NVAE (CIFAR 10)
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
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
- NVIDIA
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 8 January 2021
- Autores
- Arash Vahdat, Jan Kautz
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Image generation
- 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.
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 400
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
- 5.9 × 10¹⁹ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
125000000000000 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 55 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.94e+19 FLOP [Table 6]
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 Tesla V100 DGXS 16 GB
- Chips utilizados
- 8
- Tiempo de reloj
- 55 hours
- Consumo de energía
- 4.1 kW
Table 6
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
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Open (non-commercial)
"NVAE may be used non-commercially, meaning for research or evaluation purposes only" https://github.com/NVlabs/NVAE
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
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
De dónde vino
NVAE (CIFAR 10) fue publicado por NVIDIA, en el país registrado como United States of America, durante January 2021. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como realizando la tarea de image generation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 5.9 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Respuestas
NVAE (CIFAR 10) — preguntas comunes
NVAE (CIFAR 10)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 5.9 × 10¹⁹ FLOP, en hardware registrado como NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 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.
NVAE (CIFAR 10)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
NVAE (CIFAR 10)— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
NVAE (CIFAR 10)— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
NVAE (CIFAR 10)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por NVIDIA, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
NVAE (CIFAR 10)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 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.
NVAE (CIFAR 10)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Image generation, y se registra como manejando la tarea de image generation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
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.