Viking calculateur TPS

Ouvrir les poids Silo AI,University of Turku 33B paramètres April 2024

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

132 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

RTX A4500

20 GB · Q3_K_M · 22.2 tok/s

Carte la plus rapide

B200

103 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Viking?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

132 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
103 tok/s 62–164 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	36.0 GB	Q8_0	Confortable
103 tok/s 62–164 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	36.0 GB	Q8_0	Confortable
82.0 tok/s 49–131 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.0 GB	Q8_0	Confortable
82.0 tok/s 49–131 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	36.0 GB	Q8_0	Confortable
65.6 tok/s 39–105 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
62.8 tok/s 38–100 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.0 GB	Q8_0	Confortable
62.8 tok/s 38–100 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	36.0 GB	Q8_0	Confortable
60.1 tok/s 36–96 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	36.0 GB	Q8_0	Confortable
53.3 tok/s 32–85 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
53.3 tok/s 32–85 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
53.3 tok/s 32–85 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
50.6 tok/s 30–81 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
43.1 tok/s 26–69 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
43.1 tok/s 26–69 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	36.0 GB	Q8_0	Confortable
43.1 tok/s 26–69 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
43.1 tok/s 26–69 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
43.1 tok/s 26–69 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	36.0 GB	Q8_0	Confortable
39.7 tok/s 24–64 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
36.2 tok/s 22–58 · faible confiance	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.7 GB	Q4_K_M	À l'étroit
34.9 tok/s 21–56 · faible confiance	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.3 GB	Q6_K	À l'étroit
34.9 tok/s 21–56 · faible confiance	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	28.3 GB	Q6_K	À l'étroit
33.4 tok/s 20–53 · faible confiance	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.3 GB	Q6_K	À l'étroit
33.4 tok/s 20–53 · faible confiance	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	28.3 GB	Q6_K	À l'étroit
32.8 tok/s 20–53 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.0 GB	Q8_0	Confortable
32.8 tok/s 20–53 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	36.0 GB	Q8_0	Confortable

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: Silo AI,University of Turku
Type d'organisation: Industry,Academia
Pays: Finland
Publié: 4 April 2024

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Language modeling/generation, Language generation, Translation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 33B
Données d'entraînement: 2,000,000,000,000 tokens

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 2.6 × 10²³ FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: AMD Radeon Instinct MI250X
Chips utilisés: 1,024
Consommation d'énergie: 1.0 MW
Centre de données: LUMI supercomputer (Finland)

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (unrestricted)
Code d'entraînement: Open source

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Probablement au-dessus de 10²³ FLOP: Yes
Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: Viking 33B is a 33B parameter decoder-only transformer pretrained on Finnish, English, Swedish, Danish, Norwegian, Icelandic and code. It is being trained on 2 trillion tokens (700B billion as of this release). Viking 33B is a fully open source model and is made available under the Apache 2.0 Licens…
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Viking

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore Viking

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

RTX A4500

Mémoire requise

16.8 GB

Le plus rapide

103 tok/s

Viking atteint un nombre de paramètres de 33B. Cela se situe dans la gamme qu'une carte de bureau sérieuse peut gérer une fois les poids compressés. Le nombre de cartes que nous suivons qui peuvent l'exécuter : 132.

Le matériel minimum qui fonctionne est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 22.2 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 103 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Viking a été publié par Silo AI,University of Turku, dans le pays enregistré comme Finland, durant April 2024. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Language generation, Translation.

Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable.

À quelle vitesse cela fonctionne-t-il, et pourquoi

Au milieu de la gamme, toutes les cartes capables de l'exécuter se situent à 20.3 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 101 d'eux

C'est un modèle dense, donc chaque paramètre est lu pour chaque jeton produit. Cela rend la vitesse presque exactement proportionnelle à la bande passante mémoire — une carte avec le double de la bande passante génère environ deux fois plus rapidement.

Sans la disposition d'attention sur fichier, la colonne de mémoire est une approximation. Elle est suffisamment proche pour choisir le matériel, et la moins fiable sur un long contexte.

Entraînement et provenance

L'entraînement a consommé environ 2.6 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme AMD Radeon Instinct MI250X. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

L'ensemble d'entraînement a duré environ 2,000,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Viking

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose

La table répertorie chaque carte capable de supporter Viking, ayant besoin d'environ 16.8 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Faites correspondre le contexte à votre utilisation réelle.

La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. Viking.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La Compression est ce qui permet à un modèle de s'adapter à des cartes plus petites, au prix d'une certaine précision., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Trier par vitesse pour voir comment les cartes se classent pour Viking. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 103 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de Viking. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.

Chaque nom de carte renvoie à sa propre page, qui effectue le même calcul dans l'ensemble du catalogue de modèles. Une carte est généralement achetée pour plus d'un modèle, il est donc utile de jeter un œil avant d'acheter pour Viking.

Réponses

Viking — questions courantes

Viking— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 62–164 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

Viking— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est RTX A4500, avec une capacité de mémoire de 20 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 16.8 GB, et produit environ 22.2 tous les GPU capables de l'exécuter en total 132.

Viking— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 103 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 101.

Viking— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 16.8 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

Viking— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q4_K_M, environ 20.7 GO et générant à peu près 39.7 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Viking— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

Viking— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 33B. 33B. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

Viking— qui l'a créé ?

Il a été publié par Silo AI,University of Turku, basé sur Finland, une organisation catégorisée comme industry,Academia.

Viking— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans April 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

Viking— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Language generation, Translation. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.

Viking— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

Viking— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 2.6 × 10²³ FLOP, sur matériel enregistré comme AMD Radeon Instinct MI250X. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

Viking— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Il peut être réparti entre la carte et la mémoire système, mais cela génère de manière douloureuse lentement. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 6.3 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Viking— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 132. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Viking— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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