LLaMA-65B calcolatore TPS

Apri i pesi Meta AI 65.2B parametri February 2023

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

61 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 27.3 tok/s

Scheda più veloce

B200

52.0 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire LLaMA-65B?

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.

61 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
52.0 tok/s 44–62	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	71.4 GB	Q8_0	Comodo
52.0 tok/s 44–62	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	71.4 GB	Q8_0	Comodo
41.5 tok/s 25–66 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	71.4 GB	Q8_0	Comodo
41.5 tok/s 25–66 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	71.4 GB	Q8_0	Comodo
33.2 tok/s 20–53 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	71.4 GB	Q8_0	Comodo
31.8 tok/s 27–38	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	71.4 GB	Q8_0	Comodo
31.8 tok/s 27–38	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	71.4 GB	Q8_0	Comodo
30.4 tok/s 18–49 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	71.4 GB	Q8_0	Comodo
28.0 tok/s 24–34	GRID A100B NVIDIA	48 GB	1,870 GB/s	May 2020	41.1 GB	Q4_K_M	Stretto
27.3 tok/s 23–33	A100 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Jun 2020	33.5 GB	Q3_K_M	Stretto
27.3 tok/s 23–33	A100 SXM4 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	May 2020	33.5 GB	Q3_K_M	Stretto
27.3 tok/s 23–33	A800 PCIe 40 GB NVIDIA	40 GB	1,560 GB/s	Nov 2022	33.5 GB	Q3_K_M	Stretto
27.0 tok/s 16–43 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	71.4 GB	Q8_0	Comodo
27.0 tok/s 16–43 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	71.4 GB	Q8_0	Comodo
27.0 tok/s 16–43 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	71.4 GB	Q8_0	Comodo
25.6 tok/s 22–31	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Stretto
21.8 tok/s 19–26	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Comodo
21.8 tok/s 19–26	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	71.4 GB	Q8_0	Stretto
21.8 tok/s 19–26	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Stretto
21.8 tok/s 19–26	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Comodo
21.8 tok/s 19–26	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	71.4 GB	Q8_0	Stretto
20.1 tok/s 17–24	RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA	48 GB	1,340 GB/s	Mar 2025	41.1 GB	Q4_K_M	Stretto
19.1 tok/s 16–23	H100 SXM5 64 GB NVIDIA	64 GB	2,020 GB/s	Mar 2023	56.3 GB	Q6_K	Stretto
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	71.4 GB	Q8_0	Comodo
16.6 tok/s 10–27 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	71.4 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: Meta AI
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 24 February 2023
Autori: Hugo Touvron, Thibaut Lavril, Gautier Izacard, Xavier Martinet, Marie-Anne Lachaux, Timothée Lacroix, Baptiste Rozière, Naman Goyal, Eric Hambro, Faisal Azhar, Aurelien Rodriguez, Armand Joulin, Edouard Grave, Guillaume Lample

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Language modeling, Code generation
Approccio: Supervised

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: 65.2B
Dati di addestramento: 1,400,000,000,000 tokens
Epoche: 1.09
Dimensione del Batch: 4,000,000

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: 5.5 × 10²³ 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: NVIDIA A100
Chip utilizzati: 2,048
Chip-ore: 1,024,000
Tempo di parete: 500 hours (20.8 days)
Utilizzo dell'hardware: MFU 47.5%
Consumo energetico: 1.6 MW
Costo di calcolo: $578,026

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 (non-commercial)
Codice di addestramento: Unreleased

Come è classificato

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

Modello di base: Yes
Probabilmente sopra 10²³ FLOP: Yes
Perché è monitorato: Historical significance,Highly cited
Record fiducia: Confident
Citazioni: 19,926
Dati di benchmark: LLaMA-65B

Fonti

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

Riferimento: LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
Ultimo aggiornamento: 25 May 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono LLaMA-65B

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 LLaMA-65B

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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

A100 PCIe 40 GB

Memoria necessaria

33.5 GB

Più veloce

52.0 tok/s

LLaMA-65B raggiunge un conteggio di parametri di 65.2B. Questo lo colloca al di sopra dell'hardware consumer, nella fascia in cui una CARD viene acquistata per questo scopo piuttosto che riadattata per esso. Il numero di CARD che teniamo traccia e che possono contenerlo: 61.

Il punto di ingresso è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 27.3 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 52.0 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

LLaMA-65B è stato pubblicato da Meta AI, nel paese registrato come United States of America, durante February 2023. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling, Code generation.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 13.3 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 56 di loro

Essendo denso, legge tutto se stesso per token, motivo per cui l'ordinamento per velocità qui sotto segue da vicino l'ordinamento per larghezza di banda della memoria.

Poiché l'architettura è registrata, la colonna di memoria è derivata piuttosto che stimata.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 5.5 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

L'addestramento ha consumato un corpus di circa 1,400,000,000,000 token di testo

Il suo criterio di inclusione: historical significance,Highly cited.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per LLaMA-65B

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

Leggi prima il numero di VRAM

Ogni card qui è stata controllata contro LLaMA-65B, avere bisogno di circa 33.5 GB a una compressione di Q3_K_M. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
02

Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da LLaMA-65B.
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 velocità

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per LLaMA-65B. 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 52.0 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 LLaMA-65B. 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. LLaMA-65B.

Risposte

LLaMA-65B — domande comuni

LLaMA-65B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 61. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

LLaMA-65B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 4. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

LLaMA-65B— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: 44–62 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.

LLaMA-65B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è A100 PCIe 40 GB, con una capacità di memoria di 40 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 33.5 GB, e produce approssimativamente 27.3 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 61.

LLaMA-65B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 52.0 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: 56.

LLaMA-65B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 33.5 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.

LLaMA-65B— 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.

LLaMA-65B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 65.2B. Model card, table 1: https://github.com/facebookresearch/llama/blob/53011c3d7946dadb8274a4c5c7586ab54edf792d/MODEL_CARD.md. 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.

LLaMA-65B— chi l'ha creato?

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

LLaMA-65B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 2023. 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.

LLaMA-65B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling, Code generation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.

LLaMA-65B— Dove posso scaricarlo?

I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.

LLaMA-65B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 5.5 × 10²³ FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100. 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.

LLaMA-65B— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 12.3 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

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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