BLOOMZ-176B calcolatore TPS
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
818 schede per cui abbiamo specifiche
Scheda più piccola che si adatta
Radeon Instinct MI250
128 GB · Q4_K_M · 14.2 tok/s
Scheda più veloce
Radeon Instinct MI300
28.4 tok/s · 128 GB
Quali GPU possono eseguire BLOOMZ-176B?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
17 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
28.4
tok/s
17–45 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
28.0
tok/s
17–45 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 148.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
27.2
tok/s
16–43 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
27.2
tok/s
16–43 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
23.1
tok/s
14–37 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
19.3
tok/s
12–31 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
15.4
tok/s
9–25 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
15.4
tok/s
9–25 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
14.5
tok/s
9–23 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 148.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
14.5
tok/s
9–23 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 148.2 GB | Q6_K | Stretto |
|
14.2
tok/s
9–23 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
14.2
tok/s
9–23 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
11.8
tok/s
7–19 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
11.6
tok/s
7–19 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
11.3
tok/s
7–18 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 189.1 GB | Q8_0 | Comodo |
|
1.5
tok/s
1–2 · bassa fiducia |
GB10 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Oct 2025 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
|
1.5
tok/s
1–2 · bassa fiducia |
Jetson T5000 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Aug 2025 | 107.2 GB | Q4_K_M | Stretto |
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
- Hugging Face
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 3 November 2022
- Autori
- Niklas Muennighoff, Thomas Wang, Lintang Sutawika, Adam Roberts, Stella Biderman, Teven Le Scao, M Saiful Bari, Sheng Shen, Zheng-Xin Yong, Hailey Schoelkopf, Xiangru Tang, Dragomir Radev, Alham Fikri Aji, Khalid Almubarak, Samuel Albanie, Zaid Alyafeai, Albert Webson, Edward Raff, Colin Raffel
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Translation, Language modeling/generation
- Modello di base
- BLOOM-176B
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
- 176B
- Dati di addestramento
- 20,000,000,000 tokens
176B
per https://huggingface.co/datasets/bigscience/xP3, 94,941,936 KB or 94GB if approx 200M words per GB, that's ~20B words (rougher estimate because it's multilingual) https://docs.google.com/document/d/1G3vvQkn4x_W71MKg0GmHVtzfd9m0y3_Ofcoew0v902Q/edit#heading=h.ieihc08p8dn0
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.
- Addestramento fine
- 1.4 × 10²² FLOP
"We use publicly available pretrained BLOOM models ranging from 560 million to 176 billion parameters. BLOOM models are large decoder-only language models pretrained for around 350 billion tokens with an architecture similar to GPT-3 (Brown et al., 2020). We finetune the models for an additional 13 billion tokens with loss only being computed on target tokens." 13B * 176B * 6
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 (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Open source
Apache 2.0 train/eval code: https://github.com/bigscience-workshop/xmtf?tab=readme-ov-file#train-models weights: https://huggingface.co/bigscience/bloomz
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 242
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono BLOOMZ-176B
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..
- 01 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q4_K_M 28.4 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q6_K 28.0 tok/s
- 03 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q4_K_M 27.2 tok/s
- 04 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q4_K_M 27.2 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q4_K_M 23.1 tok/s
- 06 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 19.3 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 15.4 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 15.4 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q6_K 14.5 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI308X 192 GB · 5,325 GB/s · Q6_K 14.5 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano BLOOMZ-176B
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..
- 01 GB10 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 1.5 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 1.5 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 23.1 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 11.8 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 11.6 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 28.4 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 14.2 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 14.2 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 27.2 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · Ha bisogno 107.2 GB · Q4_K_M · Stretto 27.2 tok/s
Cosa significano i numeri
Cosa serve per eseguire questo modello
Scheda minima
Radeon Instinct MI250
Memoria necessaria
107.2 GB
Più veloce
28.4 tok/s
BLOOMZ-176B raggiunge un conteggio di parametri di 176B. 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: 17.
La scheda più piccola che lo tiene è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB, eseguendolo a una compressione di Q4_K_M e producendo circa 14.2 token al secondo
Il più veloce che calcoliamo per esso è Radeon Instinct MI300, generando approssimativamente 28.4 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 6,550 GB/s.
Sfondo
BLOOMZ-176B è stato pubblicato da Hugging Face, nel paese registrato come United States of America, durante November 2022. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di translation, Language modeling/generation.
Invece di essere addestrato da zero, è derivato da BLOOM-176B. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
I pesi pubblicati significano che il modello gira sulla tua macchina piuttosto che su quella di qualcun altro, il che rende la domanda sull'hardware qui sotto rispondibile.
Leggendo i dati di throughput
Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 14.5 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 15 di loro
È un modello denso, quindi ogni parametro viene letto per ogni token prodotto. Questo rende la pista di velocità la larghezza di banda della memoria quasi esattamente — una CARD con il doppio della larghezza di banda genera approssimativamente il doppio della velocità.
La sua architettura interna non è in archivio, quindi la memoria è approssimata dal conteggio dei parametri e contrassegnata di conseguenza. Aspettatevi che la cifra reale differisca, soprattutto con contesti lunghi.
Cosa è stato necessario per costruirlo
È stato addestrato su un corpus di circa 20,000,000,000 token di testo
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per BLOOMZ-176B
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
La tabella elenca ogni card in grado di contenere BLOOMZ-176B, avere bisogno di circa 107.2 GB a una compressione di Q4_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
-
02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. BLOOMZ-176B.
-
03
Decidi quanto spazio di compressione accetterai
La Compression è ciò che rende un modello adatto a schede più piccole, a fronte di un certo costo in accuratezza., raggiungendo una compressione di Q4_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
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per BLOOMZ-176B. 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 Radeon Instinct MI300, nella 28.4 tok/s
-
05
Guarda il margine, non solo l'adattamento
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di BLOOMZ-176B. 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
Seguire una GPU attraverso la sua pagina mostra ogni altro modello che può contenere, che è la domanda che segue una volta che hai deciso su BLOOMZ-176B.
Risposte
BLOOMZ-176B — domande comuni
BLOOMZ-176B— 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.
BLOOMZ-176B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 176B. 176B. 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.
BLOOMZ-176B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Hugging Face, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
BLOOMZ-176B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2022. 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.
BLOOMZ-176B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di translation, Language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
BLOOMZ-176B— 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.
BLOOMZ-176B— 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 20.8 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
BLOOMZ-176B— 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: 17. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
BLOOMZ-176B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 3. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
BLOOMZ-176B— 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: 17–45 tok/s su Radeon Instinct MI300. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
BLOOMZ-176B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Radeon Instinct MI250, con una capacità di memoria di 128 GB. Esegui il modello a una compressione di Q4_K_M utilizzando circa 107.2 GB, e produce approssimativamente 14.2 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 17.
BLOOMZ-176B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è Radeon Instinct MI300, circa 28.4 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: 15.
BLOOMZ-176B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 107.2 GB a una compressione di Q4_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.
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.