Gemma 2 27B calcolatore TPS

Apri i pesi Google DeepMind 27B parametri June 2024

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

241 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Xeon Phi 7120P

16 GB · Q3_K_M · 9.7 tok/s

Scheda più veloce

B200

125 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Gemma 2 27B?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

241 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
125 tok/s 107–151	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	30.1 GB	Q8_0	Comodo
125 tok/s 107–151	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	30.1 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	30.1 GB	Q8_0	Comodo
100 tok/s 60–160 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	30.1 GB	Q8_0	Comodo
80.1 tok/s 48–128 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
76.7 tok/s 65–92	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	30.1 GB	Q8_0	Comodo
76.7 tok/s 65–92	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	30.1 GB	Q8_0	Comodo
73.4 tok/s 44–117 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	30.1 GB	Q8_0	Comodo
65.2 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
65.2 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
65.2 tok/s 39–104 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
61.8 tok/s 53–74	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 45–63	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	30.1 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 45–63	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
52.7 tok/s 45–63	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	30.1 GB	Q8_0	Comodo
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	Stretto
42.6 tok/s 36–51	DRIVE A100 PROD NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.8 GB	Q6_K	Comodo
42.6 tok/s 36–51	GRID A100A NVIDIA	32 GB	1,870 GB/s	May 2020	23.8 GB	Q6_K	Comodo
40.8 tok/s 35–49	GeForce RTX 5090 NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.8 GB	Q6_K	Comodo
40.8 tok/s 35–49	GeForce RTX 5090 D NVIDIA	32 GB	1,790 GB/s	Jan 2025	23.8 GB	Q6_K	Comodo
40.6 tok/s 35–49	GeForce RTX 5080 NVIDIA	16 GB	960 GB/s	Jan 2025	14.4 GB	Q3_K_M	Stretto
40.1 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	30.1 GB	Q8_0	Comodo
40.1 tok/s 24–64 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	30.1 GB	Q8_0	Comodo

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: Google DeepMind
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 24 June 2024
Autori: Gemma Team, Google DeepMind

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 27B
Dati di addestramento: 13,000,000,000,000 tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 2.1 × 10²⁴ FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting

La corsa di addestramento

Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.

Hardware di addestramento: Google TPU v5p
Chip utilizzati: 6,144
Consumo energetico: 6.5 MW

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (restricted use)
Codice di addestramento: Unreleased
Hugging Face: google

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Record fiducia: Confident

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: Gemma 2 offers best-in-class performance, runs at incredible speed across different hardware and easily integrates with other AI tools.
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Gemma 2 27B

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano Gemma 2 27B

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa ti serve per eseguirlo

Scheda minima

Xeon Phi 7120P

Memoria necessaria

14.4 GB

Più veloce

125 tok/s

Gemma 2 27B raggiunge un conteggio di parametri di 27B. Questo rientra nell'intervallo che una seria GPU DESKTOP può gestire una volta compressi i pesi. Il numero di GPU che monitoriamo che possono eseguirlo: 241.

L'hardware minimo che funziona è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 9.7 token al secondo

Top di gamma è B200, generando approssimativamente 125 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Gemma 2 27B è stato pubblicato da Google DeepMind, nel paese registrato come United States of America, durante June 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione google.

Cosa decide la velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 19.0 token al secondo 196 di loro

Ogni peso partecipa a ogni token qui, quindi la larghezza di banda è tutta la storia: la classifica sottostante è effettivamente una classifica del throughput di memoria.

Il suo layout di attenzione è in our database, quindi le cifre di VRAM sono calcolate esattamente piuttosto che approssimate.

Addestramento e provenienza

Il run di addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v5p. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

È stato addestrato su un corpus di circa 13,000,000,000,000 token di testo

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Gemma 2 27B

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Inizia da ciò di cui ha realmente bisogno, ovvero il requisito di Gemma 2 27B, avere bisogno di circa 14.4 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

Conversazioni più lunghe richiedono memoria oltre a ciò che i pesi necessitano. Muovi il cursore sulla tua reale lunghezza di lavoro prima di fidarti di qualsiasi riga per Gemma 2 27B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Ordina per throughput piuttosto che per specifiche.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Gemma 2 27B. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 125 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

Una vestibilità stretta funziona, ma non lascia nulla in più per una conversazione più lunga, nel caso di Gemma 2 27B. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Controlla la GPU dall'altro lato

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. Gemma 2 27B.

Risposte

Gemma 2 27B — domande comuni

Gemma 2 27B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

Gemma 2 27B— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione google. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

Gemma 2 27B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.1 × 10²⁴ FLOP, su hardware registrato come Google TPU v5p. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

Gemma 2 27B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 6.7 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Gemma 2 27B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 241. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Gemma 2 27B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 5. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Gemma 2 27B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Queste sono stime con barre di errore reali, e ognuna di esse potrebbe ragionevolmente collocarsi ovunque nel suo intervallo pubblicato a seconda del runtime che utilizzi. Il risultato più veloce qui: 107–151 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

Gemma 2 27B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Xeon Phi 7120P, con una capacità di memoria di 16 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 14.4 GB, e produce approssimativamente 9.7 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 241.

Gemma 2 27B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 125 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 196.

Gemma 2 27B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 14.4 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Gemma 2 27B— posso eseguirlo su una GPU holding 16 GB?

Sì. La scheda Tesla V100 SXM2 16 GB, tenere 16 GB, lo esegue a una compressione di Q3_K_M, utilizzando circa 14.4 GB e generando approssimativamente 47.8 token al secondo. Il fit è stretto.

Gemma 2 27B— posso eseguirlo su una GPU holding 24 GB?

Sì. La scheda GeForce RTX 5090 D V2, tenere 24 GB, lo esegue a una compressione di Q5_K_M, utilizzando circa 20.6 GB e generando approssimativamente 37.5 token al secondo. Il fit è stretto.

Gemma 2 27B— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

Gemma 2 27B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 27B. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

Gemma 2 27B— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Google DeepMind, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

Gemma 2 27B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in June 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.

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