Suno Bark Model TPS kalkulátor

Otevřít váhy Suno 300M parametry April 2023

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 to mohou spustit

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

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."

Hugging Face
suno

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

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.

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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

  5. 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.

  6. 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

01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

05

Suno Bark Model— Kdo to vytvořil?

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

06

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.

07

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.

08

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.

09

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.

10

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.

11

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.

12

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.

13

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.

14

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.

15

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.

16

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.

17

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.

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.