VideoMAE V2 calculadora TPS

Abre pesos Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab 1B parámetros March 2023

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 · 36.9 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

3,388 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? VideoMAE V2?

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
3,388 tok/s 2,033–5,421 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,706 tok/s 1,623–4,329 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,706 tok/s 1,623–4,329 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,164 tok/s 1,298–3,462 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,071 tok/s 1,243–3,314 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
2,071 tok/s 1,243–3,314 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,982 tok/s 1,189–3,171 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,669 tok/s 1,001–2,670 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 854–2,277 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 854–2,277 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 854–2,277 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 854–2,277 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,423 tok/s 854–2,277 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,084 tok/s 650–1,734 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
1,084 tok/s 650–1,734 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
903 tok/s 542–1,445 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
884 tok/s 530–1,414 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 518–1,382 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 518–1,382 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 518–1,382 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.8 GB	Q8_0	Cómodo
864 tok/s 518–1,382 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.8 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: Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab
Tipo de Organización: Academia,Academia
País: China
Publicado: 29 March 2023
Autores: Limin Wang, Bingkun Huang, Zhiyu Zhao, Zhan Tong, Yinan He, Yi Wang, Yali Wang, Yu Qiao

Lo que hace

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

Dominio: Video
Tarea: Action recognition
Enfoque: Self-supervised learning
Modelo base: ViT-G/14
Formato numérico: FP16

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: 1B
Datos de entrenamiento: 1,243,350,000 tokens
Épocas: 1,200

Cómputo de entrenamiento

La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.

Cómputo de entrenamiento: 9.7 × 10²¹ FLOP
Cómo se estableció: Hardware
Computación de ajuste fino: 9.7 × 10²¹ FLOP

La ejecución de entrenamiento

Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.

Hardware de entrenamiento: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Chips utilizados: 64
Tiempo de reloj: 336 hours (14 days)
Consumo de energía: 51.0 kW
Costo de cómputo: $18,340

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 (unrestricted)
Código de entrenamiento: Open source

Cómo está clasificado

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

Por qué se rastrea: SOTA improvement
Confianza de registro: Confident
Citas: 664

Fuentes

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

Referencia: VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan VideoMAE V2

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 VideoMAE V2

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

1.8 GB

Más rápido

3,388 tok/s

VideoMAE V2 llega a un recuento de parámetros de 1B. 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 36.9 tokens por segundo

En el otro extremo se encuentra B200, generando aproximadamente 3,388 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

De dónde vino

VideoMAE V2 fue publicado por Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab, en el país registrado como China, durante March 2023. La organización editora está clasificada como academia,Academia.

Funciona en el dominio de Video, y se registra como realizando la tarea de action recognition.

Su punto de partida fue un modelo base existente, ViT-G/14. Por eso comparte la forma y el tamaño general del modelo base.

Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.

Entendiendo las velocidades

El resultado mediano es alrededor de 95.1 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 806 de ellos.

Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.

Su arquitectura interna no está en nuestra base de datos, por lo que la memoria se aproxima a partir del conteo de parámetros y se marca en consecuencia. Se espera que la cifra real difiera, más aún en contextos largos.

Entrenamiento y procedencia

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 9.7 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 1,243,350,000 tokens de texto

Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para VideoMAE V2

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

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de VideoMAE V2, necesitando alrededor 1.8 GB a una compresión de Q8_0. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Decide cuánto duran tus conversaciones.

La conversación ocupa memoria también, y crece a medida que avanza. Ajusta el controlador a la longitud que esperas, porque en un contexto largo una CARD que maneja preguntas cortas fácilmente puede no encajar. VideoMAE V2.
03

Establecer un umbral de calidad

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., 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.

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. VideoMAE V2. 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 3,388 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de VideoMAE V2. 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

Revisa la tarjeta del otro lado

Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. VideoMAE V2.

Respuestas

VideoMAE V2 — preguntas comunes

VideoMAE V2— ¿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: 2,033–5,421 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.

VideoMAE V2— ¿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 1.8 GB, y produce aproximadamente 36.9 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

VideoMAE V2— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 3,388 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.

VideoMAE V2— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 1.8 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.

VideoMAE V2— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 631 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

VideoMAE V2— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 386 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

VideoMAE V2— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 479 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

VideoMAE V2— ¿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 1.8 GB y generando aproximadamente 568 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

VideoMAE V2— ¿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.

VideoMAE V2— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 1B. 1B. 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.

VideoMAE V2— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia.

VideoMAE V2— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en March 2023. 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.

VideoMAE V2— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Video, y se registra como manejando la tarea de action recognition. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

VideoMAE V2— ¿Dónde puedo descargarlo?

Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.

VideoMAE V2— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 9.7 × 10²¹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.

VideoMAE V2— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

VideoMAE V2— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

Dos tarjetas compran memoria en lugar de velocidad, lo cual solo importa si una tarjeta no puede contenerlo. El número que puede: 818. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

VideoMAE V2— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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