BLOOMZ-176B TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Kleinste Karte, die passt
Radeon Instinct MI250
128 GB · Q4_K_M · 14.2 tok/s
Schnellste Karte
Radeon Instinct MI300
28.4 tok/s · 128 GB
Welche GPUs können laufen BLOOMZ-176B?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
17 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
28.4
tok/s
17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
28.0
tok/s
17–45 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 148.2 GB | Q6_K | knapp |
|
27.2
tok/s
16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
27.2
tok/s
16–43 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
23.1
tok/s
14–37 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
19.3
tok/s
12–31 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
15.4
tok/s
9–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
15.4
tok/s
9–25 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
|
14.5
tok/s
9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 148.2 GB | Q6_K | knapp |
|
14.5
tok/s
9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 148.2 GB | Q6_K | knapp |
|
14.2
tok/s
9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
14.2
tok/s
9–23 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
11.8
tok/s
7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
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11.6
tok/s
7–19 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
|
11.3
tok/s
7–18 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 189.1 GB | Q8_0 | Komfortabel |
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1.5
tok/s
1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
GB10 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Oct 2025 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
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1.5
tok/s
1–2 · niedrige Vertrauenswürdigkeit |
Jetson T5000 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Aug 2025 | 107.2 GB | Q4_K_M | knapp |
Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Hugging Face
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 3 November 2022
- Autoren
- Niklas Muennighoff, Thomas Wang, Lintang Sutawika, Adam Roberts, Stella Biderman, Teven Le Scao, M Saiful Bari, Sheng Shen, Zheng-Xin Yong, Hailey Schoelkopf, Xiangru Tang, Dragomir Radev, Alham Fikri Aji, Khalid Almubarak, Samuel Albanie, Zaid Alyafeai, Albert Webson, Edward Raff, Colin Raffel
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Translation, Language modeling/generation
- Basis-Modell
- BLOOM-176B
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 176B
- Trainingsdaten
- 20,000,000,000 tokens
176B
per https://huggingface.co/datasets/bigscience/xP3, 94,941,936 KB or 94GB if approx 200M words per GB, that's ~20B words (rougher estimate because it's multilingual) https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.ieihc08p8dn0
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Feinabstimmung Rechenleistung
- 1.4 × 10²² FLOP
"We use publicly available pretrained BLOOM models ranging from 560 million to 176 billion parameters. BLOOM models are large decoder-only language models pretrained for around 350 billion tokens with an architecture similar to GPT-3 (Brown et al., 2020). We finetune the models for an additional 13 billion tokens with loss only being computed on target tokens." 13B * 176B * 6
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
- Training-Code
- Open source
Apache 2.0 train/eval code: https://github.com/bigscience-workshop/xmtf?tab=readme-ov-file#train-models weights: https://huggingface.co/bigscience/bloomz
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Likely
- Zitationen
- 242
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Die Extreme
Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. BLOOMZ-176B
Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..
- 01 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q4_K_M 28.4 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q6_K 28.0 tok/s
- 03 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q4_K_M 27.2 tok/s
- 04 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q4_K_M 27.2 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q4_K_M 23.1 tok/s
- 06 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 19.3 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 15.4 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 15.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q6_K 14.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI308X 192 GB · 5,325 GB/s · Q6_K 14.5 tok/s
Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen BLOOMZ-176B
Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..
- 01 GB10 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 1.5 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 1.5 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 23.1 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 11.8 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 11.6 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 28.4 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 14.2 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 14.2 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 27.2 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · Braucht 107.2 GB · Q4_K_M · knapp 27.2 tok/s
Was die Zahlen bedeuten
Was es braucht, um dieses Modell auszuführen
Minimale Karte
Radeon Instinct MI250
Benötigter Speicher
107.2 GB
Schnellste
28.4 tok/s
BLOOMZ-176B erreicht eine Parameteranzahl von 176B. Das platziert es über Consumer-Hardware, in den Bereich, wo eine Karte für diesen Zweck gekauft wird, anstatt dafür umfunktioniert zu werden. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es halten können: 17.
Die kleinste Karte, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB, es mit einer Kompression von Q4_K_M und produziert etwa 14.2 Token pro Sekunde
Die schnellste Berechnung dafür ist Radeon Instinct MI300, generieren ungefähr 28.4 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 6,550 GB/s.
Hintergrund
BLOOMZ-176B wurde veröffentlicht von Hugging Face, im Land aufgezeichnet als United States of America, während November 2022. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet translation, Language modeling/generation.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von BLOOM-176B. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht.
Die Durchsatzwerte lesen
Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 14.5 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 15 von ihnen
Es ist ein dichtes Modell, daher wird jeder Parameter für jedes produzierte Token gelesen. Das macht die Geschwindigkeit fast genau bandbreitengebunden – eine Karte mit der doppelte Bandbreite erzeugt ungefähr doppelt so schnell.
Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wurde auf einem Korpus von etwa 20,000,000,000 Text-Tokens
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für BLOOMZ-176B
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
-
01
Lese zuerst die MEMORY-Zahl
Die Tabelle listet jede Karte auf, die in der Lage ist, zu halten BLOOMZ-176B, benötigt ungefähr 107.2 GB bei einer Kompression von Q4_K_M. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
-
02
Passen Sie den Kontext an Ihre tatsächliche Verwendung an
Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. BLOOMZ-176B.
-
03
Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.
Kompression ist das, was ein Modell auf kleinere GPU-Karten passt, mit einem gewissen Verlust an Genauigkeit., eine Kompression von Q4_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
-
04
Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen
Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für BLOOMZ-176B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist Radeon Instinct MI300, bei 28.4 tok/s
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05
Achte auf den Spielraum, nicht nur auf das Passende.
Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von BLOOMZ-176B. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
-
06
Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite
Das Folgen einer Karte zu ihrer eigenen Seite zeigt jedes andere Modell, das sie halten kann, was die Frage ist, die folgt, sobald Sie sich festgelegt haben. BLOOMZ-176B.
Antworten
BLOOMZ-176B — Häufige Fragen
BLOOMZ-176B— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
BLOOMZ-176B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 176B. 176B. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
BLOOMZ-176B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Hugging Face, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
BLOOMZ-176B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2022. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
BLOOMZ-176B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von translation, Language modeling/generation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
BLOOMZ-176B— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
BLOOMZ-176B— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Es kann zwischen der GPU-Karte und dem Systemspeicher aufgeteilt werden, aber es wird auf diese Weise schmerzhaft langsam erzeugt. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 20.8 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
BLOOMZ-176B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 17. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
BLOOMZ-176B— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Da die Kapazität variiert, variiert auch, wie sehr sie komprimiert werden muss. Die Anzahl der unterschiedlichen Ebenen in der obigen Tabelle: 3. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
BLOOMZ-176B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 17–45 tok/s auf Radeon Instinct MI300. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
BLOOMZ-176B— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist Radeon Instinct MI250, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 128 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q4_K_M verwenden von etwa 107.2 GB, und produziert ungefähr 14.2 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 17.
BLOOMZ-176B— wie schnell ist es auf einer GPU?
Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist Radeon Instinct MI300, ungefähr 28.4 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 15.
BLOOMZ-176B— Wie viel VRAM benötigt es?
Es benötigt etwa 107.2 GB bei einer Kompression von Q4_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.