Viking TPS kalkulátor

Otevřít váhy Silo AI,University of Turku 33B 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

132 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.2 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

103 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Viking?

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.

132 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
103 tok/s 62–164 · nízká důvěra	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
82.0 tok/s 49–131 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
82.0 tok/s 49–131 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
65.6 tok/s 39–105 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
62.8 tok/s 38–100 · nízká důvěra	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
62.8 tok/s 38–100 · nízká důvěra	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
60.1 tok/s 36–96 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
53.3 tok/s 32–85 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
53.3 tok/s 32–85 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
53.3 tok/s 32–85 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
50.6 tok/s 30–81 · nízká důvěra	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
43.1 tok/s 26–69 · nízká důvěra	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
43.1 tok/s 26–69 · nízká důvěra	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
43.1 tok/s 26–69 · nízká důvěra	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
43.1 tok/s 26–69 · nízká důvěra	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
43.1 tok/s 26–69 · nízká důvěra	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
39.7 tok/s 24–64 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.7 GB	Q4_K_M	Těsný
36.2 tok/s 22–58 · nízká důvěra	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.7 GB	Q4_K_M	Těsný
34.9 tok/s 21–56 · nízká důvěra	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.3 GB	Q6_K	Těsný
34.9 tok/s 21–56 · nízká důvěra	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.3 GB	Q6_K	Těsný
33.4 tok/s 20–53 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.3 GB	Q6_K	Těsný
33.4 tok/s 20–53 · nízká důvěra	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.3 GB	Q6_K	Těsný
32.8 tok/s 20–53 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.0 GB	Q8_0	Pohodlný
32.8 tok/s 20–53 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.0 GB	Q8_0	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: Silo AI,University of Turku
Typ organizace: Industry,Academia
Země: Finland
Publikováno: 4 April 2024

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Language modeling/generation, Language generation, Translation

Velikost

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

parametry: 33B
Výcviková data: 2,000,000,000,000 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: 2.6 × 10²³ FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

Tréninkový běh

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

Tréninkový hardware: AMD Radeon Instinct MI250X
Používané čipy: 1,024
Příkon: 1.0 MW
Datové centrum: LUMI supercomputer (Finland)

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 (unrestricted)
Tréninkový kód: Open source

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
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: Viking 33B is a 33B parameter decoder-only transformer pretrained on Finnish, English, Swedish, Danish, Norwegian, Icelandic and code. It is being trained on 2 trillion tokens (700B billion as of this release). Viking 33B is a fully open source model and is made available under the Apache 2.0 Licens…
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží Viking

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 Viking

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

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

RTX A4500

Potřeba paměti

16.8 GB

Nejrychlejší

103 tok/s

Viking dosahuje počtu parametrů 33B. To přistane v oblasti, kterou může zvládnout seriózní desktopová KARTA, jakmile jsou VÁHY zkomprimovány. Počet KARET, které sledujeme a které to mohou spustit: 132.

Nejmenší hardware, který funguje, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB, spuštění na kompresi Q3_K_M a vyrábějí kolem 22.2 tokenů za sekundu

Nejrychlejší, jak to pro to počítáme, je B200, generování přibližně 103 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Viking byl zveřejněn Silo AI,University of Turku, v zemi zaznamenané jako Finland, během April 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol language modeling/generation, Language generation, Translation.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou.

Jak rychle to běží a proč

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 20.3 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 101 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Bez rozložení pozornosti v záznamu je sloupec paměti přibližný. Je dost blízko na to, aby se podle něj vybralo hardware, a je nejméně spolehlivý při dlouhém kontextu.

Trénink a původ

Trenovací běh spotřeboval asi 2.6 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako AMD Radeon Instinct MI250X. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Tréninková sada běžela na přibližně 2,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Viking

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

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout Viking, potřebující kolem 16.8 GB při kompresi Q3_K_M. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
02

Přizpůsobte kontext svému skutečnému použití

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. Viking.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., 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

Seřaďte podle rychlosti, abyste viděli, jak si karty vedou. Viking. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 103 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Viking. 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. Viking.

Odpovědi

Viking — běžné otázky

Viking— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: 62–164 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Viking— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je RTX A4500, s kapacitou VRAM 20 GB. Spouští model při kompresi Q3_K_M používající přibližně 16.8 GB, a produkuje přibližně 22.2 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 132.

Viking— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 103 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 101.

Viking— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 16.8 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.

Viking— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q4_K_M, používající přibližně 20.7 GB a generováním zhruba 39.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

Viking— 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.

Viking— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 33B. 33B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

Viking— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Silo AI,University of Turku, zakládající se na Finland, organizace zařazená jako industry,Academia.

Viking— 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.

Viking— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol language modeling/generation, Language generation, Translation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

Viking— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

Viking— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 2.6 × 10²³ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako AMD Radeon Instinct MI250X. 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.

Viking— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 6.3 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

Viking— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Druhá karta přibližně zdvojnásobí dostupnou paměť, ale ne rychlost generování. Počet, který je již schopen ji spustit sám: 132. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

Viking— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 5. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 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