NVIDIA A100 40GB: especificações e compatibilidade com IA local
Acelerador de data center com 40GB HBM para treino e serviço.
Especificações
- Memória
- 40 GB
- Tipo de memória
- HBM2e
- Largura de banda
- 1,555 GB/s
- FP16 aprox.
- 312 TFLOPS
- Arquitetura
- Ampere
- Processo
- TSMC 7nm
- Consumo
- 400 W
- Lançamento
- 2020
Modelos que este chip pode executar
Modelos abertos avaliados para um único NVIDIA A100 40GB, o de melhor ajuste primeiro.
- Mixtral 8x7B (MoE)Mistral · ~47B · 32K ctx · Apache-2.0
Cabe em Q4_K_M (~28GB) com ~7.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~28GBCorre bem - CodeLlama 34BCodeLlama · ~34B · 16K ctx · Llama Community License
Cabe em Q4_K_M (~21GB) com ~14.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~21GBCorre bem - Qwen2.5 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~1.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - Qwen3 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~1.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - DeepSeek-R1 Distill 32BDeepSeek · ~32B · 128K ctx · MIT
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~1.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - Qwen2.5-Coder 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~34GB) com ~1.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~34GBCorre bem - Gemma 2 27BGemma · ~27B · 8K ctx · Gemma Terms of Use
Cabe em Q8_0 (~29GB) com ~6.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~29GBCorre bem - Gemma 3 27BGemma 3 · ~27B · 128K ctx · Gemma Terms of Use
Cabe em Q8_0 (~29GB) com ~6.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~29GBCorre bem
Construa um AI Business OS privado sobre NVIDIA A100 40GB
Run your own AI agents on hardware you control — private by design, no per-seat data leaving your premises. BrainOutput helps you pick the right machine and turn it into a working AI Business OS.