VideoMAE V2 calcolatore TPS

Apri i pesi Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab 1B parametri March 2023

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

818 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 36.9 tok/s

Scheda più veloce

B200

3,388 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire VideoMAE V2?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
3,388 tok/s 2,033–5,421 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,706 tok/s 1,623–4,329 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,706 tok/s 1,623–4,329 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,164 tok/s 1,298–3,462 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,071 tok/s 1,243–3,314 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
2,071 tok/s 1,243–3,314 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,982 tok/s 1,189–3,171 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,759 tok/s 1,055–2,815 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,669 tok/s 1,001–2,670 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,423 tok/s 854–2,277 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,423 tok/s 854–2,277 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,423 tok/s 854–2,277 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,423 tok/s 854–2,277 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,423 tok/s 854–2,277 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,084 tok/s 650–1,734 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Comodo
1,084 tok/s 650–1,734 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.8 GB	Q8_0	Comodo
903 tok/s 542–1,445 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
884 tok/s 530–1,414 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo
864 tok/s 518–1,382 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.8 GB	Q8_0	Comodo
864 tok/s 518–1,382 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.8 GB	Q8_0	Comodo
864 tok/s 518–1,382 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.8 GB	Q8_0	Comodo
864 tok/s 518–1,382 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.8 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab
Tipo di organizzazione: Academia,Academia
Paese: China
Pubblicato: 29 March 2023
Autori: Limin Wang, Bingkun Huang, Zhiyu Zhao, Zhan Tong, Yinan He, Yi Wang, Yali Wang, Yu Qiao

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Video
Compito: Action recognition
Approccio: Self-supervised learning
Modello di base: ViT-G/14
Formato numerico: FP16

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 1B
Dati di addestramento: 1,243,350,000 tokens
Epoche: 1,200

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 9.7 × 10²¹ FLOP
Come è stato stabilito: Hardware
Addestramento fine: 9.7 × 10²¹ FLOP

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Chip utilizzati: 64
Tempo di parete: 336 hours (14 days)
Consumo energetico: 51.0 kW
Costo di calcolo: $18,340

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Codice di addestramento: Open source

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Perché è monitorato: SOTA improvement
Record fiducia: Confident
Citazioni: 664

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono VideoMAE V2

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano VideoMAE V2

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.8 GB

Più veloce

3,388 tok/s

VideoMAE V2 raggiunge un conteggio di parametri di 1B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 818.

L'hardware minimo che funziona è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 36.9 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 3,388 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

VideoMAE V2 è stato pubblicato da Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab, nel paese registrato come China, durante March 2023. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Academia.

Funziona nel dominio di Video, ed è registrato come eseguire il compito di action recognition.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, ViT-G/14. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.

Comprendere le velocità

Il risultato mediano è attorno 95.1 token al secondo 806 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.

Addestramento e provenienza

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 9.7 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Il set di addestramento si aggirava attorno a 1,243,350,000 token di testo

È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per VideoMAE V2

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di VideoMAE V2, avere bisogno di circa 1.8 GB a una compressione di Q8_0. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da VideoMAE V2.
03

Imposta un pavimento di qualità

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q8_0 sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per VideoMAE V2. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 3,388 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di VideoMAE V2. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Controlla la GPU dall'altro lato

Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su VideoMAE V2.

Risposte

VideoMAE V2 — domande comuni

VideoMAE V2— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 2,033–5,421 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

VideoMAE V2— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q8_0 utilizzando circa 1.8 GB, e produce approssimativamente 36.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

VideoMAE V2— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 3,388 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 806.

VideoMAE V2— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.8 GB a una compressione di Q8_0, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

VideoMAE V2— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?

Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 631 token al secondo. Il fit è comodo.

VideoMAE V2— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 386 token al secondo. Il fit è comodo.

VideoMAE V2— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 479 token al secondo. Il fit è comodo.

VideoMAE V2— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 1.8 GB e generando approssimativamente 568 token al secondo. Il fit è comodo.

VideoMAE V2— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

VideoMAE V2— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 1B. 1B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

VideoMAE V2— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Nanjing University,Shenzhen Institute of Advanced Technology,Shanghai AI Lab, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.

VideoMAE V2— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in March 2023. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

VideoMAE V2— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Video, e viene registrato come gestire il compito di action recognition. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

VideoMAE V2— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

VideoMAE V2— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 9.7 × 10²¹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

VideoMAE V2— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

VideoMAE V2— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

VideoMAE V2— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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