aproximadamente 680 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Derm Foundational Model— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.7 GB y generando aproximadamente 416 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Derm Foundational Model— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.7 GB y generando aproximadamente 516 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Derm Foundational Model— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 1.7 GB y generando aproximadamente 612 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Derm Foundational Model— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

Derm Foundational Model— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 928M. "The model is a BiT-M ResNet101x3" BiT-M has 928M parameters, I assume same here. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

Derm Foundational Model— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Google Research, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.

Derm Foundational Model— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en March 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

Derm Foundational Model— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Vision, Medicine, y se registra como manejando la tarea de image embedding, Medical diagnosis, Cancer diagnosis, Image classification. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.

Derm Foundational Model— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización google. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

Derm Foundational Model— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.

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