DenseNet-264 calculateur TPS

Ouvrir les poids Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University 34M paramètres August 2016

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 · 1,084 tok/s

Carte la plus rapide

B200

99,654 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter DenseNet-264?

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
99,654 tok/s 59,792–159,446 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Confortable
99,654 tok/s 59,792–159,446 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Confortable
79,576 tok/s 47,746–127,322 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Confortable
79,576 tok/s 47,746–127,322 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Confortable
63,642 tok/s 38,185–101,826 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
60,913 tok/s 36,548–97,462 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Confortable
60,913 tok/s 36,548–97,462 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Confortable
58,298 tok/s 34,979–93,276 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Confortable
51,739 tok/s 31,043–82,783 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
51,739 tok/s 31,043–82,783 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
51,739 tok/s 31,043–82,783 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
49,080 tok/s 29,448–78,527 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
41,855 tok/s 25,113–66,967 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
41,855 tok/s 25,113–66,967 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Confortable
41,855 tok/s 25,113–66,967 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
41,855 tok/s 25,113–66,967 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
41,855 tok/s 25,113–66,967 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
31,869 tok/s 19,122–50,991 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Confortable
31,869 tok/s 19,122–50,991 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Confortable
26,558 tok/s 15,935–42,492 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
25,991 tok/s 15,595–41,586 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Confortable
25,412 tok/s 15,247–40,659 · faible confiance	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Confortable
25,412 tok/s 15,247–40,659 · faible confiance	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Confortable
25,412 tok/s 15,247–40,659 · faible confiance	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Confortable
25,412 tok/s 15,247–40,659 · faible confiance	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University
Type d'organisation: Academia,Industry,Academia
Pays: China, United States of America, France
Publié: 25 August 2016
Auteurs: Gao Huang, Zhuang Liu, Laurens van der Maaten, Kilian Q. Weinberger

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: 34M
Données d'entraînement: tokens
Époques: 90

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 (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source

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: Highly cited
Confiance d'enregistrement: Confident
Citations: 43,094

Sources

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

Référence: Densely Connected Convolutional Networks
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent DenseNet-264

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 DenseNet-264

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

Ce qu'il faut pour exécuter ce modèle

Carte minimale

Tesla C1080

Mémoire requise

0.7 GB

Le plus rapide

99,654 tok/s

DenseNet-264 atteint un nombre de paramètres de 34M. 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.

La plus petite carte qui le contient est Tesla C1080, avec une capacité de mémoire de 4 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q8_0 et produisant environ 1,084 tokens par seconde

Le résultat le plus rapide vient de B200, générant à peu près 99,654 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

Ce que ce modèle est

DenseNet-264 a été publié par Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University, dans le pays enregistré comme China, durant August 2016. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Industry,Academia.

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

Les poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel indéfiniment, hors ligne, sans compte associé.

Qu'est-ce qui détermine la vitesse

Le résultat médian est d'environ 2,798.3 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 818 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

La mémoire ici est estimée à partir de la taille plutôt que calculée à partir de l'architecture, qui n'est pas enregistrée pour ce modèle — les chiffres sont indicatifs plutôt qu'exacts.

Comment il a été entraîné

Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour DenseNet-264

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

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

La table répertorie chaque carte capable de supporter DenseNet-264, ayant besoin d'environ 0.7 GB à une compression de Q8_0. Aucun montant de puissance de traitement ne compense une carte qui ne peut pas la supporter.
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. DenseNet-264.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., 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.

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour DenseNet-264. 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 99,654 tok/s
05

Lisez la colonne de compatibilité en dernier.

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de DenseNet-264. 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 page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de DenseNet-264.

Réponses

DenseNet-264 — questions courantes

DenseNet-264— 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.

DenseNet-264— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 34M. Figure 3. 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.

DenseNet-264— qui l'a créé ?

Il a été publié par Tsinghua University,Facebook AI Research,Cornell University, basé sur China, une organisation catégorisée comme academia,Industry,Academia.

DenseNet-264— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans August 2016. 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.

DenseNet-264— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

DenseNet-264— 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.

DenseNet-264— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

DenseNet-264— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 818. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

DenseNet-264— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

DenseNet-264— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 59,792–159,446 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.

DenseNet-264— 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 0.7 GB, et produit environ 1,084 tous les GPU capables de l'exécuter en total 818.

DenseNet-264— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 99,654 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 : 818.

DenseNet-264— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 0.7 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.

DenseNet-264— 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 0.7 GO et générant à peu près 18,561 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

DenseNet-264— 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 0.7 GO et générant à peu près 11,366 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

DenseNet-264— 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 0.7 GO et générant à peu près 14,076 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

DenseNet-264— 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 0.7 GO et générant à peu près 16,692 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

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.

Tous les modèles AI