Depth Anything V2 Large TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Tik Tok,Hong Kong University 335.3M Paraméterek October 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 · 110 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

10,105 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni Depth Anything V2 Large?

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
10,105 tok/s 6,063–16,168 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
10,105 tok/s 6,063–16,168 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
8,069 tok/s 4,842–12,911 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
8,069 tok/s 4,842–12,911 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,453 tok/s 3,872–10,325 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,177 tok/s 3,706–9,883 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
6,177 tok/s 3,706–9,883 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,911 tok/s 3,547–9,458 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,246 tok/s 3,148–8,394 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,246 tok/s 3,148–8,394 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
5,246 tok/s 3,148–8,394 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,977 tok/s 2,986–7,963 · alacsony bizalom	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,244 tok/s 2,546–6,791 · alacsony bizalom	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,244 tok/s 2,546–6,791 · alacsony bizalom	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,244 tok/s 2,546–6,791 · alacsony bizalom	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,244 tok/s 2,546–6,791 · alacsony bizalom	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
4,244 tok/s 2,546–6,791 · alacsony bizalom	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,232 tok/s 1,939–5,171 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
3,232 tok/s 1,939–5,171 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,693 tok/s 1,616–4,309 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,636 tok/s 1,581–4,217 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,577 tok/s 1,546–4,123 · alacsony bizalom	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,577 tok/s 1,546–4,123 · alacsony bizalom	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,577 tok/s 1,546–4,123 · alacsony bizalom	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.1 GB	Q8_0	Kényelmes
2,577 tok/s 1,546–4,123 · 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: Tik Tok,Hong Kong University
Szervezet típusa: Industry,Academia
Ország: China, Hong Kong
Közölt: 20 October 2024
Szerzők: Lihe Yang, Bingyi Kang, Zilong Huang, Zhen Zhao, Xiaogang Xu, Jiashi Feng, Hengshuang Zhao

Mit csinál

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

Tartomány: 3D modeling
Feladat: 3D reconstruction

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: 335.3M
Képzési adatok: tokens

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 (non-commercial)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: depth-anything

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: Depth Anything V2
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni Depth Anything V2 Large

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 Depth Anything V2 Large

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

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

Minimális kártya

Tesla C1080

Szükséges memória

1.1 GB

Leggyorsabb

10,105 tok/s

Depth Anything V2 Large eléri a paraméterek számát 335.3M. 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 belépési pont a Tesla C1080, memória kapacitással rendelkezik 4 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q8_0 és körülbelül előállítva 110 tokenek másodpercenként

A legjobb kategóriájú B200, nagyjából generálás 10,105 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Erről a modelről

Depth Anything V2 Large ki lett adva által Tik Tok,Hong Kong University, az országban rögzítve mint China, alatt October 2024. A kiadó kategóriája alá tartozik industry,Academia.

Működik a területen a 3D modeling, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása 3D reconstruction.

Mivel a súlyai ki lettek adva, semmi sem függ attól, hogy egy szolgáltató elérhető marad-e - a tiéd, amint letöltötted. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva depth-anything.

Milyen gyorsan fut, és miért

A medián eredmény körül 283.8 másodpercenkénti tokenek. Jogosultsági olvasási sebesség: 818 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

A belső architektúrája nincs nyilvántartásban, így a memória a paraméterek száma alapján van megbecsülve és ennek megfelelően van megjelölve. Várhatóan a tényleges érték eltér, különösen hosszú CONTEXT LENGTH esetén.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a Depth Anything V2 Large

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

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a Depth Anything V2 Large, körülbelül szükséges 1.1 GB a tömörítésnél Q8_0. Semennyi feldolgozási teljesítmény nem kompenzálja azt a kártyát, amelyik nem tudja megtartani.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. Depth Anything V2 Large.
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.

Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. Depth Anything V2 Large. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 10,105 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben Depth Anything V2 Large. 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.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. Depth Anything V2 Large.

Válaszok

Depth Anything V2 Large — gyakori kérdések

Depth Anything V2 Large— 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 110 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 818.

Depth Anything V2 Large— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 10,105 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.

Depth Anything V2 Large— 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.

Depth Anything V2 Large— 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 1,882 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Depth Anything V2 Large— 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 1,152 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Depth Anything V2 Large— 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 1,427 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Depth Anything V2 Large— 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 1,693 másodpercenkénti tokenek. A illeszkedés kényelmes.

Depth Anything V2 Large— 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.

Depth Anything V2 Large— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 335.3M. 335.3M. 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.

Depth Anything V2 Large— Ki készítette ezt?

Kiadta Tik Tok,Hong Kong University, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.

Depth Anything V2 Large— Mikor adták ki?

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

Depth Anything V2 Large— Mire használják?

Működik a területen a 3D modeling, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot 3D reconstruction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Depth Anything V2 Large— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt depth-anything. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Depth Anything V2 Large— 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.

Depth Anything V2 Large— 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.

Depth Anything V2 Large— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

Depth Anything V2 Large— 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: 6,063–16,168 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

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