Granite 3.2 2B calcolatore TPS

Apri i pesi IBM 2.5B parametri February 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 · Q8_0 · 14.6 tok/s

Scheda più veloce

B200

1,339 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire Granite 3.2 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
1,339 tok/s 804–2,143 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	3.4 GB	Q8_0	Comodo
1,339 tok/s 804–2,143 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	3.4 GB	Q8_0	Comodo
1,069 tok/s 642–1,711 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.4 GB	Q8_0	Comodo
1,069 tok/s 642–1,711 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	3.4 GB	Q8_0	Comodo
855 tok/s 513–1,368 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
819 tok/s 491–1,310 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.4 GB	Q8_0	Comodo
819 tok/s 491–1,310 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	3.4 GB	Q8_0	Comodo
783 tok/s 470–1,254 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	3.4 GB	Q8_0	Comodo
695 tok/s 417–1,112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
695 tok/s 417–1,112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
695 tok/s 417–1,112 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
660 tok/s 396–1,055 · bassa fiducia	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
562 tok/s 337–900 · bassa fiducia	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
562 tok/s 337–900 · bassa fiducia	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	3.4 GB	Q8_0	Comodo
562 tok/s 337–900 · bassa fiducia	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
562 tok/s 337–900 · bassa fiducia	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
562 tok/s 337–900 · bassa fiducia	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
428 tok/s 257–685 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.4 GB	Q8_0	Comodo
428 tok/s 257–685 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	3.4 GB	Q8_0	Comodo
357 tok/s 214–571 · bassa fiducia	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
349 tok/s 210–559 · bassa fiducia	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	3.4 GB	Q8_0	Comodo
342 tok/s 205–546 · bassa fiducia	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	3.4 GB	Q8_0	Comodo
342 tok/s 205–546 · bassa fiducia	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	3.4 GB	Q8_0	Comodo
342 tok/s 205–546 · bassa fiducia	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	3.4 GB	Q8_0	Comodo
342 tok/s 205–546 · bassa fiducia	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	3.4 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: IBM
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: United States of America
Pubblicato: 26 February 2025

Cosa fa

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

Dominio: Language
Compito: Mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization, Text classification, Translation, Code generation
Modello di base: Granite 3.1 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: 2.5B
Dati di addestramento: tokens

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 H100 SXM5 80GB
Fornitore di cloud: IBM
Centro dati: IBM's super computing cluster, Blue Vela, which is outfitted with NVIDIA H100 GPUs. This cluster provides a scalable and efficient infrastructure for training our models over thousands of GPUs.

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: Unreleased
Hugging Face: ibm-granite

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: IBM Granite 3.2: Reasoning, vision, forecasting and more
Ultimo aggiornamento: 28 November 2025

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono Granite 3.2 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 Granite 3.2 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

Requisiti hardware in pratica

Scheda minima

Tesla C1080

Memoria necessaria

3.4 GB

Più veloce

1,339 tok/s

Granite 3.2 2B raggiunge un conteggio di parametri di 2.5B. 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.

Il punto di ingresso è Tesla C1080, con una capacità di memoria di 4 GB, eseguendolo a una compressione di Q8_0 e producendo circa 14.6 token al secondo

Il risultato più rapido proviene da B200, generando approssimativamente 1,339 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Cosa è questo modello

Granite 3.2 2B è stato pubblicato da IBM, nel paese registrato come United States of America, durante February 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization, Text classification, Translation, Code generation.

Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, Granite 3.1 2B. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.

I pesi aperti sono ciò che mette questa pagina nel calcolatore piuttosto che solo nel catalogo: è un modello che puoi effettivamente tenere. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione ibm-granite.

Cosa decide la velocità

Il risultato mediano è attorno 37.6 token al secondo. Producendo testo più veloce della maggior parte delle persone che lo leggono. 783 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.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per Granite 3.2 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

Controlla cosa serve prima di ogni altra cosa

Ogni card qui è stata controllata contro Granite 3.2 2B, avere bisogno di circa 3.4 GB a una compressione di Q8_0. 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. Granite 3.2 2B.
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 Q8_0 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.

Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per Granite 3.2 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 1,339 tok/s
05

Guarda il margine, non solo l'adattamento

La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di Granite 3.2 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

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. Granite 3.2 2B.

Risposte

Granite 3.2 2B — domande comuni

Granite 3.2 2B— 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. Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

Granite 3.2 2B— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 818. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

Granite 3.2 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: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

Granite 3.2 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: 804–2,143 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.

Granite 3.2 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 Q8_0 utilizzando circa 3.4 GB, e produce approssimativamente 14.6 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 818.

Granite 3.2 2B— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 1,339 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: 783.

Granite 3.2 2B— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 3.4 GB a una compressione di Q8_0, 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.

Granite 3.2 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 3.4 GB e generando approssimativamente 249 token al secondo. Il fit è comodo.

Granite 3.2 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 3.4 GB e generando approssimativamente 153 token al secondo. Il fit è comodo.

Granite 3.2 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 3.4 GB e generando approssimativamente 189 token al secondo. Il fit è comodo.

Granite 3.2 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 3.4 GB e generando approssimativamente 224 token al secondo. Il fit è comodo.

Granite 3.2 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.

Granite 3.2 2B— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 2.5B. 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.

Granite 3.2 2B— chi l'ha creato?

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

Granite 3.2 2B— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in February 2025.

Granite 3.2 2B— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di mathematical reasoning, Quantitative reasoning, Language modeling/generation, Question answering, Text summarization, Text classification, Translation, 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.

Granite 3.2 2B— Dove posso scaricarlo?

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

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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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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