DLDL (PASCAL) TPS-rekenmachine

Open gewichten University of Oxford 564M parameters November 2016

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 · 65.4 tok/s

Snelste kaart

B200

6,008 tok/s · 180 GB

Welke GPU's kunnen draaien DLDL (PASCAL)?

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
6,008 tok/s 3,605–9,612 · lage vertrouwen	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
6,008 tok/s 3,605–9,612 · lage vertrouwen	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
4,797 tok/s 2,878–7,675 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
4,797 tok/s 2,878–7,675 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,837 tok/s 2,302–6,138 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,672 tok/s 2,203–5,875 · lage vertrouwen	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,672 tok/s 2,203–5,875 · lage vertrouwen	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,514 tok/s 2,109–5,623 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,119 tok/s 1,871–4,990 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,119 tok/s 1,871–4,990 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
3,119 tok/s 1,871–4,990 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
2,959 tok/s 1,775–4,734 · lage vertrouwen	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
2,523 tok/s 1,514–4,037 · lage vertrouwen	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
2,523 tok/s 1,514–4,037 · lage vertrouwen	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
2,523 tok/s 1,514–4,037 · lage vertrouwen	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
2,523 tok/s 1,514–4,037 · lage vertrouwen	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
2,523 tok/s 1,514–4,037 · lage vertrouwen	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,921 tok/s 1,153–3,074 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,921 tok/s 1,153–3,074 · lage vertrouwen	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,601 tok/s 961–2,562 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,567 tok/s 940–2,507 · lage vertrouwen	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,532 tok/s 919–2,451 · lage vertrouwen	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,532 tok/s 919–2,451 · lage vertrouwen	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,532 tok/s 919–2,451 · lage vertrouwen	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	1.3 GB	Q8_0	Comfortabel
1,532 tok/s 919–2,451 · lage vertrouwen	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	1.3 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: University of Oxford
Organisatietype: Academia
Land: United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Gepubliceerd: 6 November 2016
Auteurs: Bin-Bin Gao, Chao Xing, Chen-Wei Xie, Jianxin Wu, Xin Geng

Wat het doet

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

Domein: Vision
Taak: Image classification
Aanpak: Supervised
Basis model: VGG16,VGG19

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: 564M
Training gegevens: 22,531 tokens

De trainingsrun

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

Training hardware: NVIDIA Tesla K40c
Gebruikte chips: 1
Stroomverbruik: 283 W

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)

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: Likely

Bronnen

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

Referentie: Deep Label Distribution Learning With Label Ambiguity
Laatst bijgewerkt: 11 February 2026

De extremen

De tien snelste GPU's die draaien DLDL (PASCAL)

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 DLDL (PASCAL)

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

Wat nodig is om dit model te draaien

Minimum kaart

Tesla C1080

Geheugen nodig

1.3 GB

Snelste

6,008 tok/s

DLDL (PASCAL) bereikt een parameter telling van 564M. 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.

De kleinste kaart die het vasthoudt is Tesla C1080, met een geheugen capaciteit van 4 GB, het draaien ervan met een compressie van Q8_0 en produceren rond 65.4 tokens per seconde

De snelste resultaten komen van B200, genereren ongeveer 6,008 tokens per seconde op basis van een geheugendoorbandsnelheid van 8,000 GB/s.

Achtergrond

DLDL (PASCAL) werd gepubliceerd door University of Oxford, in het land geregistreerd als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, tijdens November 2016. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.

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

In plaats van vanaf nul te worden getraind, is het afgeleid van VGG16,VGG19. Dat is waarom het de algemene vorm en grootte van het basismodell deelt.

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.

Het lezen van de doorvoercijfers

De helft van de kaarten die het vasthouden, beheren meer dan 168.7 tokens per seconde. 809 van hen

Het is een dicht model, dus elke parameter wordt gelezen voor elk token dat wordt geproduceerd. Dat maakt de snelheid bijna precies het geheugenbandbreedte bijhouden — een kaart met twee keer de bandbreedte genereert ongeveer twee keer zo snel.

De interne architectuur is niet gedocumenteerd, dus het geheugen wordt geschat op basis van het aantal parameters en dienovereenkomstig gemarkeerd. Verwacht dat de werkelijke waarde verschilt, vooral bij lange context.

Training en herkomst

Het is getraind op een corpus van ongeveer 22,531 tekstokens

De inclusiecriteria: sOTA improvement.

Stap voor stap

Hoe een GPU te kiezen voor DLDL (PASCAL)

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

Elke kaart hier is gecontroleerd op DLDL (PASCAL), ongeveer nodig 1.3 GB bij een compressie van Q8_0. De capaciteit is de poort — een GPU-kaart houdt het of het houdt het niet.
02

Stem de context af op uw werkelijke gebruik

Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. DLDL (PASCAL).
03

Stel een kwaliteitsvloer in

Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden., 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

Rangschik op doorvoer in plaats van specificatielijst

Sorteren op snelheid om te zien hoe de kaarten gerangschikt zijn voor DLDL (PASCAL). Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte. De kaart bovenaan de lijst is B200, bij 6,008 tok/s
05

Lees de passen kolom laatst

Strak betekent dat het laadt en werkt zonder ruimte om de context later te verhogen, in het geval van DLDL (PASCAL). 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

Zie wat die kaart nog meer draait

Het volgen van een GPU-kaart naar zijn eigen pagina toont elk ander model dat het kan bevatten, wat de vraag is die volgt zodra je je hebt ingesteld op DLDL (PASCAL).

Antwoorden

DLDL (PASCAL) — veelgestelde vragen

DLDL (PASCAL)— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?

Alleen door af te laden, wat meestal een valse economie is: het deel dat in systeemgeheugen wordt vastgehouden, houdt het hele ding tegen. Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.

DLDL (PASCAL)— Zouden twee GPU's het sneller draaien?

Een tweede kaart verdubbelt ruwweg het beschikbare geheugen, maar niet de generatie snelheid. Het aantal dat al in staat is om het alleen te draaien: 818. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.

DLDL (PASCAL)— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?

Elke kaart wordt weergegeven met de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan bevatten. Het aantal verschillende compressieniveaus op de kaarten die het kunnen houden: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.

DLDL (PASCAL)— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?

Ze worden berekend uit specificaties in plaats van gemeten, en elk heeft een bereik. Een voorbeeld: 3,605–9,612 tok/s op B200. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.

DLDL (PASCAL)— 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 1.3 GB, en produceert ongeveer 65.4 tokens per second. Het aantal kaarten dat het totaal kan draaien: 818.

DLDL (PASCAL)— hoe snel is het op een GPU?

Het hangt af van de kaart. De snelste die we berekenen is B200, ongeveer 6,008 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: 809.

DLDL (PASCAL)— hoeveel VRAM heeft het nodig?

Het heeft ongeveer 1.3 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.

DLDL (PASCAL)— 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 1.3 GB en genereren ongeveer 1,119 tokens per second. De fit is comfortabel.

DLDL (PASCAL)— 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 1.3 GB en genereren ongeveer 685 tokens per second. De fit is comfortabel.

DLDL (PASCAL)— 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 1.3 GB en genereren ongeveer 849 tokens per second. De fit is comfortabel.

DLDL (PASCAL)— 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 1.3 GB en genereren ongeveer 1,006 tokens per second. De fit is comfortabel.

DLDL (PASCAL)— 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.

DLDL (PASCAL)— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 564M. Finetunes 4 versions of VGG VGG 16: 138000000 VGG 19: 144000000 Total 2*(138000000+144000000)=564000000. 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.

DLDL (PASCAL)— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of Oxford, gebaseerd op United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, een organisatie geclassificeerd als academia.

DLDL (PASCAL)— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in November 2016. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

DLDL (PASCAL)— waarvoor wordt het gebruikt?

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

DLDL (PASCAL)— 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.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 11 February 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