Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom) calculadora TPS

Abre pesos University of California (UC) Berkeley 256M parámetros June 2021

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 · 144 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

13,235 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)?

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
13,235 tok/s 7,941–21,176 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
13,235 tok/s 7,941–21,176 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
10,569 tok/s 6,341–16,910 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
10,569 tok/s 6,341–16,910 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,452 tok/s 5,071–13,524 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,090 tok/s 4,854–12,944 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
8,090 tok/s 4,854–12,944 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
7,743 tok/s 4,646–12,388 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,872 tok/s 4,123–10,995 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,872 tok/s 4,123–10,995 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,872 tok/s 4,123–10,995 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
6,518 tok/s 3,911–10,429 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,559 tok/s 3,335–8,894 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,559 tok/s 3,335–8,894 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,559 tok/s 3,335–8,894 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,559 tok/s 3,335–8,894 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
5,559 tok/s 3,335–8,894 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
4,233 tok/s 2,540–6,772 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
4,233 tok/s 2,540–6,772 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,527 tok/s 2,116–5,644 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,452 tok/s 2,071–5,523 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,375 tok/s 2,025–5,400 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,375 tok/s 2,025–5,400 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,375 tok/s 2,025–5,400 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.0 GB	Q8_0	Cómodo
3,375 tok/s 2,025–5,400 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.0 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: University of California (UC) Berkeley
Tipo de Organización: Academia
País: United States of America
Publicado: 11 June 2021
Autores: Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel

Lo que hace

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

Dominio: Vision
Tarea: Image generation

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: 256M
Datos de entrenamiento: 596,320,321,536 tokens

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: 7.8 × 10¹⁹ FLOP
Cómo se estableció: Hardware

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: Google TPU v3
Costo de cómputo: $436

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: Highly cited,SOTA improvement
Confianza de registro: Confident
Citas: 30,642

Fuentes

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

Referencia: Denoising Diffusion Probabilistic Models
Última actualización: 25 May 2026

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)

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 Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)

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

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Tesla C1080

Memoria necesaria

1.0 GB

Más rápido

13,235 tok/s

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom) llega a un recuento de parámetros de 256M. 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 punto de entrada es Tesla C1080, con una capacidad de memoria de 4 GB, ejecutándolo a una compresión de Q8_0 y produciendo alrededor 144 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 13,235 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom) fue publicado por University of California (UC) Berkeley, en el país registrado como United States of America, durante June 2021. La organización editora está clasificada como academia.

Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de image generation.

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.

Qué tan rápido corre, y por qué

El resultado mediano es alrededor de 371.7 tokens por segundo. Produciendo texto más rápido de lo que la mayoría de las personas lo leen. 818 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

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.

Cómo fue entrenado

Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 7.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 596,320,321,536 tokens de texto

Su criterio de inclusión: highly cited,SOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)

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

Lee la cifra de MEMORIA primero

Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom), necesitando alrededor 1.0 GB a una compresión de Q8_0. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom).
03

Decide cuánto compresión aceptarás

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

Ordenar por velocidad

Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom). 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 13,235 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom). 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 página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom).

Respuestas

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom) — preguntas comunes

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 13,235 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: 818.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 1.0 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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 2,465 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 1,509 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 1,869 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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 1.0 GB y generando aproximadamente 2,217 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 256M. Appendix B: " Our CIFAR10 model has 35.7 million parameters, and our LSUN and CelebA-HQ models have 114 million parameters. We also trained a larger variant of the LSUN Bedroom model with approximately 256 million parameters by increasing filter count.". 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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por University of California (UC) Berkeley, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 2021. 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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿Para qué se utiliza?

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

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?

El entrenamiento consumió alrededor 7.8 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v3. 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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Solo al descargar, lo cual suele ser una falsa economía: la parte mantenida en la memoria del sistema arrastra todo. Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 7,941–21,176 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.

Denoising Diffusion Probabilistic Models (LSUN Bedroom)— ¿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 1.0 GB, y produce aproximadamente 144 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 25 May 2026

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