Granite 3.1 8B TPS kalkulátor

Otevřít váhy IBM 8.1B parametry December 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

582 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Quadro 6000

6 GB · IQ4_XS · 15.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

418 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit Granite 3.1 8B?

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.

582 karty odpovídají

Vypočítávání
Potřebuje Kvantisace Pohodlné
418 tok/s

251–669 · nízká důvěra

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
418 tok/s

251–669 · nízká důvěra

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
334 tok/s

200–534 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
334 tok/s

200–534 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
267 tok/s

160–427 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
256 tok/s

153–409 · nízká důvěra

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
256 tok/s

153–409 · nízká důvěra

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
245 tok/s

147–392 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
217 tok/s

130–347 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
217 tok/s

130–347 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
217 tok/s

130–347 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
206 tok/s

124–330 · nízká důvěra

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
176 tok/s

105–281 · nízká důvěra

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
176 tok/s

105–281 · nízká důvěra

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
176 tok/s

105–281 · nízká důvěra

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
176 tok/s

105–281 · nízká důvěra

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
176 tok/s

105–281 · nízká důvěra

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
139 tok/s

83–223 · nízká důvěra

CMP 170HX 8 GB NVIDIA 8 GB 1,490 GB/s Sep 2021 6.5 GB Q5_K_M Těsný
134 tok/s

80–214 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250 AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
134 tok/s

80–214 · nízká důvěra

Radeon Instinct MI250X AMD 128 GB 3,280 GB/s Nov 2021 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
119 tok/s

71–190 · nízká důvěra

CMP 170HX 10 GB NVIDIA 10 GB 1,560 GB/s Sep 2021 7.5 GB Q6_K Pohodlný
111 tok/s

67–178 · nízká důvěra

Data Center GPU Max 1550 Intel 128 GB 3,280 GB/s Jan 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
109 tok/s

65–175 · nízká důvěra

Data Center GPU Max Subsystem Intel 128 GB 3,210 GB/s Jan 2023 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
107 tok/s

64–171 · nízká důvěra

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 9.4 GB Q8_0 Pohodlný
107 tok/s

64–171 · nízká důvěra

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 9.4 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
IBM
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
18 December 2024

Co to dělá

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

Doména
Language
Úkol
Language modeling/generation, Question answering, Translation

Velikost

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

parametry
8.1B

8.1B Model Architecture: Granite-3.1-8B-Base is based on a decoder-only dense transformer architecture. Core components of this architecture are: GQA and RoPE, MLP with SwiGLU, RMSNorm, and shared input/output embeddings.

Výcviková data
12,000,000,000,000 tokens

12T

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
5.8 × 10²³ FLOP

6ND = 6 FLOP / parameter / token * 8.1*10^9 parameters * 12*10^12 tokens = 5.832e+23 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
NVIDIA H100 SXM5 80GB
Cloudový poskytovatel
IBM
Datové centrum
IBM's super computing cluster, Blue Vela, which is outfitted with NVIDIA H100 GPUs. This cluster provides a scalable and efficient infrastructure for training our models over thousands of GPUs.

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
Unreleased

https://huggingface.co/ibm-granite/granite-3.1-8b-base Apache 2.0

Hugging Face
ibm-granite

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.

Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Extrémy

Co čísla znamenají

Hardwareová stránka

Minimum karta

Quadro 6000

Potřeba paměti

5.1 GB

Nejrychlejší

418 tok/s

Granite 3.1 8B dosahuje počtu parametrů 8.1B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 582.

Na nízkém konci se to řeší pomocí Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB, spuštění na kompresi IQ4_XS a vyrábějí kolem 15.7 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 418 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

Granite 3.1 8B byl zveřejněn IBM, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

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 ibm-granite.

Jak rychle to běží a proč

Mediánový výsledek je kolem 23.5 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 551 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.

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.

Jak bylo trénováno

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.8 × 10²³ 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.

Tréninková sada běžela na přibližně 12,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro Granite 3.1 8B

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 Granite 3.1 8B, potřebující kolem 5.1 GB při kompresi IQ4_XS. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.

  2. 02

    Rozhodněte, jak dlouho vaše konverzace běží

    Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. Granite 3.1 8B.

  3. 03

    Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

    Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese IQ4_XS 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

    Srovnejte TPS, ne specifikace

    Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro Granite 3.1 8B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 418 tok/s

  5. 05

    Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

    Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě Granite 3.1 8B. 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

    Otevřete kartu, na které jste se usadili.

    Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro Granite 3.1 8B.

Odpovědi

Granite 3.1 8B — běžné otázky

01

Granite 3.1 8B— kde si to mohu stáhnout?

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

02

Granite 3.1 8B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 5.8 × 10²³ 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.

03

Granite 3.1 8B— 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 1.1 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

04

Granite 3.1 8B— 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: 582. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

05

Granite 3.1 8B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 4. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

06

Granite 3.1 8B— 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: 251–669 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

07

Granite 3.1 8B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Quadro 6000, s kapacitou VRAM 6 GB. Spouští model při kompresi IQ4_XS používající přibližně 5.1 GB, a produkuje přibližně 15.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 582.

08

Granite 3.1 8B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 418 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 551.

09

Granite 3.1 8B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 5.1 GB při kompresi IQ4_XS, 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.

10

Granite 3.1 8B— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 6.5 GB a generováním zhruba 139 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

11

Granite 3.1 8B— 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 9.4 GB a generováním zhruba 47.7 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

12

Granite 3.1 8B— 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 9.4 GB a generováním zhruba 59.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

13

Granite 3.1 8B— 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 9.4 GB a generováním zhruba 70.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

14

Granite 3.1 8B— 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.

15

Granite 3.1 8B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 8.1B. 8.1B Model Architecture: Granite-3.1-8B-Base is based on a decoder-only dense transformer architecture. Core components of this architecture are: GQA and RoPE, MLP with SwiGLU, RMSNorm, and shared input/output embeddings. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

16

Granite 3.1 8B— Kdo to vytvořil?

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

17

Granite 3.1 8B— Kdy byl vydán?

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

18

Granite 3.1 8B— K čemu se to používá?

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

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.