FixRes ResNeXt-101 WSL calculateur TPS

Ouvrir les poids Facebook AI 829M paramètres June 2019

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

818 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 44.5 tok/s

Carte la plus rapide

B200

4,087 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter FixRes ResNeXt-101 WSL?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

818 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
4,087 tok/s 2,452–6,539 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
4,087 tok/s 2,452–6,539 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.6 GB	Q8_0	Confortable
3,264 tok/s 1,958–5,222 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Confortable
3,264 tok/s 1,958–5,222 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,610 tok/s 1,566–4,176 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,498 tok/s 1,499–3,997 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,498 tok/s 1,499–3,997 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,391 tok/s 1,435–3,826 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,122 tok/s 1,273–3,395 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,122 tok/s 1,273–3,395 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,122 tok/s 1,273–3,395 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
2,013 tok/s 1,208–3,221 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,717 tok/s 1,030–2,747 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,717 tok/s 1,030–2,747 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,717 tok/s 1,030–2,747 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,717 tok/s 1,030–2,747 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,717 tok/s 1,030–2,747 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,307 tok/s 784–2,091 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,307 tok/s 784–2,091 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,089 tok/s 654–1,743 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,066 tok/s 640–1,706 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,042 tok/s 625–1,668 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,042 tok/s 625–1,668 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,042 tok/s 625–1,668 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.6 GB	Q8_0	Confortable
1,042 tok/s 625–1,668 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Facebook AI
Type d'organisation: Industry
Pays: United States of America
Publié: 14 June 2019
Auteurs: Hugo Touvron, Andrea Vedaldi, Matthijs Douze, Hervé Jégou

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Vision
Tâche: Image classification

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 829M
Données d'entraînement: 940,000,000 tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (non-commercial)
Code d'entraînement: Open (non-commercial)

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi: SOTA improvement
Citations: 477

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Fixing the train-test resolution discrepancy
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent FixRes ResNeXt-101 WSL

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore FixRes ResNeXt-101 WSL

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Le côté matériel

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

1.6 GB

Le plus rapide

4,087 tok/s

FixRes ResNeXt-101 WSL atteint un nombre de paramètres de 829M. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 818.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 44.5 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 4,087 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

FixRes ResNeXt-101 WSL a été publié par Facebook AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant June 2019. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 114.8 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 809 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Son architecture interne n'est pas dans notre base de données, donc la mémoire est approximée à partir du nombre de paramètres et marquée en conséquence. Attendez-vous à ce que la véritable valeur diffère, surtout pour un long CONTEXT LENGTH.

Comment il a été entraîné

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 940,000,000 jetons de texte

La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour FixRes ResNeXt-101 WSL

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Commencez par la colonne mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de FixRes ResNeXt-101 WSL, ayant besoin d'environ 1.6 GB à une compression de Q8_0. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. FixRes ResNeXt-101 WSL.
03

Décidez combien de compression vous allez accepter

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., atteignant une compression de Q8_0 sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

La commande de vitesse est effectivement un classement par bande passante mémoire, pour FixRes ResNeXt-101 WSL. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 4,087 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de FixRes ResNeXt-101 WSL. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour FixRes ResNeXt-101 WSL.

Réponses

FixRes ResNeXt-101 WSL — questions courantes

FixRes ResNeXt-101 WSL— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

FixRes ResNeXt-101 WSL— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

FixRes ResNeXt-101 WSL— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

La capacité s'additionne entre les cartes ; le débit ne le fait pas. Le nombre de cartes déjà capables de le garder par elles-mêmes : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

FixRes ResNeXt-101 WSL— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

FixRes ResNeXt-101 WSL— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Ce sont des estimations avec de véritables barres d'erreur, et n'importe lequel d'entre eux pourrait raisonnablement se situer n'importe où dans sa plage publiée en fonction du temps d'exécution que vous utilisez. Le résultat le plus rapide ici : 2,452–6,539 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

FixRes ResNeXt-101 WSL— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q8_0 environ 1.6 GB, et produit environ 44.5 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

FixRes ResNeXt-101 WSL— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 4,087 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 809.

FixRes ResNeXt-101 WSL— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 1.6 GB à une compression de Q8_0, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

FixRes ResNeXt-101 WSL— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 761 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

FixRes ResNeXt-101 WSL— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 466 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

FixRes ResNeXt-101 WSL— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 577 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

FixRes ResNeXt-101 WSL— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 1.6 GO et générant à peu près 685 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

FixRes ResNeXt-101 WSL— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

FixRes ResNeXt-101 WSL— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 829M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

FixRes ResNeXt-101 WSL— qui l'a créé ?

Il a été publié par Facebook AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

FixRes ResNeXt-101 WSL— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans June 2019. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

FixRes ResNeXt-101 WSL— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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