Grounding Dino L TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology 341M Paraméterek July 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

818 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 108 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

9,936 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Grounding Dino L?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

818 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
9,936 tok/s 5,962–15,898 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
9,936 tok/s 5,962–15,898 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
7,934 tok/s 4,761–12,695 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
7,934 tok/s 4,761–12,695 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,345 tok/s 3,807–10,153 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,073 tok/s 3,644–9,718 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,073 tok/s 3,644–9,718 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,813 tok/s 3,488–9,300 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,159 tok/s 3,095–8,254 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,159 tok/s 3,095–8,254 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,159 tok/s 3,095–8,254 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,894 tok/s 2,936–7,830 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,173 tok/s 2,504–6,677 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,173 tok/s 2,504–6,677 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,173 tok/s 2,504–6,677 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,173 tok/s 2,504–6,677 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,173 tok/s 2,504–6,677 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,178 tok/s 1,907–5,084 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,178 tok/s 1,907–5,084 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,648 tok/s 1,589–4,237 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,591 tok/s 1,555–4,146 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,534 tok/s 1,520–4,054 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,534 tok/s 1,520–4,054 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,534 tok/s 1,520–4,054 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,534 tok/s 1,520–4,054 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology
Szervezet típusa: Academia,Academia,Academia,Industry,Academia
Ország: China, Hong Kong, United States of America
Közölt: 19 July 2024
Szerzők: Shilong Liu, Zhaoyang Zeng, Tianhe Ren, Feng Li, Hao Zhang, Jie Yang, Qing Jiang, Chunyuan Li, Jianwei Yang, Hang Su, Jun Zhu, Lei Zhang

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Vision
Feladat: Object detection, Image captioning

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 341M
Képzési adatok: tokens
Tételméret: 64

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: NVIDIA A100
Használt chipek: 64
Teljesítményfogyasztás: 50.5 kW

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (unrestricted)
Képzés kód: Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident
Hivatkozások: 4,066

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Grounding Dino L

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak Grounding Dino L

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.1 GB

Leggyorsabb

9,936 tok/s

Grounding Dino L eléri a paraméterek számát 341M. Ez elég kicsi ahhoz, hogy a hardver ritkán legyen az akadály, beleértve a több éves kártyákat is. Azoknak a kártyáknak a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek el tudják futtatni: 818.

az alsó végén ezt kezelik Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 108 tokenek másodpercenként

A másik végén ül B200, nagyjából generálás 9,936 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Mit jelent ez a modell

Grounding Dino L ki lett adva által Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology, az országban rögzítve mint China, alatt July 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia,Academia,Academia,Industry,Academia.

Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása object detection, Image captioning.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani.

Mi dönti el a sebességet

A medián eredmény körül 279.0 másodpercenkénti tokenek 818 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

Nélkül az attention elrendezés a nyilvántartásban, a memory oszlop egy közelítés. Elég közel van ahhoz, hogy hardver kiválasztását lehessen végezni, és a leghitványosabb hosszú context esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Grounding Dino L

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Kezdj a GPU VRAM oszloptól.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani Grounding Dino L, körülbelül szükséges 1.1 GB a tömörítésnél Q8_0. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.

Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. Grounding Dino L.
03

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q8_0 a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért Grounding Dino L. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 9,936 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében Grounding Dino L. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. Grounding Dino L.

Válaszok

Grounding Dino L — gyakori kérdések

Grounding Dino L— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: 5,962–15,898 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

Grounding Dino L— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q8_0 használva körülbelül 1.1 GB, és körülbelül 108 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Grounding Dino L— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 9,936 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 818.

Grounding Dino L— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.1 GB tömörítési arányban Q8_0, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

Grounding Dino L— futtathatom egy GPU-n tartva 8 GB?

Igen. A KÁRTYA CMP 170HX 8 GB, tartás 8 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.1 GB és körülbelül generálás 1,851 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Grounding Dino L— futtathatom egy GPU-n tartva 12 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 3080 Ti, tartás 12 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.1 GB és körülbelül generálás 1,133 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Grounding Dino L— futtathatom egy GPU-n tartva 16 GB?

Igen. A KÁRTYA Tesla V100 SXM2 16 GB, tartás 16 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.1 GB és körülbelül generálás 1,403 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Grounding Dino L— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q8_0, használva körülbelül 1.1 GB és körülbelül generálás 1,664 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Grounding Dino L— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

Grounding Dino L— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 341M. Table 4 Swin-L [32] as an image backbone. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

Grounding Dino L— Ki készítette ezt?

Kiadta Tsinghua University,International Digital Economy Academy,Hong Kong University of Science and Technology (HKUST),Chinese University of Hong Kong (CUHK),Microsoft Research,South China University of Technology, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Industry,Academia.

Grounding Dino L— Mikor adták ki?

Kibocsátották a July 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Grounding Dino L— Mire használják?

Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot object detection, Image captioning. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.

Grounding Dino L— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

Grounding Dino L— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

Grounding Dino L— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

Grounding Dino L— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell