Llama 3-70B TPS kalkulátor

Otevřít váhy Meta AI 70B parametry April 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

61 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 25.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

48.4 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Llama 3-70B?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

61 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
48.4 tok/s 41–58	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
48.4 tok/s 41–58	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
38.7 tok/s 23–62 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
38.7 tok/s 23–62 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
30.9 tok/s 19–49 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
29.6 tok/s 25–36	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
29.6 tok/s 25–36	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
29.5 tok/s 25–35	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	57.5 GB	Q6_K	Pohodlný
29.5 tok/s 25–35	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	57.5 GB	Q6_K	Pohodlný
28.3 tok/s 17–45 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
26.1 tok/s 22–31	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	41.2 GB	Q4_K_M	Těsný
25.5 tok/s 22–31	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	33.0 GB	Q3_K_M	Těsný
25.5 tok/s 22–31	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	33.0 GB	Q3_K_M	Těsný
25.5 tok/s 22–31	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	33.0 GB	Q3_K_M	Těsný
25.1 tok/s 15–40 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
25.1 tok/s 15–40 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
25.1 tok/s 15–40 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	73.8 GB	Q8_0	Pohodlný
23.8 tok/s 20–29	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Těsný
20.3 tok/s 17–24	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Těsný
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Těsný
20.3 tok/s 17–24	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	73.8 GB	Q8_0	Těsný
18.7 tok/s 16–22	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	41.2 GB	Q4_K_M	Těsný
17.9 tok/s 15–22	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	57.5 GB	Q6_K	Pohodlný
17.9 tok/s 15–22	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	57.5 GB	Q6_K	Pohodlný
17.9 tok/s 15–22	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	57.5 GB	Q6_K	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: Meta AI
Typ organizace: Industry
Země: United States of America
Publikováno: 18 April 2024
Autoři: Aaditya Singh; Aaron Grattafiori; Abhimanyu Dubey; Abhinav Jauhri; Abhinav Pandey; Abhishek Kadian; Adam Kelsey; Adi Gangidi; Ahmad Al-Dahle; Amit Sangani; Ahuva Goldstand; Aiesha Letman; Ajay Menon; Akhil Mathur; Alan Schelten; Alex Vaughan; Amy Yang; Andrei Lupu; Andres Alvarado; Andrew Gallagher; Andrew Gu; Andrew Ho; Andrew Poulton; Andrew Ryan; Angela Fan; Ankit Ramchandani; Anthony Hartshorn…

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Chat, Language modeling/generation, Code generation
Číselný formát: BF16

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 70B
Výcviková data: 15,000,000,000,000 tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 7.9 × 10²⁴ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting,Hardware

Tréninkový běh

Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.

Tréninkový hardware: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Čip-hodiny: 6,400,000

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (restricted use)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: meta-llama

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Proč je to sledováno: Significant use
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Introducing Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date
Nap poslední aktualizace: 18 December 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Llama 3-70B

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží Llama 3-70B

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

A100 PCIe 40 GB

Potřeba paměti

33.0 GB

Nejrychlejší

48.4 tok/s

Llama 3-70B dosahuje počtu parametrů 70B. To dává nad spotřebitelský hardware, do oblasti, kde je karta kupována za tímto účelem spíše než přepracována pro něj. Počet karet, které sledujeme a které to mohou pojmout: 61.

Na nízkém konci se to řeší pomocí A100 PCIe 40 GB, s kapacitou VRAM 40 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 25.5 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 48.4 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

Llama 3-70B byl zveřejněn Meta AI, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol chat, Language modeling/generation, Code generation.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací meta-llama.

Čtení čísel propustnosti

Polovina karet, které to drží, zvládne více než 17.1 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 49 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

Jeho rozložení pozornosti je v naší databázi, takže hodnoty VRAM jsou vypočítány přesně místo přibližně.

Trénink a původ

Trenovací běh spotřeboval asi 7.9 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Bylo to trénováno na korpusu asi 15,000,000,000,000 tokeny textu

Jeho kritérium zahrnutí: significant use.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Llama 3-70B

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Přečtěte si nejprve číslo paměti

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na Llama 3-70B, potřebující kolem 33.0 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

Konverzace také zabírá MEMORY a roste, jak pokračuje. Nastavte posuvník na délku, kterou očekáváte, protože při dlouhém CONTEXT může být KARTA, která snadno zvládá krátké dotazy, odmítnuta. Llama 3-70B.
03

Nastavte minimální kvalitu

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q3_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Srovnejte TPS, ne specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Llama 3-70B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 48.4 tok/s
05

Podívejte se na rezervu, ne jen na padnutí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě Llama 3-70B. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Zkontrolujte kartu z druhé strany

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Llama 3-70B.

Odpovědi

Llama 3-70B — běžné otázky

Llama 3-70B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Toto jsou odhady s reálnými chybami a kterýkoli z nich může rozumně spadnout kamkoli v jeho publikovaném rozmezí v závislosti na tom, který run AI model použijete. Nejrychlejší výsledek zde: 41–58 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Llama 3-70B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je A100 PCIe 40 GB, s kapacitou VRAM 40 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 33.0 GB, a produkuje přibližně 25.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 61.

Llama 3-70B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 48.4 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 49.

Llama 3-70B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 33.0 GB při kompresi Q3_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

Llama 3-70B— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

Llama 3-70B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 70B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Llama 3-70B— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Meta AI, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

Llama 3-70B— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v April 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

Llama 3-70B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol chat, Language modeling/generation, Code generation. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Llama 3-70B— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací meta-llama. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

Llama 3-70B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 7.9 × 10²⁴ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA H100 SXM5 80GB. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

Llama 3-70B— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 12.4 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Llama 3-70B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 61. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Llama 3-70B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 18 December 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely