Gemma 2 27B calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
Tarjeta más pequeña que cabe
Xeon Phi 7120P
16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s
Tarjeta más rápida
B200
125 tok/s · 180 GB
¿Qué GPU pueden ejecutar? Gemma 2 27B?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
241 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
125
tok/s
107–151 |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
125
tok/s
107–151 |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
100
tok/s
60–160 · baja confianza |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
100
tok/s
60–160 · baja confianza |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
80.1
tok/s
48–128 · baja confianza |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
76.7
tok/s
65–92 |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
76.7
tok/s
65–92 |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
73.4
tok/s
44–117 · baja confianza |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
65.2
tok/s
39–104 · baja confianza |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
65.2
tok/s
39–104 · baja confianza |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
65.2
tok/s
39–104 · baja confianza |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
61.8
tok/s
53–74 |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
52.7
tok/s
45–63 |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
52.7
tok/s
45–63 |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
52.7
tok/s
45–63 |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
52.7
tok/s
45–63 |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
52.7
tok/s
45–63 |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
47.8
tok/s
41–57 |
Tesla V100 SXM2 16 GB NVIDIA | 16 GB | 1,130 GB/s | Nov 2019 | 14.4 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
42.6
tok/s
36–51 |
DRIVE A100 PROD NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 23.8 GB | Q6_K | Cómodo |
|
42.6
tok/s
36–51 |
GRID A100A NVIDIA | 32 GB | 1,870 GB/s | May 2020 | 23.8 GB | Q6_K | Cómodo |
|
40.8
tok/s
35–49 |
GeForce RTX 5090 NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 23.8 GB | Q6_K | Cómodo |
|
40.8
tok/s
35–49 |
GeForce RTX 5090 D NVIDIA | 32 GB | 1,790 GB/s | Jan 2025 | 23.8 GB | Q6_K | Cómodo |
|
40.6
tok/s
35–49 |
GeForce RTX 5080 NVIDIA | 16 GB | 960 GB/s | Jan 2025 | 14.4 GB | Q3_K_M | Ajustado |
|
40.1
tok/s
24–64 · baja confianza |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
|
40.1
tok/s
24–64 · baja confianza |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 30.1 GB | Q8_0 | Cómodo |
Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Google DeepMind
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 24 June 2024
- Autores
- Gemma Team, Google DeepMind
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 27B
- Datos de entrenamiento
- 13,000,000,000,000 tokens
"We train Gemma 2 27B on 13 trillion tokens of primarily-English data"
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 2.1 × 10²⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
"For the 27B model, we train on an 8x24x32 configuration of TPUv5p, totaling 6144 chips" trained on 13T tokens 6ND = 6*27000000000*13000000000000=2.106e+24
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- Google TPU v5p
- Chips utilizados
- 6,144
- Consumo de energía
- 6.5 MW
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (restricted use)
- Código de entrenamiento
- Unreleased
- Hugging Face
Gemma 2 is available under our commercially-friendly Gemma license, giving developers and researchers the ability to share and commercialize their innovations.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Gemma 2 offers best-in-class performance, runs at incredible speed across different hardware and easily integrates with other AI tools.
- Última actualización
- 28 November 2025
Los extremos
Las diez GPUs más rápidas que ejecutan Gemma 2 27B
Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..
- 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 125 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 125 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 100 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 100 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 80.1 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 76.7 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 76.7 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 73.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 65.2 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 65.2 tok/s
Las GPUs más pequeñas que aún funcionan Gemma 2 27B
La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..
- 01 Ryzen AI Z2 Extreme GPU 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 8.5 tok/s
- 02 Radeon RX 7700 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 20.5 tok/s
- 03 Arc Pro B50 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 6.2 tok/s
- 04 RTX PRO 2000 Blackwell 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 12.2 tok/s
- 05 Ryzen Z2 Extreme GPU 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 4.2 tok/s
- 06 Radeon RX 9060 XT 16 GB 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 10.6 tok/s
- 07 GeForce RTX 5060 Ti 16 GB 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 19.0 tok/s
- 08 GeForce RTX 5080 Mobile 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 37.9 tok/s
- 09 Radeon RX 9070 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 21.3 tok/s
- 10 Radeon RX 9070 XT 16 GB · Necesita 14.4 GB · Q3_K_M · Ajustado 21.3 tok/s
Qué significan los números
Lo que necesitas para ejecutar esto
Mínima tarjeta
Xeon Phi 7120P
Memoria necesaria
14.4 GB
Más rápido
125 tok/s
Gemma 2 27B llega a un recuento de parámetros de 27B. Eso cae dentro del rango que una tarjeta de escritorio seria puede manejar una vez que los pesos están comprimidos. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 241.
El hardware mínimo que funciona es Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB, ejecutándolo a una compresión de Q3_K_M y produciendo alrededor 9.7 tokens por segundo
Gama alta es B200, generando aproximadamente 125 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.
Qué es este modelo
Gemma 2 27B fue publicado por Google DeepMind, en el país registrado como United States of America, durante June 2024. Sale de una organización categorizada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning.
Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado. En Hugging Face está publicado bajo la organización google.
Qué decide la velocidad
La mitad de las tarjetas que lo sostienen gestionan más de 19.0 tokens por segundo. Limpiando los diez tokens por segundo que corresponden aproximadamente a la velocidad de lectura: 196 de ellos.
Cada peso participa en cada token aquí, por lo que el ancho de banda es la historia completa: el ranking a continuación es efectivamente un ranking de rendimiento de memoria.
Su disposición de atención está en nuestra base de datos, por lo que las cifras de VRAM se calculan exactamente en lugar de aproximarse.
Entrenamiento y procedencia
El entrenamiento consumió alrededor de 2.1 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v5p. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 13,000,000,000,000 tokens de texto
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para Gemma 2 27B
La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..
-
01
Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.
Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de Gemma 2 27B, necesitando alrededor 14.4 GB a una compresión de Q3_K_M. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
-
02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para Gemma 2 27B.
-
03
Elige cuán lejos lo comprimirás.
La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa., alcanzando una compresión de Q3_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
-
04
Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.
Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por Gemma 2 27B. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 125 tok/s
-
05
Mira el margen, no solo la compatibilidad.
Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de Gemma 2 27B. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
-
06
Revisa la tarjeta del otro lado
Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para Gemma 2 27B.
Respuestas
Gemma 2 27B — preguntas comunes
Gemma 2 27B— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Gemma 2 27B— ¿Dónde puedo descargarlo?
Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización google. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.
Gemma 2 27B— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 2.1 × 10²⁴ FLOP, en hardware registrado como Google TPU v5p. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
Gemma 2 27B— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 6.7 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
Gemma 2 27B— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 241. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
Gemma 2 27B— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 5. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
Gemma 2 27B— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 107–151 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
Gemma 2 27B— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 7120P, con una capacidad de memoria de 16 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q3_K_M usando alrededor 14.4 GB, y produce aproximadamente 9.7 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 241.
Gemma 2 27B— ¿qué tan rápido es en una GPU?
Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 125 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 196.
Gemma 2 27B— ¿Cuánta VRAM necesita?
Necesita aproximadamente 14.4 GB a una compresión de Q3_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.
Gemma 2 27B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?
Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q3_K_M, usando alrededor 14.4 GB y generando aproximadamente 47.8 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.
Gemma 2 27B— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?
Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q5_K_M, usando alrededor 20.6 GB y generando aproximadamente 37.5 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.
Gemma 2 27B— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
Gemma 2 27B— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 27B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Gemma 2 27B— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google DeepMind, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Gemma 2 27B— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en June 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
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