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NVIDIA·Accélérateur datacenter

NVIDIA A100 80GB : spécifications et compatibilité IA locale

Accélérateur HBM de 80GB largement disponible — un choix par défaut pratique pour le fine-tuning.

Spécifications

Mémoire
80 GB
Type de mémoire
HBM2e
Bande passante
2,039 GB/s
FP16 approx.
312 TFLOPS
Architecture
Ampere
Gravure
TSMC 7nm
Consommation
400 W
Sortie
2020

Modèles que cette puce peut exécuter

Modèles ouverts évalués pour une seule NVIDIA A100 80GB, du meilleur ajustement d'abord.

  • Qwen2.5 72B
    Qwen · ~72B · 128K ctx · Qwen License

    Tient en Q4_K_M (~44GB) avec ~26.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~44GBFonctionne bien
  • Llama 3.1 70B
    Llama · ~70B · 128K ctx · Llama Community License

    Tient en Q4_K_M (~42GB) avec ~28.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~42GBFonctionne bien
  • Llama 3.3 70B
    Llama · ~70B · 128K ctx · Llama Community License

    Tient en Q4_K_M (~42GB) avec ~28.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~42GBFonctionne bien
  • DeepSeek-R1 Distill Llama 70B
    DeepSeek · ~70B · 128K ctx · MIT

    Tient en Q4_K_M (~42GB) avec ~28.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q4_K_M · ~42GBFonctionne bien
  • Mixtral 8x7B (MoE)
    Mistral · ~47B · 32K ctx · Apache-2.0

    Tient en Q8_0 (~50GB) avec ~20.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    Q8_0 · ~50GBFonctionne bien
  • CodeLlama 34B
    CodeLlama · ~34B · 16K ctx · Llama Community License

    Tient en FP16 (~68GB) avec ~2.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    FP16 · ~68GBFonctionne bien
  • Qwen2.5 32B
    Qwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0

    Tient en FP16 (~64GB) avec ~6.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    FP16 · ~64GBFonctionne bien
  • Qwen3 32B
    Qwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0

    Tient en FP16 (~64GB) avec ~6.4GB de marge — environ 1 instance simultanée.

    FP16 · ~64GBFonctionne bien

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