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

32,768 tokens

显存占用拆解与带宽上限评估

轻松容纳
模型权重占用: 76% KV: 19.1% Overhead: 4.9%
总计所需显存
52.45 GB
单卡分配显存: 52.45 / 80 GB
模型权重占用
39.86 GB
KV: 10.00 GB
预估单路解码速度
25.2 tok/s
预估批处理总吞吐: 25.2 tok/s
触发 OOM 前最大上下文
114,335
tokens

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)

单设备下 FP16、Q8_0 与 Q4_K_M 的适配状态与预估单路解码 tok/s
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)
DeepSeek-R1 (671B MoE)
671B · MLA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) — — —
DeepSeek-V3-0324 (671B MoE)
671B · MLA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) — — —
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
70.6B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 轻松容纳 Q6_K 114,335 tokens 25.2 tok/s
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
32.8B · GQA
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
Qwen3-235B-A22B (MoE)
235B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) — — —
Qwen3-30B-A3B (MoE)
30.5B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 635,837 tokens 258.7 tok/s
Qwen3-32B
32.8B · GQA
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
Qwen3-14B
14.8B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 441,339 tokens 94.2 tok/s
Qwen3-8B
8.2B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 518,326 tokens 137.8 tok/s
QwQ-32B (Reasoning)
32.8B · GQA
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
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
32.8B · GQA
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
Qwen2.5-72B-Instruct
72.7B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 轻松容纳 Q6_K 110,333 tokens 24.6 tok/s
Llama 4 Maverick (400B / 17B-128E MoE)
402B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) — — —
Llama 4 Scout (109B / 17B-16E MoE)
109B · HYBRID_SWA
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
Llama 3.3 70B Instruct
70.6B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 轻松容纳 Q6_K 114,335 tokens 25.2 tok/s
Llama 3.1 405B Instruct
405B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) — — —
Llama 3.1 8B Instruct
8.03B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 583,926 tokens 147.4 tok/s
Gemma 3 27B IT (Multimodal)
27.4B · HYBRID_SWA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 126,876 tokens 68.4 tok/s
Gemma 3 12B IT (Multimodal)
12.2B · HYBRID_SWA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 188,020 tokens 136.7 tok/s
Mistral Small 3.1 (24B)
24B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 406,275 tokens 67.8 tok/s
Mistral Large 2411 (123B)
123B · GQA
显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) 显存不足 (OOM) — 13,163 tokens —
Codestral 22B
22.2B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 295,097 tokens 64.4 tok/s
Devstral Small (24B SWE Agent)
23.6B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 407,800 tokens 68.6 tok/s
GLM-4-32B-0414
32B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 985,666 tokens 63.0 tok/s
GLM-4-9B-0414
9.4B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 1,048,576 tokens 191.8 tok/s
Microsoft Phi-4 (14B)
14.7B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 353,376 tokens 86.5 tok/s
Microsoft Phi-4-mini-instruct (3.8B)
3.84B · GQA
轻松容纳 轻松容纳 轻松容纳 FP16 / BF16 603,888 tokens 203.9 tok/s
Cohere Command A (111B)
111B · HYBRID_SWA
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