Gemma 7B kalkulator TPS

Otwórz wagi Google DeepMind 8.5B parametry February 2024

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

306 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

P102-101

10 GB · Q4_K_M · 31.2 tok/s

Najszybsza karta

B200

397 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić Gemma 7B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

306 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
397 tok/s 337–476	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
397 tok/s 337–476	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
317 tok/s 190–507 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
317 tok/s 190–507 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
253 tok/s 152–405 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
243 tok/s 206–291	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
243 tok/s 206–291	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
232 tok/s 139–371 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
206 tok/s 124–330 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
195 tok/s 166–235	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
179 tok/s 152–214	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.8 GB	Q4_K_M	Wąski
167 tok/s 142–200	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 142–200	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 142–200	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 142–200	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
167 tok/s 142–200	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–203 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
127 tok/s 76–203 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
106 tok/s 63–169 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
104 tok/s 62–166 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
101 tok/s 86–121	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
101 tok/s 86–121	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	12.8 GB	Q8_0	Wygodny
101 tok/s 86–121	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	12.8 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: Google DeepMind
Typ organizacji: Industry
Kraj: United States of America
Opublikowany: 21 February 2024
Autorzy: Gemma Team, Google DeepMind

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 8.5B
Dane treningowe: 6,000,000,000,000 tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 3.1 × 10²³ FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting,Hardware

Przebieg szkolenia

Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.

Sprzęt do trenowania: Google TPU v5e
Zastosowane chipy: 4,096
Pobór mocy: 1.8 MW

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają Gemma 7B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają Gemma 7B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

P102-101

Pamięć potrzebna

8.8 GB

Najszybszy

397 tok/s

Gemma 7B osiąga liczbę parametrów równą 8.5B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 306.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 31.2 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 397 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Co to jest model?

Gemma 7B został opublikowany przez Google DeepMind, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas February 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning.

Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.

Co decyduje o szybkości

Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 30.4 tokenów na sekundę 282 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Jego układ uwagi jest w naszej bazie danych, więc wartości pamięci są obliczane dokładnie, a nie przybliżone.

Szkolenie i pochodzenie

Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 3.1 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v5e. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 6,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do Gemma 7B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu Gemma 7B, potrzebując około 8.8 GB przy kompresji Q4_K_M. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez Gemma 7B.
03

Ustal minimalną jakość

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji Q4_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. Gemma 7B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 397 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku Gemma 7B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia

Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na Gemma 7B.

Odpowiedzi

Gemma 7B — częste pytania

Gemma 7B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w February 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Gemma 7B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Chat, Code generation, Question answering, Quantitative reasoning. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

Gemma 7B— Gdzie mogę to pobrać?

Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.

Gemma 7B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 3.1 × 10²³ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako Google TPU v5e. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

Gemma 7B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.6 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

Gemma 7B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 306. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

Gemma 7B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

Gemma 7B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 337–476 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

Gemma 7B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 8.8 GB, i produkuje w przybliżeniu 31.2 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 306.

Gemma 7B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 397 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 282.

Gemma 7B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 8.8 GB przy kompresji Q4_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

Gemma 7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 9.8 GB i generując w przybliżeniu 80.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Gemma 7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 12.8 GB i generując w przybliżeniu 56.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

Gemma 7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 12.8 GB i generując w przybliżeniu 66.5 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

Gemma 7B— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Gemma 7B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 8.5B. Table 2, sum of embedding and non-embedding parameters. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

Gemma 7B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Google DeepMind, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI