BLOOM-3B 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
Tesla C1080
4 GB · Q6_K · 17.9 tok/s
Scheda più veloce
B200
1,129 tok/s · 180 GB
Quali GPU possono eseguire BLOOM-3B?
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..
818 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
1,129
tok/s
678–1,807 · bassa fiducia |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
1,129
tok/s
678–1,807 · bassa fiducia |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
902
tok/s
541–1,443 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
902
tok/s
541–1,443 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
721
tok/s
433–1,154 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
690
tok/s
414–1,105 · bassa fiducia |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
690
tok/s
414–1,105 · bassa fiducia |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
661
tok/s
396–1,057 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
586
tok/s
352–938 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
586
tok/s
352–938 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
586
tok/s
352–938 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
556
tok/s
334–890 · bassa fiducia |
H100 NVL 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,940 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 PCIe 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 SXM5 80 GB NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Oct 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 SXM5 94 GB NVIDIA | 94 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H100 SXM5 96 GB NVIDIA | 96 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
474
tok/s
285–759 · bassa fiducia |
H800 SXM5 NVIDIA | 80 GB | 3,360 GB/s | Mar 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
361
tok/s
217–578 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
361
tok/s
217–578 · bassa fiducia |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
301
tok/s
181–482 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
295
tok/s
177–471 · bassa fiducia |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
A100 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Nov 2020 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
A100X NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Jun 2021 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
A800 SXM4 80 GB NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Aug 2022 | 3.9 GB | Q8_0 | Comodo |
|
288
tok/s
173–461 · bassa fiducia |
H100 CNX NVIDIA | 80 GB | 2,040 GB/s | Mar 2023 | 3.9 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
- Hugging Face,BigScience
- Tipo di organizzazione
- Industry,Research collective
- Paese
- United States of America, France
- Pubblicato
- 5 July 2022
- Autori
- Margaret Mitchell, Giada Pistilli, Yacine Jernite, Ezinwanne Ozoani, Marissa Gerchick, Nazneen Rajani, Sasha Luccioni, Irene Solaiman, Maraim Masoud, Somaieh Nikpoor, Carlos Muñoz Ferrandis, Stas Bekman, Christopher Akiki, Danish Contractor, David Lansky, Angelina McMillan-Major, Tristan Thrush, Suzana Ilić, Gérard Dupont, Shayne Longpre, Manan Dey, Stella Biderman, Douwe Kiela, Emi Baylor, Teven …
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
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
- 3B
- Dati di addestramento
- 354,000,000,000 tokens
- Epoche
- 1
Table 3.5 https://arxiv.org/pdf/2211.05100 341B (pretrain) + 13B (finetune) = 354B tokens total
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
commercial, no harmful use: https://bigscience.huggingface.co/blog/the-bigscience-rail-license
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 2,917
- Dati di benchmark
- BLOOM-3B
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- BigScience Language Open-science Open-access Multilingual (BLOOM) Language Model
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Gli estremi
Le dieci GPU più veloci che eseguono BLOOM-3B
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 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 1,129 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 902 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 721 tok/s
- 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 690 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 661 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI300A 128 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
- 10 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q8_0 586 tok/s
Le GPU più piccole che ancora funzionano BLOOM-3B
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 GeForce RTX 4010 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 19.7 tok/s
- 02 RTX A400 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 19.7 tok/s
- 03 RTX 500 Mobile Ada Generation 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 26.3 tok/s
- 04 GeForce RTX 3050 A Mobile 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 39.4 tok/s
- 05 Jetson Orin Nano 4 GB 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 7.0 tok/s
- 06 Radeon RX 6450M 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 20.5 tok/s
- 07 Radeon RX 6550M 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 23.0 tok/s
- 08 Radeon RX 6550S 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 20.5 tok/s
- 09 Arc A310 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 16.5 tok/s
- 10 Arc Pro A30M 4 GB · Ha bisogno 3.2 GB · Q6_K · Stretto 17.1 tok/s
Cosa significano i numeri
Cosa ti serve per eseguirlo
Scheda minima
Tesla C1080
Memoria necessaria
3.2 GB
Più veloce
1,129 tok/s
BLOOM-3B raggiunge un conteggio di parametri di 3B. È piccolo abbastanza che l'hardware è raramente l'ostacolo, anche su CARD di diversi anni fa. Il numero di CARD che monitoriamo che possono eseguirlo: 818.
L'hardware minimo che funziona è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q6_K e producendo circa 17.9 token al secondo
All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 1,129 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.
Sfondo
BLOOM-3B è stato pubblicato da Hugging Face,BigScience, nel paese registrato come United States of America, durante July 2022. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Research collective.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation.
I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato.
Leggendo i dati di throughput
Su ogni CARD che può eseguirlo, il centro della gamma si trova a 35.8 token al secondo 780 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.
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
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 354,000,000,000 token di testo
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per BLOOM-3B
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
Inizia dalla colonna VRAM
La tabella elenca ogni card in grado di contenere BLOOM-3B, avere bisogno di circa 3.2 GB a una compressione di Q6_K. 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. BLOOM-3B.
-
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 Q6_K 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
La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per BLOOM-3B. 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 1,129 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 BLOOM-3B. 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 pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a BLOOM-3B.
Risposte
BLOOM-3B — domande comuni
BLOOM-3B— quanta VRAM serve?
Ha bisogno di 3.2 GB a una compressione di Q6_K, 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.
BLOOM-3B— posso eseguirlo su una GPU holding 8 GB?
Sì. La scheda CMP 170HX 8 GB, tenere 8 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 3.9 GB e generando approssimativamente 210 token al secondo. Il fit è comodo.
BLOOM-3B— posso eseguirlo su una GPU holding 12 GB?
Sì. La scheda GeForce RTX 3080 Ti, tenere 12 GB, lo esegue a una compressione di Q8_0, utilizzando circa 3.9 GB e generando approssimativamente 129 token al secondo. Il fit è comodo.
BLOOM-3B— 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 Q8_0, utilizzando circa 3.9 GB e generando approssimativamente 160 token al secondo. Il fit è comodo.
BLOOM-3B— 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 Q8_0, utilizzando circa 3.9 GB e generando approssimativamente 189 token al secondo. Il fit è comodo.
BLOOM-3B— 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.
BLOOM-3B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 3B. 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.
BLOOM-3B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Hugging Face,BigScience, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry,Research collective.
BLOOM-3B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in July 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.
BLOOM-3B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
BLOOM-3B— 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.
BLOOM-3B— 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. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
BLOOM-3B— 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: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
BLOOM-3B— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Ogni card è mostrata mentre esegue la copia meno compressa che può contenere. Il numero di livelli di compressione distinti tra le card che si adattano: 2. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
BLOOM-3B— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 678–1,807 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.
BLOOM-3B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB. Esegui il modello a una compressione di Q6_K utilizzando circa 3.2 GB, e produce approssimativamente 17.9 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.
BLOOM-3B— quanto è veloce su una GPU?
Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,129 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: 780.
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.