CFSS calculadora TPS

Abre pesos SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shenzhen Institute of Advanced Technology 17.4K parámetros June 2015

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 · 2,117,647 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

194,636,678 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? CFSS?

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
194,636,678 tok/s 116,782,007–311,418,685 · baja confianza	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
194,636,678 tok/s 116,782,007–311,418,685 · baja confianza	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
155,422,253 tok/s 93,253,352–248,675,606 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
155,422,253 tok/s 93,253,352–248,675,606 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
124,299,849 tok/s 74,579,909–198,879,758 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
118,971,670 tok/s 71,383,002–190,354,671 · baja confianza	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
118,971,670 tok/s 71,383,002–190,354,671 · baja confianza	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
113,862,457 tok/s 68,317,474–182,179,931 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
101,052,930 tok/s 60,631,758–161,684,689 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
101,052,930 tok/s 60,631,758–161,684,689 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
101,052,930 tok/s 60,631,758–161,684,689 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
95,858,564 tok/s 57,515,138–153,373,702 · baja confianza	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
81,747,405 tok/s 49,048,443–130,795,848 · baja confianza	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
81,747,405 tok/s 49,048,443–130,795,848 · baja confianza	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
81,747,405 tok/s 49,048,443–130,795,848 · baja confianza	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
81,747,405 tok/s 49,048,443–130,795,848 · baja confianza	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
81,747,405 tok/s 49,048,443–130,795,848 · baja confianza	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
62,244,810 tok/s 37,346,886–99,591,696 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
62,244,810 tok/s 37,346,886–99,591,696 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
51,870,675 tok/s 31,122,405–82,993,080 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
50,763,679 tok/s 30,458,207–81,221,886 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
49,632,353 tok/s 29,779,412–79,411,765 · baja confianza	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
49,632,353 tok/s 29,779,412–79,411,765 · baja confianza	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
49,632,353 tok/s 29,779,412–79,411,765 · baja confianza	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Cómodo
49,632,353 tok/s 29,779,412–79,411,765 · baja confianza	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shenzhen Institute of Advanced Technology
Tipo de Organización: Industry,Academia
País: Hong Kong, China
Publicado: 7 June 2015
Autores: Shizhan Zhu, Cheng Li, Chen Change Loy, Xiaoou Tang

Lo que hace

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

Dominio: Vision
Tarea: Face detection
Enfoque: Supervised

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: 17.4K
Datos de entrenamiento: 141,660 tokens

La ejecución de entrenamiento

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

Chips utilizados: 1

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)

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: Likely

Fuentes

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

Referencia: Face alignment by coarse-to-fine shape searching
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan CFSS

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 CFSS

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

0.7 GB

Más rápido

194,636,678 tok/s

CFSS llega a un recuento de parámetros de 17.4K. 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 2,117,647 tokens por segundo

Lo más rápido que calculamos para ello es B200, generando aproximadamente 194,636,678 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Fondo

CFSS fue publicado por SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shenzhen Institute of Advanced Technology, en el país registrado como Hong Kong, durante June 2015. La categoría en la que se encuentra el editor es industry,Academia.

Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de face detection.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.

Leyendo las cifras de rendimiento

La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 5,465,397.9 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 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.

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.

Cómo fue entrenado

Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 141,660 tokens de texto

Su criterio de inclusión: sOTA improvement.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para CFSS

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

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener CFSS, necesitando alrededor 0.7 GB a una compresión de Q8_0. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

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 CFSS.
03

Elige cuán lejos lo comprimirás.

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

Compara tokens por segundo, no especificaciones

El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para CFSS. 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 194,636,678 tok/s
05

Mira el margen, no solo la compatibilidad.

La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de CFSS. 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.

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. CFSS.

Respuestas

CFSS — preguntas comunes

CFSS— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 32,601,644 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CFSS— ¿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.

CFSS— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 17.4K. The paper trains two regression models, each using hardcoded SIFT / BRIEF features. 68 keypoints (given in the paper) and 128 dimensional features per keypoint (assumption based on SIFT features) 2*68*128=17408. 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.

CFSS— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por SenseTime,Chinese University of Hong Kong (CUHK),Shenzhen Institute of Advanced Technology, basado en Hong Kong, una organización categorizada como industry,Academia.

CFSS— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en June 2015. 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.

CFSS— ¿Para qué se utiliza?

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

CFSS— ¿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.

CFSS— ¿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.

CFSS— ¿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.

CFSS— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

CFSS— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 116,782,007–311,418,685 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.

CFSS— ¿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 0.7 GB, y produce aproximadamente 2,117,647 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 818.

CFSS— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 194,636,678 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.

CFSS— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 0.7 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.

CFSS— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 36,251,081 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CFSS— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 22,198,313 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

CFSS— ¿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 0.7 GB y generando aproximadamente 27,492,431 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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