NVIDIA A100 40GB: Spezifikationen & Eignung für lokale KI
Rechenzentrums-Beschleuniger mit 40GB HBM für Training und Bereitstellung.
Spezifikationen
- Speicher
- 40 GB
- Speichertyp
- HBM2e
- Bandbreite
- 1,555 GB/s
- FP16 ca.
- 312 TFLOPS
- Architektur
- Ampere
- Fertigung
- TSMC 7nm
- Leistung
- 400 W
- Markteinführung
- 2020
Modelle, die dieser Chip ausführen kann
Offene Modelle, bewertet für einen einzelnen NVIDIA A100 40GB, beste Eignung zuerst.
- Mixtral 8x7B (MoE)Mistral · ~47B · 32K ctx · Apache-2.0
Passt mit Q4_K_M (~28GB) bei ~7.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q4_K_M · ~28GBLäuft gut - CodeLlama 34BCodeLlama · ~34B · 16K ctx · Llama Community License
Passt mit Q4_K_M (~21GB) bei ~14.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q4_K_M · ~21GBLäuft gut - Qwen2.5 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~1.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q8_0 · ~34GBLäuft gut - Qwen3 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~1.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q8_0 · ~34GBLäuft gut - DeepSeek-R1 Distill 32BDeepSeek · ~32B · 128K ctx · MIT
Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~1.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q8_0 · ~34GBLäuft gut - Qwen2.5-Coder 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Passt mit Q8_0 (~34GB) bei ~1.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q8_0 · ~34GBLäuft gut - Gemma 2 27BGemma · ~27B · 8K ctx · Gemma Terms of Use
Passt mit Q8_0 (~29GB) bei ~6.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q8_0 · ~29GBLäuft gut - Gemma 3 27BGemma 3 · ~27B · 128K ctx · Gemma Terms of Use
Passt mit Q8_0 (~29GB) bei ~6.2GB Reserve — etwa 1 gleichzeitige Instanz.
Q8_0 · ~29GBLäuft gut
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