DINOv2 TPS-rekenmachine

Open gewichten Facebook AI Research,INRIA 1.1B parameters April 2023

Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..

Bereken voor dit model

818 kaarten die het kunnen draaien

818 kaarten die we hebben specificaties voor

Kleinste kaart die past

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 32.3 tok/s

Snelste kaart

B200

2,972 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien DINOv2?

Stel de invoer in, lees het antwoord

Contextlengte tokens

Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..

Minimale kwaliteit

Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.

Zoek kaarten

Kaartgeheugen

Toon ook kaarten die het niet kunnen draaien

818 kaarten passen

Berekenen

					Heeft	Kwantificatie	Past
2,972 tok/s 1,783–4,755 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
2,972 tok/s 1,783–4,755 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
2,373 tok/s 1,424–3,797 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
2,373 tok/s 1,424–3,797 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,898 tok/s 1,139–3,037 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,817 tok/s 1,090–2,907 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,817 tok/s 1,090–2,907 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,739 tok/s 1,043–2,782 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,543 tok/s 926–2,469 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,543 tok/s 926–2,469 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,543 tok/s 926–2,469 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,464 tok/s 878–2,342 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,248 tok/s 749–1,997 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,248 tok/s 749–1,997 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,248 tok/s 749–1,997 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,248 tok/s 749–1,997 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
1,248 tok/s 749–1,997 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
950 tok/s 570–1,521 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
950 tok/s 570–1,521 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
792 tok/s 475–1,267 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
775 tok/s 465–1,240 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
758 tok/s 455–1,213 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
758 tok/s 455–1,213 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
758 tok/s 455–1,213 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel
758 tok/s 455–1,213 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.9 GB	Q8_0	Comfortabel

Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.

Op record

Volledige specificatie

Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.

Organisatie: Facebook AI Research,INRIA
Organisatietype: Industry,Academia
Land: United States of America, France
Gepubliceerd: 14 April 2023
Auteurs: Maxime Oquab, Timothée Darcet, Théo Moutakanni, Huy Vo, Marc Szafraniec, Vasil Khalidov, Pierre Fernandez, Daniel Haziza, Francisco Massa, Alaaeldin El-Nouby, Mahmoud Assran, Nicolas Ballas, Wojciech Galuba, Russell Howes, Po-Yao Huang, Shang-Wen Li, Ishan Misra, Michael Rabbat, Vasu Sharma, Gabriel Synnaeve, Hu Xu, Hervé Jegou, Julien Mairal, Patrick Labatut, Armand Joulin, Piotr Bojanowski

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.

Domein: Vision
Taak: Image representation, Image classification
Aanpak: Self-supervised learning
Numerieke indeling: FP16

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.

parameters: 1.1B
Training gegevens: 36,380,002,816 tokens

Training rekenen

De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.

Training rekenen: 7.4 × 10²¹ FLOP
Hoe het werd opgericht: Hardware

De trainingsrun

Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.

Training hardware: NVIDIA A100 SXM4 40 GB
Rekenkosten: $10,204

Beschikbaarheid

Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.

Gewichten: Open — downloadable
Toegang tot model: Open weights (unrestricted)
Training code: Open source

Hoe het is geclassificeerd

Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Waarom het wordt gevolgd: SOTA improvement
Record vertrouwen: Confident
Citaties: 8,133

Bronnen

Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision
Laatst bijgewerkt: 25 May 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien DINOv2

Gerangschikt op geschatte tokens per seconde, nieuwste kaart eerst waar snelheden gelijk zijn. Omdat generatie gebonden is aan geheugensnelheid, volgt deze ordening de snelheid in plaats van een gamebenchmark..

De kleinste GPU's die nog steeds draaien DINOv2

De goedkoopste route erin, op basis van geheugencapaciteit. Een krappe pasvorm draait het model maar laat niets over voor een langer gesprek..

Wat de cijfers betekenen

De hardwarekant

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

1.9 GB

Snelste

2,972 tok/s

DINOv2 bereikt een parameter telling van 1.1B. Dat is klein genoeg zodat hardware zelden de obstakel is, inclusief op kaarten van enkele jaren oud. Het aantal kaarten dat we volgen die het kunnen draaien: 818.

Aan de onderkant wordt het afgehandeld door Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 32.3 tokens per seconde

De snelste we er voor berekenen is B200, genereren ongeveer 2,972 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Waar het vandaan kwam

DINOv2 werd gepubliceerd door Facebook AI Research,INRIA, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens April 2023. De categorie waaronder de uitgever valt is industry,Academia.

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image representation, Image classification.

Het feit dat de gewichten open zijn, is wat deze pagina in de calculator plaatst in plaats van alleen in de catalogus: het is een model dat je daadwerkelijk kunt vasthouden.

Begrijpen van de snelheden

De mediaanresultaat is rond 83.5 tokens per second. Outright de leessnelheid overschrijden. 799 van hen

Doordat het dicht is, leest het alles per token, wat de reden is waarom de volgorde op snelheid hieronder zo nauwkeurig de volgorde op geheugendebandbreedte volgt.

Geheugen hier is geschat op basis van grootte in plaats van berekend vanuit de architectuur, die niet is vastgelegd voor dit model — de cijfers zijn indicatief eerder dan exact.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

Training kostte een rekensbudget van ongeveer 7.4 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.

De trainingsset liep naar ongeveer 36,380,002,816 tekstokens

Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor DINOv2

De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..

01

Lees eerst de geheugenfiguur

De tabel vermeldt elke kaart die in staat is om te bevatten. DINOv2, ongeveer nodig 1.9 GB bij een compressie van Q8_0. Geen hoeveelheid verwerkingskracht compenseert een kaart die het niet kan vasthouden.
02

Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken

Langere gesprekken kosten geheugen bovenop wat de gewichten nodig hebben. Verplaats de schuifregelaar naar je echte werklengte voordat je een rij vertrouwt voor DINOv2.
03

Bepaal hoeveel compressie je accepteert

Compressie is wat een model laat passen op kleinere kaarten, tegen een bepaalde kost in nauwkeurigheid., bereiken van een compressie van Q8_0 op de kleinste kaart die past. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
04

Sorteer op snelheid

De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. DINOv2. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 2,972 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Een strakke pasvorm draait, maar laat niets over voor een langer gesprek, in het geval van DINOv2. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
06

Open de kaart die je hebt gekozen.

Elke kaartnaam linkt naar zijn eigen pagina, die dezelfde berekening door het hele modelcatalogus uitvoert. Een kaart wordt meestal gekocht voor meer dan één model, dus het is de moeite waard om te kijken voordat je koopt voor DINOv2.

Antwoorden

DINOv2 — veelgestelde vragen

DINOv2— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?

De kleinste kaart in onze catalogus die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB. Het draait het model op een compressie van Q8_0 ongeveer 1.9 GB, en produceert ongeveer 32.3 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

DINOv2— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 2,972 tokens per seconde; de langzaamste die het nog steeds draait haalt aanzienlijk minder. De leessnelheid is rond de tien tokens per seconde, en het aantal kaarten dat dat haalt: 799.

DINOv2— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 1.9 GB bij een compressie van Q8_0, welke is wat de kleinste card die het draait gebruikt. Minder compressie heeft meer nodig: de cijfers in de memory-kolom hierboven worden opnieuw berekend voor elke card, omdat elke card de minst gecomprimeerde versie kan vasthouden.

DINOv2— kan ik het draaien op een GPU met 8 GB?

Ja. De GPU kaart CMP 170HX 8 GB, houden 8 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 1.9 GB en genereren ongeveer 554 tokens per second. De fit is comfortabel.

DINOv2— kan ik het draaien op een GPU met 12 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 3080 Ti, houden 12 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 1.9 GB en genereren ongeveer 339 tokens per second. De fit is comfortabel.

DINOv2— kan ik het draaien op een GPU met 16 GB?

Ja. De GPU kaart Tesla V100 SXM2 16 GB, houden 16 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 1.9 GB en genereren ongeveer 420 tokens per second. De fit is comfortabel.

DINOv2— kan ik het draaien op een GPU met 24 GB?

Ja. De GPU kaart GeForce RTX 5090 D V2, houden 24 GB, draait het met een compressie van Q8_0, ongeveer 1.9 GB en genereren ongeveer 498 tokens per second. De fit is comfortabel.

DINOv2— is het open-source?

De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.

DINOv2— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 1.1B. 1.14B from https://huggingface.co/facebook/dinov2-giant. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.

DINOv2— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Facebook AI Research,INRIA, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry,Academia.

DINOv2— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in April 2023. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

DINOv2— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image representation, Image classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.

DINOv2— waar kan ik het downloaden?

De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.

DINOv2— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?

Training verbruikte ongeveer 7.4 × 10²¹ FLOP, op hardware vastgelegd als NVIDIA A100 SXM4 40 GB. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.

DINOv2— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

DINOv2— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

DINOv2— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Omdat de capaciteit varieert, varieert ook hoe hard het moet worden samengedrukt. Het aantal onderscheidende niveaus in de bovenstaande tabel: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

DINOv2— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Dit zijn schattingen met echte foutmarges, en elk van hen zou redelijkerwijs ergens binnen zijn gepubliceerde bereik kunnen vallen, afhankelijk van welke runtime je gebruikt. Het snelste resultaat hier: 1,783–4,755 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 25 May 2026

De andere richting

Van de andere kant bekijken?

Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.

Alle AI-modellen