CLIP ViT-H/14 - LAION-2B TPS kalkulátor

Nyitott súlyok LAION 986M Paraméterek September 2022

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 · 37.4 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

3,436 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni CLIP ViT-H/14 - LAION-2B?

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
3,436 tok/s 2,062–5,498 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
3,436 tok/s 2,062–5,498 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
2,744 tok/s 1,646–4,390 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
2,744 tok/s 1,646–4,390 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
2,195 tok/s 1,317–3,511 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
2,100 tok/s 1,260–3,361 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
2,100 tok/s 1,260–3,361 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
2,010 tok/s 1,206–3,216 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,784 tok/s 1,070–2,855 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,784 tok/s 1,070–2,855 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,784 tok/s 1,070–2,855 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,692 tok/s 1,015–2,708 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,443 tok/s 866–2,309 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,443 tok/s 866–2,309 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,443 tok/s 866–2,309 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,443 tok/s 866–2,309 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,443 tok/s 866–2,309 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,099 tok/s 659–1,758 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
1,099 tok/s 659–1,758 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
916 tok/s 549–1,465 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
896 tok/s 538–1,434 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
876 tok/s 526–1,402 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
876 tok/s 526–1,402 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
876 tok/s 526–1,402 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.8 GB	Q8_0	Kényelmes
876 tok/s 526–1,402 · alacsony bizalom	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.8 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: LAION
Szervezet típusa: Research collective
Ország: Germany
Közölt: 15 September 2022
Szerzők: Christoph Schuhmann, Romain Beaumont, Richard Vencu, Cade W Gordon, Ross Wightman, Mehdi Cherti, Theo Coombes, Aarush Katta, Clayton Mullis, Mitchell Wortsman, Patrick Schramowski, Srivatsa R Kundurthy, Katherine Crowson, Ludwig Schmidt, Robert Kaczmarczyk, Jenia Jitsev

Mit csinál

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

Tartomány: Vision
Feladat: Image classification

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: 986M
Képzési adatok: 11,555,735,510 tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás: 7.8 × 10²² FLOP
Hogyan jött létre: Hardware

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

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Model Card for CLIP ViT-H/14 - LAION-2B
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni CLIP ViT-H/14 - LAION-2B

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 CLIP ViT-H/14 - LAION-2B

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

Mit jelentenek a számok

Mi szükséges ehhez a modellhez való futtatáshoz

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.8 GB

Leggyorsabb

3,436 tok/s

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B eléri a paraméterek számát 986M. 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.

A legkisebb kártya, ami elbírja, az Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 37.4 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb, amit erre számolunk, az B200, nagyjából generálás 3,436 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Honnan jött

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B ki lett adva által LAION, az országban rögzítve mint Germany, alatt September 2022. A kiadó kategóriája alá tartozik research collective.

Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted.

A sebességek megértése

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 96.5 másodpercenkénti tokenek 806 tőlük

A sűrűsége miatt minden egyes tokent önállóan olvas, ezért a sebesség szerinti rendezés alább annyira közel követi a memória sávszélesség szerinti rendezést.

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.

Képzés és származás

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 7.8 × 10²² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A tanító készlet kb. futott 11,555,735,510 szöveg tokenjei

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a CLIP ViT-H/14 - LAION-2B

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

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

Minden kártyát itt leellenőriztünk a következőkkel szemben CLIP ViT-H/14 - LAION-2B, körülbelül szükséges 1.8 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.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. CLIP ViT-H/14 - LAION-2B.
03

Állítsa be a minőségi minimumot

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., 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

Rendezés sebesség szerint

A sebességsorrend lényegében egy sorrend a MEMÓRIA-SÁV szerint, a CLIP ViT-H/14 - LAION-2B. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 3,436 tok/s
05

Olvasd el az illeszkedés oszlopot utoljára.

Egy szűk elhelyezés fut, de nem hagy semmit egy hosszabb beszélgetésre, az esetében CLIP ViT-H/14 - LAION-2B. 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, mit futtat még az a kártya.

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. CLIP ViT-H/14 - LAION-2B.

Válaszok

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B — gyakori kérdések

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 986M. 986M params from https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K. 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.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Ki készítette ezt?

Kiadta LAION, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint research collective.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2022. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Mire használják?

Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Hol tudom letölteni?

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

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 7.8 × 10²² FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Két kártya memóriát vásárol, nem sebességet, ami csak akkor számít, ha az egyik kártya nem tudja tartani. Az a szám, ami tudja: 818. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 2,062–5,498 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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 1.8 GB, és körülbelül 37.4 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 3,436 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: 806.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 1.8 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.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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 1.8 GB és körülbelül generálás 640 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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 1.8 GB és körülbelül generálás 392 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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 1.8 GB és körülbelül generálás 485 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

CLIP ViT-H/14 - LAION-2B— 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 1.8 GB és körülbelül generálás 576 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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