DataGemma TPS kalkulátor

Nyitott súlyok Google 27.2B Paraméterek September 2024

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

132 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

RTX A4500

20 GB · Q4_K_M · 23.0 tok/s

Leggyorsabb kártya

B200

125 tok/s · 180 GB

Melyik GPU képes futtatni DataGemma?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Kontekthossz tokenek

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Minimum minőség

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

Kártyák keresése

Kártya memória

Olyan kártyákat is mutasson, amelyek nem tudják futtatni.

132 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
125 tok/s 106–149	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
125 tok/s 106–149	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
99.5 tok/s 60–159 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
99.5 tok/s 60–159 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
79.6 tok/s 48–127 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
76.1 tok/s 65–91	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
76.1 tok/s 65–91	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
72.9 tok/s 44–117 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 39–103 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 39–103 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
64.7 tok/s 39–103 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
61.4 tok/s 52–74	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
52.3 tok/s 44–63	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
52.3 tok/s 44–63	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
52.3 tok/s 44–63	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
52.3 tok/s 44–63	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
52.3 tok/s 44–63	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
42.3 tok/s 36–51	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.9 GB	Q6_K	Kényelmes
42.3 tok/s 36–51	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.9 GB	Q6_K	Kényelmes
40.5 tok/s 34–49	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.9 GB	Q6_K	Kényelmes
40.5 tok/s 34–49	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.9 GB	Q6_K	Kényelmes
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
39.8 tok/s 24–64 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	30.3 GB	Q8_0	Kényelmes
37.3 tok/s 32–45	GeForce RTX 5090 D V2 NVIDIA	24 GB	1,340 GB/s	Aug 2025	20.8 GB	Q5_K_M	Szoros
33.9 tok/s 29–41	A30X NVIDIA	24 GB	1,220 GB/s	Apr 2021	20.8 GB	Q5_K_M	Szoros

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet: Google
Szervezet típusa: Industry
Ország: United States of America
Közölt: 12 September 2024
Szerzők: Prashanth Radhakrishnan, Jennifer Chen, Bo Xu, Prem Ramaswami, Hannah Pho, Adriana Olmos, James Manyika, R. V. Guha

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling/generation
Alapmodell: Gemma 2 27B

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek: 27.2B
Képzési adatok: tokens

A tréning futás

Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.

Képzési hardver: Google TPU v5e

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok: Open — downloadable
Modell hozzáférés: Open weights (restricted use)

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom: Confident

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: Knowing When to Ask -- Bridging Large Language Models and Data
Utoljára frissítve: 28 November 2025

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni DataGemma

A másodpercenkénti becsült tokenek alapján rangsorolva, a legújabb kártyát először, ahol a sebességek azonosak. Mivel a generálás a MEMÓRIA SZÉLESSÉGÉhez van kötve, ez a sorrend a sávszélességet követi, nem pedig bármilyen játékbeli tesztet..

A legkisebb GPU-k, amik még futnak DataGemma

A legolcsóbb út, a memória kapacitás alapján. Egy szoros illeszkedés futtatja a modellt, de semmit sem hagy a hosszabb beszélgetésre..

Mit jelentenek a számok

A hardver oldal

Minimális kártya

RTX A4500

Szükséges memória

17.6 GB

Leggyorsabb

125 tok/s

DataGemma eléri a paraméterek számát 27.2B. Ez a tartományba esik, amelyet egy komoly asztali KÁRTYA kezelni tud, miután a súlyok tömörítve vannak. Azoknak a KÁRTYÁKNAK a száma, amelyeket nyomon követünk, és amelyek képesek futtatni: 132.

az alsó végén ezt kezelik RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q4_K_M és körülbelül előállítva 23.0 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik B200, nagyjából generálás 125 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 8,000 GB/s.

Háttér

DataGemma ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2024. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation.

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik Gemma 2 27B. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.

A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani.

A átbocsátási számadatok olvasása

A kártyák felének, amelyek tartják, több mint 21.5 másodpercenkénti tokenek 112 tőlük

Minden súly részt vesz minden tokenben itt, így a sávszélesség a teljes történet: az alábbi rangsor lényegében a memória átbocsátóképességének rangsora.

A figyelem elrendezése a fájlban van, így a memóriaértékek pontosan számítva vannak, nem pedig közelítve.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a DataGemma

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

01

Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani DataGemma, körülbelül szükséges 17.6 GB a tömörítésnél Q4_K_M. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
02

Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

A hosszabb beszélgetések memóriaigénye van a súlyok szükségletén kívül. Húzd el a csúszkát a valódi munkahosszodra, mielőtt bármelyik sort megbízhatónak tartanád. DataGemma.
03

Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

A kvantálási oszlop kártyánként változik, mert egy nagyobb kártya pontosabb másolatot tartalmaz., elérni egy tömörítést a Q4_K_M a legkisebb kártyán, ami elfér. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
04

Hasonlítsd össze a TOKENS PER SECOND-t, ne a SPECIFICATIONS-t.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért DataGemma. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA B200, at 125 tok/s
05

Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.

Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben DataGemma. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
06

Nézd meg a kártyát a másik oldalról.

Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. DataGemma.

Válaszok

DataGemma — gyakori kérdések

DataGemma— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

DataGemma— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

DataGemma— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Csak a terhelés áthelyezésével, amely általában téves gazdaságosság: a rendszermemóriában tárolt rész az egészet visszahúzza. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 3.2 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

DataGemma— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 132. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

DataGemma— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 4. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

DataGemma— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

Minden szám a memória sávszélességből és a modell méretéből származik, nem benchmarkolták, ezért mindet tartományként tették közzé, nem pedig egyetlen számként. Egy például: 106–149 tok/s a fájlban B200. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

DataGemma— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az RTX A4500, memória kapacitással rendelkezik 20 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q4_K_M használva körülbelül 17.6 GB, és körülbelül 23.0 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 132.

DataGemma— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az B200, körülbelül 125 tokenek másodpercenként; a leglassabb, ami még fut, jelentősen kevesebbet képes kezelni. Az olvasási sebesség körülbelül tíz token másodpercenként, és a kártyák száma, amelyek ezt meg tudják tisztítani: 112.

DataGemma— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 17.6 GB tömörítési arányban Q4_K_M, melyik az a legkisebb KÁRTYA, amelyik futtatni tudja. Kevesebb tömörítés több szükséges: a fentebbi memória oszlop számai minden KÁRTYÁRA újraszámításra kerülnek, mert mindegyik tartalmazza a legkevésbé tömörített verziót, amit csak tud.

DataGemma— futtathatom egy GPU-n tartva 24 GB?

Igen. A KÁRTYA GeForce RTX 5090 D V2, tartás 24 GB, futtatja egy tömörítési arány mellett Q5_K_M, használva körülbelül 20.8 GB és körülbelül generálás 37.3 tokensek másodpercenként. A fit szoros.

DataGemma— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

DataGemma— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 27.2B. 27.2B. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

DataGemma— Ki készítette ezt?

Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

DataGemma— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..

Minden AI modell