TxGemma 2B calcolatore TPS

Apri i pesi Google DeepMind,Google Research 2.6B parametri April 2025

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 che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

Tesla C1080

4 GB · Q6_K · 20.6 tok/s

Scheda più veloce

B200

1,303 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire TxGemma 2B?

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.

818 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
1,303 tok/s 1,108–1,564	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.9 GB	Q8_0	Comodo
1,303 tok/s 1,108–1,564	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.9 GB	Q8_0	Comodo
1,041 tok/s 624–1,665 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Comodo
1,041 tok/s 624–1,665 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.9 GB	Q8_0	Comodo
832 tok/s 499–1,332 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
797 tok/s 677–956	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Comodo
797 tok/s 677–956	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.9 GB	Q8_0	Comodo
762 tok/s 457–1,220 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.9 GB	Q8_0	Comodo
677 tok/s 406–1,083 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
677 tok/s 406–1,083 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
677 tok/s 406–1,083 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
642 tok/s 546–770	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
547 tok/s 465–657	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
547 tok/s 465–657	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.9 GB	Q8_0	Comodo
547 tok/s 465–657	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
547 tok/s 465–657	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
547 tok/s 465–657	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
417 tok/s 250–667 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Comodo
417 tok/s 250–667 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.9 GB	Q8_0	Comodo
347 tok/s 208–556 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
340 tok/s 204–544 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.9 GB	Q8_0	Comodo
332 tok/s 282–399	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.9 GB	Q8_0	Comodo
332 tok/s 282–399	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.9 GB	Q8_0	Comodo
332 tok/s 282–399	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.9 GB	Q8_0	Comodo
332 tok/s 282–399	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: Google DeepMind,Google Research
Tipo di organizzazione: Industry,Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 8 April 2025
Autori: Eric Wang, Samuel Schmidgall, Paul F. Jaeger, Fan Zhang, Rory Pilgrim, Yossi Matias, Joelle Barral, David Fleet, Shekoofeh Azizi

Cosa fa

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

Dominio: Language, Biology
Compito: Protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein property prediction, Small molecule property prediction, Question answering, Protein question answering, Protein function prediction, Language modeling/generation
Modello di base: Gemma 2 2B

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: 2.6B
Dati di addestramento: tokens
Epoche: 12

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: 3.2 × 10²² FLOP
Come è stato stabilito: Operation counting
Addestramento fine: 1 × 10²¹ FLOP

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 v4
Chip utilizzati: 256
Consumo energetico: 170.7 kW

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.

Record fiducia: Confident

Fonti

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

Riferimento: TxGemma: Efficient and Agentic LLMs for Therapeutics
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono TxGemma 2B

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 TxGemma 2B

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 serve per eseguire questo modello

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

3.3 GB

Più veloce

1,303 tok/s

TxGemma 2B raggiunge un conteggio di parametri di 2.6B. 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.

La scheda più piccola che lo tiene è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q6_K e producendo circa 20.6 token al secondo

Il più veloce che calcoliamo per esso è B200, generando approssimativamente 1,303 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Da dove è venuto

TxGemma 2B è stato pubblicato da Google DeepMind,Google Research, nel paese registrato come United States of America, durante April 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,Industry.

Funziona nel dominio di Language, Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein property prediction, Small molecule property prediction, Question answering, Protein question answering, Protein function prediction, Language modeling/generation.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Gemma 2 2B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi sono pubblicati, quindi possono essere scaricati e eseguiti sul proprio hardware indefinitamente, offline, senza un account associato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione google.

Comprendere le velocità

Meta delle schede che lo supportano gestiscono più di 41.4 token al secondo 786 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.

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

Cosa è stato necessario per costruirlo

La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 3.2 × 10²² FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per TxGemma 2B

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 TxGemma 2B, avere bisogno di circa 3.3 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. TxGemma 2B.
03

Scegli quanto lontano lo comprimerai

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 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

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per TxGemma 2B. 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 1,303 tok/s
05

Leggi l'ultima colonna di fit

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di TxGemma 2B. 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

Vedi cos'altro che questa card esegue

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 TxGemma 2B.

Risposte

TxGemma 2B — domande comuni

TxGemma 2B— 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 184 token al secondo. Il fit è comodo.

TxGemma 2B— 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 218 token al secondo. Il fit è comodo.

TxGemma 2B— 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.

TxGemma 2B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 2.6B. 2.6B. 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.

TxGemma 2B— chi l'ha creato?

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

TxGemma 2B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in April 2025.

TxGemma 2B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein or nucleotide language model (pLM/nLM), Protein property prediction, Small molecule property prediction, Question answering, Protein question answering, Protein function prediction, Language modeling/generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

TxGemma 2B— 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.

TxGemma 2B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 3.2 × 10²² FLOP, su hardware registrato come Google TPU v4. 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.

TxGemma 2B— 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.

TxGemma 2B— 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.

TxGemma 2B— 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.

TxGemma 2B— 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: 1,108–1,564 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.

TxGemma 2B— 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 3.3 GB, e produce approssimativamente 20.6 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

TxGemma 2B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,303 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: 786.

TxGemma 2B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.3 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.

TxGemma 2B— 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 243 token al secondo. Il fit è comodo.

TxGemma 2B— 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 149 token al secondo. Il fit è comodo.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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