NVAE (CIFAR 10)

Pesi chiusi NVIDIA January 2021

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

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
NVIDIA
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America
Pubblicato
8 January 2021
Autori
Arash Vahdat, Jan Kautz

Cosa fa

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

Dominio
Image generation
Compito
Image generation

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.

Dati di addestramento
tokens
Epoche
400

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
5.9 × 10¹⁹ FLOP

125000000000000 FLOP / GPU / sec * 8 GPUs * 55 hours * 3600 sec / hour * 0.3 [assumed utilization] = 5.94e+19 FLOP [Table 6]

Come è stato stabilito
Hardware

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 Tesla V100 DGXS 16 GB
Chip utilizzati
8
Tempo di parete
55 hours

Table 6

Consumo energetico
4.1 kW

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
Closed — provider access only
Accesso al modello
Unreleased
Codice di addestramento
Open (non-commercial)

"NVAE may be used non-commercially, meaning for research or evaluation purposes only" https://github.com/NVlabs/NVAE

Come è classificato

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

Record fiducia
Confident

Fonti

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

Riferimento
NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder
Ultimo aggiornamento
11 February 2026

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

NVAE (CIFAR 10) è stato pubblicato da NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante January 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Addestramento e provenienza

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 5.9 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Risposte

NVAE (CIFAR 10) — domande comuni

01

NVAE (CIFAR 10)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 5.9 × 10¹⁹ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla V100 DGXS 16 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.

02

NVAE (CIFAR 10)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

03

NVAE (CIFAR 10)— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

04

NVAE (CIFAR 10)— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

05

NVAE (CIFAR 10)— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

06

NVAE (CIFAR 10)— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 2021. 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.

07

NVAE (CIFAR 10)— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 11 February 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.