Gemma2 9B CPT Sahabat-AI calculateur TPS

Ouvrir les poids Indosat,Tech Mahindra,AI Singapore,GoTo 9B paramètres November 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

509 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

Xeon Phi 5110P

8 GB · IQ4_XS · 24.0 tok/s

Carte la plus rapide

B200

376 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter Gemma2 9B CPT Sahabat-AI?

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.

509 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
376 tok/s 320–452	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 320–452	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.7 GB	Q8_0	Confortable
301 tok/s 180–481 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Confortable
301 tok/s 180–481 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.7 GB	Q8_0	Confortable
240 tok/s 144–385 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
230 tok/s 196–276	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
230 tok/s 196–276	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
220 tok/s 132–352 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.7 GB	Q8_0	Confortable
195 tok/s 117–313 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
195 tok/s 117–313 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
195 tok/s 117–313 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
185 tok/s 158–222	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
172 tok/s 146–207	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.0 GB	IQ4_XS	À l'étroit
158 tok/s 134–190	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
158 tok/s 134–190	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
131 tok/s 111–157	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.6 GB	Q5_K_M	À l'étroit
120 tok/s 72–193 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Confortable
120 tok/s 72–193 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.7 GB	Q8_0	Confortable
100 tok/s 60–161 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
98.2 tok/s 59–157 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.7 GB	Q8_0	Confortable
96.0 tok/s 82–115	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.7 GB	Q8_0	Confortable
96.0 tok/s 82–115	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.7 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: Indosat,Tech Mahindra,AI Singapore,GoTo
Type d'organisation: Industry,Industry,Government,Government
Pays: Indonesia, India, Singapore
Publié: 14 November 2024
Auteurs: AI Singapore: Chan Adwin, Cheng Nicholas, Choa Esther, Huang Yuli, Lau Wayne, Lee Chwan Ren, Leong Wai Yi, Leong Wei Qi, Limkonchotiwat Peerat, Liu Bing Jie Darius, Montalan Jann Railey, Ng Boon Cheong Raymond, Ngui Jian Gang, Nguyen Thanh Ngan, Ong Brandon, Ong Tat-Wee David, Ong Zhi Hao, Rengarajan Hamsawardhini, Siow Bryan, Susanto Yosephine, Tai Ngee Chia, Tan Choon Meng, Teng Walter, Teo Eng…

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, Question answering
Modèle de base: Gemma 2 9B

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: 9B
Données d'entraînement: 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.

Comment cela a été établi: Hardware
Ajustement fin des calculs: 5.1 × 10¹⁹ FLOP

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: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Chips utilisés: 8
Temps en temps réel: 6 hours
Consommation d'énergie: 11.0 kW

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 (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased
Hugging Face: GoToCompany

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.

Confiance d'enregistrement: Confident

Sources

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

Référence: The First Large Language Model In Bahasa Indonesia Developed by Indonesians
Dernière mise à jour: 28 November 2025

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent Gemma2 9B CPT Sahabat-AI

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 Gemma2 9B CPT Sahabat-AI

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

Le côté matériel

Carte minimale

Xeon Phi 5110P

Mémoire requise

7.0 GB

Le plus rapide

376 tok/s

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI atteint un nombre de paramètres de 9B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 509.

À l'extrémité inférieure, cela est géré par Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB, le faisant fonctionner à une compression de IQ4_XS et produisant environ 24.0 tokens par seconde

Le plus rapide que nous calculons pour cela est B200, générant à peu près 376 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

À propos de ce modèle

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI a été publié par Indosat,Tech Mahindra,AI Singapore,GoTo, dans le pays enregistré comme Indonesia, durant November 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Industry,Government,Government.

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

Il s'appuie sur Gemma 2 9B. C'est pourquoi il partage la forme et la taille générales du modèle de base.

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation GoToCompany.

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

Le résultat médian est d'environ 26.0 tokens par seconde. Dépassement direct de la vitesse de lecture. 473 d'eux

Chaque poids participe à chaque jeton ici, donc la bande passante est toute l'histoire : le classement ci-dessous est effectivement un classement du débit de mémoire.

Son agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour Gemma2 9B CPT Sahabat-AI

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

Commencez par la colonne mémoire

Chaque carte ici a été vérifiée contre Gemma2 9B CPT Sahabat-AI, ayant besoin d'environ 7.0 GB à une compression de IQ4_XS. La capacité est la porte — une carte soit la détient soit ne la détient pas.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Les conversations plus longues coûtent de la MÉMOIRE en plus de ce dont les POIDS ont besoin. Déplacez le curseur à votre longueur de travail réelle avant de faire confiance à une ligne pour Gemma2 9B CPT Sahabat-AI.
03

Définir un seuil de qualité

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 IQ4_XS 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 Gemma2 9B CPT Sahabat-AI. 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 376 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 Gemma2 9B CPT Sahabat-AI. 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 Gemma2 9B CPT Sahabat-AI.

Réponses

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI — questions courantes

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Seulement en déchargeant, ce qui est généralement une fausse économie : la partie maintenue en mémoire système tire l'ensemble vers le bas. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 2.2 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— 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 : 509. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Parce que la capacité varie, il en va de même pour la difficulté à être comprimé. Le nombre de niveaux distincts dans le tableau ci-dessus : 4. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— 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 : 320–452 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.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est Xeon Phi 5110P, avec une capacité de mémoire de 8 GB. Il exécute le modèle à une compression de IQ4_XS environ 7.0 GB, et produit environ 24.0 tous les GPU capables de l'exécuter en total 509.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 376 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 : 473.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 7.0 GB à une compression de IQ4_XS, 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.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 8 GB ?

Oui. La carte CMP 170HX 8 GB, tenue 8 GB, l'exécute à une compression de IQ4_XS, environ 7.0 GO et générant à peu près 172 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q6_K, environ 9.6 GO et générant à peu près 62.4 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 11.7 GO et générant à peu près 53.2 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— 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 Q8_0, environ 11.7 GO et générant à peu près 63.1 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— 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.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 9B. 9B. 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.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— qui l'a créé ?

Il a été publié par Indosat,Tech Mahindra,AI Singapore,GoTo, basé sur Indonesia, une organisation catégorisée comme industry,Industry,Government,Government.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans November 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.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

Gemma2 9B CPT Sahabat-AI— où puis-je le télécharger ?

Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation GoToCompany. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.

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