EnhanceNet calcolatore TPS

Apri i pesi Max Planck Institute for Intelligent Systems 814.5K parametri December 2016

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 · 45,262 tok/s

Scheda più veloce

B200

4,160,080 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire EnhanceNet?

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
4,160,080 tok/s 2,496,048–6,656,128 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
4,160,080 tok/s 2,496,048–6,656,128 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,321,928 tok/s 1,993,157–5,315,084 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
3,321,928 tok/s 1,993,157–5,315,084 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,656,731 tok/s 1,594,039–4,250,770 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,542,849 tok/s 1,525,709–4,068,558 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,542,849 tok/s 1,525,709–4,068,558 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,433,647 tok/s 1,460,188–3,893,835 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,159,861 tok/s 1,295,917–3,455,778 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,159,861 tok/s 1,295,917–3,455,778 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,159,861 tok/s 1,295,917–3,455,778 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
2,048,839 tok/s 1,229,304–3,278,143 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,747,234 tok/s 1,048,340–2,795,574 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,747,234 tok/s 1,048,340–2,795,574 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,747,234 tok/s 1,048,340–2,795,574 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,747,234 tok/s 1,048,340–2,795,574 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,747,234 tok/s 1,048,340–2,795,574 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,330,394 tok/s 798,236–2,128,630 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,330,394 tok/s 798,236–2,128,630 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,108,661 tok/s 665,197–1,773,858 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,085,001 tok/s 651,001–1,736,001 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,060,820 tok/s 636,492–1,697,313 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,060,820 tok/s 636,492–1,697,313 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,060,820 tok/s 636,492–1,697,313 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	0.7 GB	Q8_0	Comodo
1,060,820 tok/s 636,492–1,697,313 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	0.7 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: Max Planck Institute for Intelligent Systems
Tipo di organizzazione: Academia
Paese: Germany
Pubblicato: 23 December 2016
Autori: Mehdi S. M. Sajjadi, B. Scholkopf, M. Hirsch

Cosa fa

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

Dominio: Vision
Compito: Image super-resolution
Approccio: Supervised

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: 814.5K
Dati di addestramento: 9,830,400,000 tokens

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: 1.3 × 10¹⁷ FLOP
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 K40c
Chip utilizzati: 1
Tempo di parete: 24 hours
Consumo energetico: 282 W

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: Unreleased

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,Highly cited
Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: EnhanceNet: Single Image Super-Resolution Through Automated Texture Synthesis
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono EnhanceNet

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 EnhanceNet

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

0.7 GB

Più veloce

4,160,080 tok/s

EnhanceNet raggiunge un conteggio di parametri di 814.5K. 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 45,262 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 4,160,080 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

EnhanceNet è stato pubblicato da Max Planck Institute for Intelligent Systems, nel paese registrato come Germany, durante December 2016. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.

Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image super-resolution.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Leggendo i dati di throughput

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 116,815.0 token al secondo 818 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

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.3 × 10¹⁷ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K40c. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 9,830,400,000 token di testo

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

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per EnhanceNet

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

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro EnhanceNet, avere bisogno di circa 0.7 GB a una compressione di Q8_0. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

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. EnhanceNet.
03

Imposta un pavimento di qualità

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.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per EnhanceNet. 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 4,160,080 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di EnhanceNet. 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

Vedi cos'altro che questa card esegue

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 EnhanceNet.

Risposte

EnhanceNet — domande comuni

EnhanceNet— 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: 2,496,048–6,656,128 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.

EnhanceNet— 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 0.7 GB, e produce approssimativamente 45,262 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

EnhanceNet— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 4,160,080 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: 818.

EnhanceNet— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 0.7 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.

EnhanceNet— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 774,815 token al secondo. Il fit è comodo.

EnhanceNet— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 474,457 token al secondo. Il fit è comodo.

EnhanceNet— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 587,611 token al secondo. Il fit è comodo.

EnhanceNet— 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 0.7 GB e generando approssimativamente 696,813 token al secondo. Il fit è comodo.

EnhanceNet— 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.

EnhanceNet— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 814.5K. 2*3*3*3*64+22*3*3*64*64=814464 24 CNN layers with 3x3 kernels and 64 channels and 3 input/output channels (see Table 1). 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.

EnhanceNet— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Max Planck Institute for Intelligent Systems, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come academia.

EnhanceNet— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in December 2016. 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.

EnhanceNet— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image super-resolution. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

EnhanceNet— 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.

EnhanceNet— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 1.3 × 10¹⁷ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA Tesla K40c. 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.

EnhanceNet— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Solo scaricando, che di solito è una falsa economia: la parte tenuta in SYSTEM MEMORY rallenta tutto. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

EnhanceNet— 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.

EnhanceNet— 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 28 November 2025

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