Suno Bark Model TPS kalkulátor
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
818 karty, které máme specifikace pro
Nejmenší karta, která se vejde
Tesla C1080
4 GB · Q8_0 · 123 tok/s
Nejrychlejší karta
B200
11,294 tok/s · 180 GB
Které GPU mohou spustit Suno Bark Model?
Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď
Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..
Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.
818 karty odpovídají
Vypočítávání| Potřebuje | Kvantisace | Pohodlné | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
11,294
tok/s
6,776–18,071 · nízká důvěra |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
11,294
tok/s
6,776–18,071 · nízká důvěra |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
9,019
tok/s
5,411–14,430 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
9,019
tok/s
5,411–14,430 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
7,213
tok/s
4,328–11,540 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
6,904
tok/s
4,142–11,046 · nízká důvěra |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
6,904
tok/s
4,142–11,046 · nízká důvěra |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
6,607
tok/s
3,964–10,571 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,864
tok/s
3,518–9,382 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,864
tok/s
3,518–9,382 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,864
tok/s
3,518–9,382 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
5,562
tok/s
3,337–8,900 · nízká důvěra |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,744
tok/s
2,846–7,590 · nízká důvěra |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,744
tok/s
2,846–7,590 · nízká důvěra |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,744
tok/s
2,846–7,590 · nízká důvěra |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,744
tok/s
2,846–7,590 · nízká důvěra |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
4,744
tok/s
2,846–7,590 · nízká důvěra |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,612
tok/s
2,167–5,779 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,612
tok/s
2,167–5,779 · nízká důvěra |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
3,010
tok/s
1,806–4,816 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,946
tok/s
1,767–4,713 · nízká důvěra |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,880
tok/s
1,728–4,608 · nízká důvěra |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,880
tok/s
1,728–4,608 · nízká důvěra |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,880
tok/s
1,728–4,608 · nízká důvěra |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 1.0 GB | Q8_0 | Pohodlný |
|
2,880
tok/s
1,728–4,608 · nízká důvěra |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 1.0 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
- Suno
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 15 April 2023
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Audio
- Úkol
- Audio generation
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 300M
- Výcviková data
- tokens
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 (non-commercial)
- Tréninkový kód
- Unreleased
- Hugging Face
- suno
MIT License https://huggingface.co/suno/bark "This model is meant for research purposes only. The model output is not censored and the authors do not endorse the opinions in the generated content. Use at your own risk."
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Extrémy
Deset nejrychlejších GPU, které běží Suno Bark Model
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..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 11,294 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 11,294 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 9,019 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 9,019 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 7,213 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 6,904 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 6,904 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 6,607 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 5,864 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 5,864 tok/s
Nejmenší GPU, které ještě běží Suno Bark Model
Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..
- 01 GeForce RTX 4010 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 136 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 136 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 181 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 271 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 48.2 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 141 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 159 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 141 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 114 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Potřebuje 1.0 GB · Q8_0 · Pohodlný 117 tok/s
Co čísla znamenají
Co je potřeba k provozování tohoto modelu
Minimum karta
Tesla C1080
Potřeba paměti
1.0 GB
Nejrychlejší
11,294 tok/s
Suno Bark Model dosahuje počtu parametrů 300M. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 818.
Nejmenší karta, která to pojme, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB, spuštění na kompresi Q8_0 a vyrábějí kolem 123 tokenů za sekundu
Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 11,294 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.
Co je tento MODEL
Suno Bark Model byl zveřejněn Suno, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2023. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Audio, a je zaznamenán jako vykonávající úkol audio 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 suno.
Co rozhoduje o rychlosti
Mediánový výsledek je kolem 317.1 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 818 z nich
Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.
Jeho vnitřní architektura není v evidenci, takže paměť je přibližně odhadnuta z počtu parametrů a označena odpovídajícím způsobem. Očekávejte, že skutečná čísla se budou lišit, zejména u dlouhého kontextu.
Krok za krokem
Jak vybrat GPU pro Suno Bark Model
Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.
-
01
Začněte od sloupce paměti
Každá KARTA zde byla zkontrolována proti Suno Bark Model, potřebující kolem 1.0 GB při kompresi Q8_0. Žádné množství výpočetního výkonu nenahradí kartu, která to nemůže udržet.
-
02
Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat
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. Suno Bark Model.
-
03
Nastavte minimální kvalitu
Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q8_0 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
Třídit podle rychlosti
Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Suno Bark Model. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 11,294 tok/s
-
05
Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí
Tight znamená, že se načítá a funguje bez možnosti později zvýšit context length, v případě Suno Bark Model. 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
Podívejte se, co dalšího ta karta spouští
Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Suno Bark Model.
Odpovědi
Suno Bark Model — běžné otázky
Suno Bark Model— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?
Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.0 GB a generováním zhruba 1,595 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Suno Bark Model— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?
Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.0 GB a generováním zhruba 1,892 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Suno Bark Model— 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.
Suno Bark Model— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 300M. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Suno Bark Model— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Suno, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Suno Bark Model— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2023. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Suno Bark Model— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Audio, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol audio generation. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Suno Bark Model— kde si to mohu stáhnout?
Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací suno. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.
Suno Bark Model— 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. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.
Suno Bark Model— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?
Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 818. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.
Suno Bark Model— 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: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.
Suno Bark Model— 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: 6,776–18,071 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.
Suno Bark Model— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Tesla C1080, s kapacitou VRAM 4 GB. Spouští model při kompresi Q8_0 používající přibližně 1.0 GB, a produkuje přibližně 123 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 818.
Suno Bark Model— jak rychle je to na GPU?
Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 11,294 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 818.
Suno Bark Model— kolik VRAM potřebuje?
Potřebuje asi 1.0 GB při kompresi Q8_0, 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.
Suno Bark Model— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?
Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.0 GB a generováním zhruba 2,104 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
Suno Bark Model— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?
Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 1.0 GB a generováním zhruba 1,288 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.
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.