BLOOMZ-176B kalkulator TPS
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
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Najmniejsza karta, która pasuje
Radeon Instinct MI250
128 GB · Q4_K_M · 14.2 tok/s
Najszybsza karta
Radeon Instinct MI300
28.4 tok/s · 128 GB
Które GPU mogą uruchomić BLOOMZ-176B?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
17 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
28.4
tok/s
17–45 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300 AMD | 128 GB | 6,550 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
28.0
tok/s
17–45 · niska pewność |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 148.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
27.2
tok/s
16–43 · niska pewność |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
27.2
tok/s
16–43 · niska pewność |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
23.1
tok/s
14–37 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300A AMD | 128 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
19.3
tok/s
12–31 · niska pewność |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
15.4
tok/s
9–25 · niska pewność |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
15.4
tok/s
9–25 · niska pewność |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 189.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
14.5
tok/s
9–23 · niska pewność |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 148.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
14.5
tok/s
9–23 · niska pewność |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 148.2 GB | Q6_K | Wąski |
|
14.2
tok/s
9–23 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250 AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
14.2
tok/s
9–23 · niska pewność |
Radeon Instinct MI250X AMD | 128 GB | 3,280 GB/s | Nov 2021 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
11.8
tok/s
7–19 · niska pewność |
Data Center GPU Max 1550 Intel | 128 GB | 3,280 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
11.6
tok/s
7–19 · niska pewność |
Data Center GPU Max Subsystem Intel | 128 GB | 3,210 GB/s | Jan 2023 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
11.3
tok/s
7–18 · niska pewność |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 189.1 GB | Q8_0 | Wygodny |
|
1.5
tok/s
1–2 · niska pewność |
GB10 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Oct 2025 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
|
1.5
tok/s
1–2 · niska pewność |
Jetson T5000 NVIDIA | 128 GB | 273 GB/s | Aug 2025 | 107.2 GB | Q4_K_M | Wąski |
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
- Hugging Face
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 3 November 2022
- Autorzy
- 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
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Translation, Language modeling/generation
- Model bazowy
- BLOOM-176B
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 176B
- Dane treningowe
- 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
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.
- Dostosowywanie obliczeń
- 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
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 (unrestricted)
- Kod treningowy
- 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
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Likely
- Cytaty
- 242
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Ekstremy
Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają BLOOMZ-176B
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..
- 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
Najmniejsze GPU, które nadal działają BLOOMZ-176B
Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..
- 01 GB10 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 1.5 tok/s
- 02 Jetson T5000 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 1.5 tok/s
- 03 Radeon Instinct MI300A 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 23.1 tok/s
- 04 Data Center GPU Max 1550 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 11.8 tok/s
- 05 Data Center GPU Max Subsystem 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 11.6 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI300 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 28.4 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI250 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 14.2 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI250X 128 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 14.2 tok/s
- 09 H200 NVL 141 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 27.2 tok/s
- 10 H200 SXM 141 GB 141 GB · potrzeby 107.2 GB · Q4_K_M · Wąski 27.2 tok/s
Co oznaczają liczby
Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model
Minimalna karta
Radeon Instinct MI250
Pamięć potrzebna
107.2 GB
Najszybszy
28.4 tok/s
BLOOMZ-176B osiąga liczbę parametrów równą 176B. To stawia to powyżej sprzętu konsumenckiego, w zakresie, gdzie karta jest kupowana do tego celu, zamiast przystosowywana do niego. Liczba kart, które śledzimy, które mogą to pomieścić: 17.
Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 14.2 tokeny na sekundę
Najszybciej, jak to obliczamy, to Radeon Instinct MI300, generowanie w przybliżeniu 28.4 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 6,550 GB/s.
Tło
BLOOMZ-176B został opublikowany przez Hugging Face, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 2022. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie translation, Language modeling/generation.
Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z BLOOM-176B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi.
Czytanie wskaźników przepustowości
Połowa kart, które go trzymają, osiąga więcej niż 14.5 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 15 ich
To jest gęsty model, więc każdy parametr jest odczytywany dla każdego wyprodukowanego tokena. To sprawia, że prędkość śledzi przepustowość pamięci prawie dokładnie — karta z podwójną przepustowością generuje w przybliżeniu dwa razy szybciej.
Jej architektura wewnętrzna nie jest w naszej bazie danych, więc pamięć jest szacowana na podstawie liczby parametrów i odpowiednio oznaczona. Spodziewaj się, że rzeczywista wartość będzie się różnić, tym bardziej przy długim context length.
Co poszło w budowę tego
Został wytrenowany na korpusie około 20,000,000,000 Tokeny tekstu.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do BLOOMZ-176B
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Przeczytaj najpierw liczbę pamięci
Tabela zawiera każdą kartę, która jest w stanie pomieścić BLOOMZ-176B, potrzebując około 107.2 GB przy kompresji Q4_K_M. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia
Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. BLOOMZ-176B.
-
03
Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz
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
Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla BLOOMZ-176B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to Radeon Instinct MI300, w 28.4 tok/s
-
05
Zwróć uwagę na margines, a nie tylko na dopasowanie
Tight oznacza, że ładowanie i działanie odbywa się bez miejsca na późniejsze zwiększenie długości kontekstu, w przypadku BLOOMZ-176B. 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
Sprawdź kartę z drugiej strony
Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o BLOOMZ-176B.
Odpowiedzi
BLOOMZ-176B — częste pytania
BLOOMZ-176B— 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.
BLOOMZ-176B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 176B. 176B. 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.
BLOOMZ-176B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Hugging Face, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
BLOOMZ-176B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2022. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
BLOOMZ-176B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie translation, Language modeling/generation. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
BLOOMZ-176B— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
BLOOMZ-176B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 20.8 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
BLOOMZ-176B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Druga KARTA mniej więcej podwaja dostępna PAMIĘĆ, ale nie tempo generacji. Liczba już zdolna do uruchomienia jej samodzielnie: 17. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
BLOOMZ-176B— 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.
BLOOMZ-176B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: 17–45 tok/s na Radeon Instinct MI300. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
BLOOMZ-176B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Radeon Instinct MI250, o pojemności pamięci 128 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 107.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 14.2 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 17.
BLOOMZ-176B— jak szybko działa na GPU?
To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to Radeon Instinct MI300, około 28.4 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 15.
BLOOMZ-176B— Ile VRAM-u potrzebuje?
Potrzebuje około 107.2 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.
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.