FixRes ResNeXt-101 WSL calcolatore TPS

Apri i pesi Facebook AI 829M parametri June 2019

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 · 44.5 tok/s

Scheda più veloce

B200

4,087 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire FixRes ResNeXt-101 WSL?

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
4,087 tok/s 2,452–6,539 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.6 GB	Q8_0	Comodo
4,087 tok/s 2,452–6,539 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.6 GB	Q8_0	Comodo
3,264 tok/s 1,958–5,222 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Comodo
3,264 tok/s 1,958–5,222 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,610 tok/s 1,566–4,176 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,498 tok/s 1,499–3,997 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,498 tok/s 1,499–3,997 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,391 tok/s 1,435–3,826 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,122 tok/s 1,273–3,395 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,122 tok/s 1,273–3,395 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,122 tok/s 1,273–3,395 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
2,013 tok/s 1,208–3,221 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,717 tok/s 1,030–2,747 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,717 tok/s 1,030–2,747 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,717 tok/s 1,030–2,747 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,717 tok/s 1,030–2,747 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,717 tok/s 1,030–2,747 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,307 tok/s 784–2,091 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,307 tok/s 784–2,091 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,089 tok/s 654–1,743 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,066 tok/s 640–1,706 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,042 tok/s 625–1,668 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,042 tok/s 625–1,668 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,042 tok/s 625–1,668 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.6 GB	Q8_0	Comodo
1,042 tok/s 625–1,668 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.6 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: Facebook AI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 14 June 2019
Autori: Hugo Touvron, Andrea Vedaldi, Matthijs Douze, Hervé Jégou

Cosa fa

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

Dominio: Vision
Compito: Image classification

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: 829M
Dati di addestramento: 940,000,000 tokens

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 (non-commercial)
Codice di addestramento: Open (non-commercial)

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
Citazioni: 477

Fonti

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

Riferimento: Fixing the train-test resolution discrepancy
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono FixRes ResNeXt-101 WSL

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 FixRes ResNeXt-101 WSL

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

Il lato hardware

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

1.6 GB

Più veloce

4,087 tok/s

FixRes ResNeXt-101 WSL raggiunge un conteggio di parametri di 829M. 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.

A basso prezzo è gestito da Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 44.5 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 4,087 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

FixRes ResNeXt-101 WSL è stato pubblicato da Facebook AI, nel paese registrato come United States of America, durante June 2019. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.

Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.

I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.

Cosa decide la velocità

Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 114.8 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 809 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.

Come è stato addestrato

È stato addestrato su un corpus di circa 940,000,000 token di testo

Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per FixRes ResNeXt-101 WSL

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

Inizia dalla colonna VRAM

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di FixRes ResNeXt-101 WSL, avere bisogno di circa 1.6 GB a una compressione di Q8_0. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. FixRes ResNeXt-101 WSL.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., 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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per FixRes ResNeXt-101 WSL. 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 4,087 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di FixRes ResNeXt-101 WSL. 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

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. FixRes ResNeXt-101 WSL.

Risposte

FixRes ResNeXt-101 WSL — domande comuni

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 2,452–6,539 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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 1.6 GB, e produce approssimativamente 44.5 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

FixRes ResNeXt-101 WSL— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 4,087 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: 809.

FixRes ResNeXt-101 WSL— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 1.6 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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 1.6 GB e generando approssimativamente 761 token al secondo. Il fit è comodo.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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 1.6 GB e generando approssimativamente 466 token al secondo. Il fit è comodo.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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 1.6 GB e generando approssimativamente 577 token al secondo. Il fit è comodo.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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 1.6 GB e generando approssimativamente 685 token al secondo. Il fit è comodo.

FixRes ResNeXt-101 WSL— 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 829M. 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— chi l'ha creato?

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

FixRes ResNeXt-101 WSL— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2019. 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.

FixRes ResNeXt-101 WSL— A cosa serve?

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

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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