BLUUMI TPS kalkulátor

Nyitott súlyok University of Turku,Hugging Face 176B Paraméterek November 2023

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

17 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Legkisebb kártya, ami elfér

Radeon Instinct MI250

128 GB · Q4_K_M · 14.2 tok/s

Leggyorsabb kártya

Radeon Instinct MI300

28.4 tok/s · 128 GB

Melyik GPU képes futtatni BLUUMI?

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.

17 kártyák illeszkednek

Számítás

					Szükséges	Kvantisálás	Illeszkedik
28.4 tok/s 17–45 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
28.0 tok/s 17–45 · alacsony bizalom	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	148.2 GB	Q6_K	Szoros
27.2 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
27.2 tok/s 16–43 · alacsony bizalom	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
23.1 tok/s 14–37 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
19.3 tok/s 12–31 · alacsony bizalom	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	189.1 GB	Q8_0	Kényelmes
15.4 tok/s 9–25 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	189.1 GB	Q8_0	Kényelmes
15.4 tok/s 9–25 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	189.1 GB	Q8_0	Kényelmes
14.5 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	148.2 GB	Q6_K	Szoros
14.5 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	148.2 GB	Q6_K	Szoros
14.2 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
14.2 tok/s 9–23 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
11.8 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
11.6 tok/s 7–19 · alacsony bizalom	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
11.3 tok/s 7–18 · alacsony bizalom	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	189.1 GB	Q8_0	Kényelmes
1.5 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	GB10 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Oct 2025	107.2 GB	Q4_K_M	Szoros
1.5 tok/s 1–2 · alacsony bizalom	Jetson T5000 NVIDIA	128 GB	273 GB/s	Aug 2025	107.2 GB	Q4_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: University of Turku,Hugging Face
Szervezet típusa: Academia,Industry
Ország: Finland, United States of America
Közölt: 3 November 2023
Szerzők: Risto Luukkonen, Ville Komulainen, Jouni Luoma, Anni Eskelinen, Jenna Kanerva, Hanna-Mari Kupari, Filip Ginter, Veronika Laippala, Niklas Muennighoff, Aleksandra Piktus, Thomas Wang, Nouamane Tazi, Teven Le Scao, Thomas Wolf, Osma Suominen, Samuli Sairanen, Mikko Merioksa, Jyrki Heinonen, Aija Vahtola, Samuel Antao, Sampo Pyysalo

Mit csinál

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

Tartomány: Language
Feladat: Language modeling
Alapmodell: BLOOM-176B

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: 176B
Képzési adatok: 38,000,000,000 tokens
Epochok: 8
Tételméret: 4,194,304

A tréning futás

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

Képzési hardver: AMD Radeon Instinct MI250X
Adatközpont: LUMI Supercomputer

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)
Képzés kód: Unreleased
Hugging Face: TurkuNLP

Hogyan van besorolva

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

Alapmodell: Yes
Miért követik nyomon: SOTA improvement
Nyilvántartási bizalom: Likely
Hivatkozások: 70

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia: FinGPT: Large Generative Models for a Small Language
Utoljára frissítve: 25 May 2026

Az extremitások

A tíz leggyorsabb GPU, amely képes futtatni BLUUMI

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 BLUUMI

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

Radeon Instinct MI250

Szükséges memória

107.2 GB

Leggyorsabb

28.4 tok/s

BLUUMI eléri a paraméterek számát 176B. Ez a fogyasztói hardveren felül helyezi, abba a tartományba, ahol egy kártyát ezért a célért vásárolnak, nem pedig átalakítanak erre. Az általunk nyomon követett kártyák száma, amelyek elférnek benne: 17.

az alsó végén ezt kezelik Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB, futtatás egy tömörítési arányon Q4_K_M és körülbelül előállítva 14.2 tokenek másodpercenként

A leggyorsabb eredmény a következőből származik Radeon Instinct MI300, nagyjából generálás 28.4 másodpercenkénti tokenek egy memória sávszélesség erejében 6,550 GB/s.

Erről a modelről

BLUUMI ki lett adva által University of Turku,Hugging Face, az országban rögzítve mint Finland, alatt November 2023. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Industry.

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

Ahelyett, hogy nulláról lenne betanítva, az származik BLOOM-176B. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.

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 Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva TurkuNLP.

Milyen gyorsan fut, és miért

Minden olyan kártya esetében, amely képes futtatni, a közép tartományban ül 14.5 másodpercenkénti tokenek 15 tőlük

Ez egy sűrű modell, így minden paramétert minden előállított tokenhez elolvasnak. Ez szinte pontosan nyomon követi a memória-sávszélességet — egy kártya, amelynek kétszer akkora a sávszélessége, körülbelül kétszer olyan gyorsan generál.

Itt a memória méret alapján van megbecsülve, nem pedig az architektúrából számítva, amely nincs rögzítve ennél a modellnél — a számok tájékoztató jellegűek, nem pontosak.

Mi került a felépítésébe

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 38,000,000,000 szöveg tokenjei

Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a BLUUMI

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

01

Olvasd el a MEMORY adatokat először.

A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani BLUUMI, körülbelül szükséges 107.2 GB a tömörítésnél Q4_K_M. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.
02

Állítsa be a használt CONTEXT LENGTH-et.

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

Döntsd el, mennyi tömörítést fogadsz el.

A tömörítés az, ami lehetővé teszi, hogy egy modell kisebb kártyákra illeszkedjen, bizonyos költséggel a pontosság terén., 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

Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.

A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért BLUUMI. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött. A listát vezető KÁRTYA Radeon Instinct MI300, at 28.4 tok/s
05

Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

A megfelelő oszlop elválasztja azokat a kártyákat, amelyek épp hogy elboldogulnak, azoktól, amelyeknek van szabad helyük, az esetében BLUUMI. 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.

Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. BLUUMI.

Válaszok

BLUUMI — gyakori kérdések

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

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 20.8 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

BLUUMI— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

A kapacitás kártyánként összeadódik; a teljesítmény nem. A kártyák számának már saját magukban tartva: 17. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

BLUUMI— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 3. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

BLUUMI— 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: 17–45 tok/s a fájlban Radeon Instinct MI300. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

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

A katalógusunk legkisebb kártyája, ami ezt tartja, az Radeon Instinct MI250, memória kapacitással rendelkezik 128 GB. A modell egy tömörítéssel fut. Q4_K_M használva körülbelül 107.2 GB, és körülbelül 14.2 másodpercenkénti tokenek. A kártyák összes száma, amelyek képesek futtatni. 17.

BLUUMI— mennyi idő alatt fut a GPU-n?

A kártyától függ. A leggyorsabb, amit számolunk, az Radeon Instinct MI300, körülbelül 28.4 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: 15.

BLUUMI— mennyi VRAM-ra van szüksége?

Kb. 107.2 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.

BLUUMI— 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.

BLUUMI— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 176B. 176 billion. 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.

BLUUMI— Ki készítette ezt?

Kiadta University of Turku,Hugging Face, alapján Finland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.

BLUUMI— Mikor adták ki?

Kibocsátották a November 2023. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

BLUUMI— Mire használják?

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

BLUUMI— Hol tudom letölteni?

Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt TurkuNLP. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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