GPU DBNs
Geen schatting
Geen hardwarevereisten voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.
Op record
Volledige specificatie
Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.
- Organisatie
- Stanford University
- Organisatie type
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 15 June 2009
- Auteurs
- R Raina, A Madhavan, AY Ng
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Other
- Taak
- Miscellaneous image analysis
- Numerical format
- FP32
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.
- Parameters
- 100M
- Opleidingsgegevens
- 121,344,000,000 tokens
"For example, we are able to reduce the time required to learn a four-layer DBN with 100 million free parameters from several weeks to around a single day."
Table 2 shows the running time for processing 1 million examples for RBMs of varying size
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 1 × 10¹⁵ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
https://www.getguesstimate.com/models/19602 6435 GPU seconds for 1M examples Single GTX 280 with 622.1 GFLOPS All results are reported for 1M examples, unclear if they ran larger training experiments.
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited,Historical significance
- Vereiste vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 1,032
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
GPU DBNs was published by Stanford University, in United States of America, in June 2009. academia is the category the publisher falls under.
It works in Other, and is recorded as doing miscellaneous image analysis.
Omdat de gewichten niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarecijfers elders op deze site op dit van toepassing.
Hoe het was getraind
Training it took roughly 1 × 10¹⁵ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It was trained on about 121,344,000,000 tokens of text.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited,Historical significance.
Antwoorden
GPU DBNs — Veelgestelde vragen
What is GPU DBNs used for?
GPU DBNs works in Other, and is recorded as handling miscellaneous image analysis. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
How much compute was used to train GPU DBNs?
Around 1 × 10¹⁵ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run GPU DBNs?
None. GPU DBNs is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is GPU DBNs open source?
The licensing for GPU DBNs was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does GPU DBNs have?
GPU DBNs has 100M parameters. "For example, we are able to reduce the time required to learn a four-layer DBN with 100 million free parameters from several weeks to around a single day.". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created GPU DBNs?
GPU DBNs was published by Stanford University, based in United States of America, categorised as academia.
When was GPU DBNs released?
GPU DBNs was published in June 2009. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
De andere richting
Vanuit het andere perspectief bekijken?
Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.