NVIDIA H100 80GB: especificações e compatibilidade com IA local
O cavalo de batalha Hopper: 80GB HBM3 e largura de banda muito elevada.
Especificações
- Memória
- 80 GB
- Tipo de memória
- HBM3
- Largura de banda
- 3,350 GB/s
- FP16 aprox.
- 990 TFLOPS
- Arquitetura
- Hopper
- Processo
- TSMC 4N
- Consumo
- 700 W
- Lançamento
- 2022
Modelos que este chip pode executar
Modelos abertos avaliados para um único NVIDIA H100 80GB, o de melhor ajuste primeiro.
- Qwen2.5 72BQwen · ~72B · 128K ctx · Qwen License
Cabe em Q4_K_M (~44GB) com ~26.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~44GBCorre bem - Llama 3.1 70BLlama · ~70B · 128K ctx · Llama Community License
Cabe em Q4_K_M (~42GB) com ~28.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~42GBCorre bem - Llama 3.3 70BLlama · ~70B · 128K ctx · Llama Community License
Cabe em Q4_K_M (~42GB) com ~28.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~42GBCorre bem - DeepSeek-R1 Distill Llama 70BDeepSeek · ~70B · 128K ctx · MIT
Cabe em Q4_K_M (~42GB) com ~28.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q4_K_M · ~42GBCorre bem - Mixtral 8x7B (MoE)Mistral · ~47B · 32K ctx · Apache-2.0
Cabe em Q8_0 (~50GB) com ~20.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
Q8_0 · ~50GBCorre bem - CodeLlama 34BCodeLlama · ~34B · 16K ctx · Llama Community License
Cabe em FP16 (~68GB) com ~2.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~68GBCorre bem - Qwen2.5 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Cabe em FP16 (~64GB) com ~6.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~64GBCorre bem - Qwen3 32BQwen · ~32B · 128K ctx · Apache-2.0
Cabe em FP16 (~64GB) com ~6.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~64GBCorre bem
Dispositivos baseados neste chip
Construa um AI Business OS privado sobre NVIDIA H100 80GB
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.