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NVIDIA·Acelerador de centro de datos

NVIDIA A100 40GB: especificaciones y compatibilidad con IA local

Acelerador de centro de datos con 40GB HBM para entrenamiento e inferencia.

Especificaciones

Memoria
40 GB
Tipo de memoria
HBM2e
Ancho de banda
1,555 GB/s
FP16 aprox.
312 TFLOPS
Arquitectura
Ampere
Proceso
TSMC 7nm
Consumo
400 W
Lanzamiento
2020

Modelos que este chip puede ejecutar

Modelos abiertos evaluados para un solo NVIDIA A100 40GB, primero el de mejor ajuste.

  • Mixtral 8x7B (MoE)
    Mistral · ~47B · 32K ctx · Apache-2.0

    Cabe en Q4_K_M (~28GB) con ~7.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~28GBFunciona bien
  • CodeLlama 34B
    CodeLlama · ~34B · 16K ctx · Llama Community License

    Cabe en Q4_K_M (~21GB) con ~14.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q4_K_M · ~21GBFunciona bien
  • Qwen2.5 32B
    Qwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0

    Cabe en Q8_0 (~34GB) con ~1.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q8_0 · ~34GBFunciona bien
  • Qwen3 32B
    Qwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0

    Cabe en Q8_0 (~34GB) con ~1.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q8_0 · ~34GBFunciona bien
  • DeepSeek-R1 Distill 32B
    DeepSeek · ~32B · 128K ctx · MIT

    Cabe en Q8_0 (~34GB) con ~1.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q8_0 · ~34GBFunciona bien
  • Qwen2.5-Coder 32B
    Qwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0

    Cabe en Q8_0 (~34GB) con ~1.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q8_0 · ~34GBFunciona bien
  • Gemma 2 27B
    Gemma · ~27B · 8K ctx · Gemma Terms of Use

    Cabe en Q8_0 (~29GB) con ~6.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q8_0 · ~29GBFunciona bien
  • Gemma 3 27B
    Gemma 3 · ~27B · 128K ctx · Gemma Terms of Use

    Cabe en Q8_0 (~29GB) con ~6.2GB de margen — alrededor de 1 instancia simultánea.

    Q8_0 · ~29GBFunciona bien

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