NVIDIA A100 SXM4 (80 GB HBM2e) — 可运行模型清单、最大上下文与 tok/s 速度基准
NVIDIA A100 SXM4 (80 GB HBM2e) 配备 80 GB 物理内存(默认可用上限 73.6 GB)、2,039 GB/s 外部内存带宽与 312 TFLOPS FP16 算力(云端典型租用价约 $1.49/hr,功耗 400W TDP)。
- 物理内存
- 80 GB
- Default / Tuned Usable
- 73.6 / 76.8 GB
- 内存带宽
- 2,039 GB/s
- FP16 算力
- 312 TFLOPS
- 云端参考价 $/hr / CapEx
- $1.49/hr · $14,500
- TDP / Native FP8
- 400W · FP16/INT4
NVIDIA A100 80GB 交互式负载模拟器
自动编译的关键启动参数安全护栏
张量并行会将注意力头与 MLP 矩阵切分到多张 NVLink 或 PCIe 设备上,因此 --tensor-parallel-size 必须同时整除查询头数与 KV 头数,并预留 NCCL all-reduce 通信缓冲区与 CUDA 图捕获所需的显存余量。
在单用户自回归生成阶段,每输出一个 Token 都必须将激活的模型权重从显存完整读入计算核心。在相同量化精度下,内存带宽翻倍(例如从 546 GB/s 跃升至 GDDR7 的 1,792 GB/s 或 HBM3 的 3,350 GB/s)几乎会让解码 tok/s 同步翻倍。
1× NVIDIA A100 80GB 开源权重 LLM 兼容性矩阵(32K 上下文)
| 模型与家族 | FP16 | Q8_0 | Q4_K_M | 最佳舒适量化 | 最大上下文 (Q4_K_M) | 解码速度 (Q4_K_M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
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DeepSeek-R1 (671B MoE)
671B · MLA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | — | — | — |
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DeepSeek-V3-0324 (671B MoE)
671B · MLA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | — | — | — |
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DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
70.6B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 轻松容纳 | Q6_K | 114,335 tokens | 25.2 tok/s |
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
32.8B · GQA
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紧凑可运行 (>90% 可用上限) | 轻松容纳 | 轻松容纳 | Q8_0 | 232,960 tokens | 47.4 tok/s |
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Qwen3-235B-A22B (MoE)
235B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | — | — | — |
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Qwen3-30B-A3B (MoE)
30.5B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 635,837 tokens | 258.7 tok/s |
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Qwen3-32B
32.8B · GQA
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紧凑可运行 (>90% 可用上限) | 轻松容纳 | 轻松容纳 | Q8_0 | 232,960 tokens | 47.4 tok/s |
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Qwen3-14B
14.8B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 441,339 tokens | 94.2 tok/s |
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Qwen3-8B
8.2B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 518,326 tokens | 137.8 tok/s |
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QwQ-32B (Reasoning)
32.8B · GQA
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紧凑可运行 (>90% 可用上限) | 轻松容纳 | 轻松容纳 | Q8_0 | 232,960 tokens | 47.4 tok/s |
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Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
32.8B · GQA
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紧凑可运行 (>90% 可用上限) | 轻松容纳 | 轻松容纳 | Q8_0 | 232,960 tokens | 47.4 tok/s |
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Qwen2.5-72B-Instruct
72.7B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 轻松容纳 | Q6_K | 110,333 tokens | 24.6 tok/s |
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Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE)
402B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | — | — | — |
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Llama 4 Scout (109B / 17B-16E MoE)
109B · HYBRID_SWA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 紧凑可运行 (>90% 可用上限) | IQ4_XS | 68,598 tokens | 102.0 tok/s |
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Llama 3.3 70B Instruct
70.6B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 轻松容纳 | Q6_K | 114,335 tokens | 25.2 tok/s |
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Llama 3.1 405B Instruct
405B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | — | — | — |
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Llama 3.1 8B Instruct
8.03B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 583,926 tokens | 147.4 tok/s |
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Gemma 3 27B IT (Multimodal)
27.4B · HYBRID_SWA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 126,876 tokens | 68.4 tok/s |
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Gemma 3 12B IT (Multimodal)
12.2B · HYBRID_SWA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 188,020 tokens | 136.7 tok/s |
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Mistral Small 3.1 (24B)
24B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 406,275 tokens | 67.8 tok/s |
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Mistral Large 2411 (123B)
123B · GQA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | — | 13,163 tokens | — |
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Codestral 22B
22.2B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 295,097 tokens | 64.4 tok/s |
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Devstral Small (24B SWE Agent)
23.6B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 407,800 tokens | 68.6 tok/s |
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GLM-4-32B-0414
32B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 985,666 tokens | 63.0 tok/s |
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GLM-4-9B-0414
9.4B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 1,048,576 tokens | 191.8 tok/s |
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Microsoft Phi-4 (14B)
14.7B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 353,376 tokens | 86.5 tok/s |
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Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)
3.84B · GQA
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轻松容纳 | 轻松容纳 | 轻松容纳 | FP16 / BF16 | 603,888 tokens | 203.9 tok/s |
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Cohere Command A (111B)
111B · HYBRID_SWA
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显存不足 (OOM) | 显存不足 (OOM) | 紧凑可运行 (>90% 可用上限) | IQ4_XS | 46,684 tokens | 19.2 tok/s |
对比其他 GPU 与 Apple Silicon 容量规格
RTX 3090 24GB
24 GB · 936 GB/s
RTX 4090 24GB
24 GB · 1,008 GB/s
RTX 5090 32GB
32 GB · 1,792 GB/s
Apple M-Max 64GB
64 GB · 546 GB/s
Mac Studio 128GB
128 GB · 546 GB/s
Mac Studio 192GB
192 GB · 800 GB/s
NVIDIA H100 80GB
80 GB · 3,350 GB/s