NVIDIA H100 (80GB): IA local e adequação para empresas
O acelerador de centro de dados de referência para IA generativa: 80GB HBM3, largura de banda muito elevada e núcleos tensoriais otimizados para transformers.
Eis o que o NVIDIA H100 (80GB) representa para uma empresa que quer executar IA privada em hardware que controla: que LLMs abertos encaixam, que agentes pode alimentar, o nível AI Business OS adequado e se deve executar em local, na nuvem ou em híbrido.
Especificações num relance
- 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
- Ano de lançamento
- 2022
As especificações são valores approximate. Os valores refletem a variante SXM; a PCIe é inferior (~2 TB/s, ~350-400W). Os TFLOPS FP16 são o valor tensorial de marketing com pressupostos de esparsidade — trate-os como relativos.
Pontuações de compatibilidade com IA
Heurísticas transparentes de 0 a 100 que combinam memória utilizável, largura de banda e computação: orientação relativa, não testes de desempenho.
LLMs compatíveis
Modelos de chat, programação e raciocínio de pesos abertos do nosso catálogo, classificados para o NVIDIA H100 (80GB), melhor encaixe primeiro.
- Qwen2.5 72BQwen · 72B · 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 · 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 · 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 · 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 · 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 · 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 · Apache-2.0
Cabe em FP16 (~64GB) com ~6.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~64GBCorre bem - Qwen3 32BQwen · 32B · Apache-2.0
Cabe em FP16 (~64GB) com ~6.4GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.
FP16 · ~64GBCorre bem
Melhores modelos por carga de trabalho de negócio
Melhor para agentes de programação
Conclusão, revisão e refatoração de código sobre código-fonte privado.
- Qwen2.5 72BCorre bem
- Llama 3.3 70BCorre bem
- CodeLlama 34BCorre bem
Melhor para RAG / pesquisa
Respostas sobre os seus documentos com citações.
- Qwen2.5 72BCorre bem
- Llama 3.1 70BCorre bem
- Llama 3.3 70BCorre bem
Melhor para automação de negócio
Extração de documentos e fluxos de trabalho de back-office.
- Llama 3.1 70BCorre bem
- Gemma 2 27BCorre bem
- Gemma 3 27BCorre bem
Bom para um AI Business OS privado?
Sim — este é um anfitrião privado viável para o AI Business OS em implementação uma implementação multiagente à escala de toda a organização, executando modelos como o Qwen2.5 72B em hardware que controla.
Modelo de destaque que consegue alojar: Qwen2.5 72B.
Onde fica aquém
- ▸Sem limitações importantes para cargas de IA local típicas deste nível.
Agentes de negócio que fazem sentido
Como esta máquina encaixa nos principais arquétipos de agentes do AI Business OS:
- Bom encaixeAgente de Apoio ao Cliente
Responde a clientes a partir dos seus documentos, redige respostas, triagem de tickets.
- Bom encaixeAgente de Documentos / RAG
Lê contratos, relatórios e wikis e responde com citações.
- Bom encaixeAgente de Prova Jurídica (estilo DocMatch)
Pesquisa processos e documentos probatórios para revelar e ligar provas.
- Bom encaixeAgente de Hotelaria / Hospitalidade
Gere a comunicação com hóspedes, reservas e automação de receção.
- Bom encaixeAgente de Contabilidade / Odoo
Extrai faturas, reconcilia dados e conduz fluxos de trabalho de ERP.
- Bom encaixeAgente de Programação / Engenharia de Produto
Conclusão, revisão e refatoração de código localmente sobre código-fonte privado.
- Bom encaixeFounder Ops / Centro de Comando do Negócio
Uma frota de agentes cooperantes a gerir todo o negócio de forma privada.
“Assistência na nuvem” significa executá-lo localmente para cargas leves e recorrer à nuvem para trabalhos mais pesados. Veja casos de uso de negócio para saber como cada agente se mapeia ao hardware.
Perguntas frequentes
O NVIDIA H100 (80GB) é bom para executar IA local?+
Obtém 91/100 no nosso Local AI Score (nível Elite), com base nos seus 80GB de memória e na largura de banda/computação disponíveis. Isso torna-o adequado ao nível Enterprise do AI Business OS.
Que LLMs consegue o NVIDIA H100 (80GB) executar?+
Confortavelmente: Qwen2.5 72B (Q4_K_M), Llama 3.1 70B (Q4_K_M), Llama 3.3 70B (Q4_K_M). Modelos maiores podem correr com quantização mais agressiva ou dividindo-os entre vários dispositivos.
Devo executar IA localmente ou na nuvem no NVIDIA H100 (80GB)?+
Local em primeiro lugar é recomendado. Capacidade suficiente para alojar agentes reais localmente, com privacidade e custo previsível; use a nuvem apenas para picos acima da procura máxima.
Posso transformar o NVIDIA H100 (80GB) num AI Business OS privado?+
Sim. O AI Business OS pode correr nesta máquina ao nível Enterprise, dando-lhe agentes privados no seu próprio hardware. Veja o apelo à ação acima para começar.
Transforme o NVIDIA H100 (80GB) num AI Business OS privado
Execute os seus próprios agentes de IA em hardware que controla: privado por design, sem dados por utilizador a saírem das suas instalações. BrainOutput ajuda-o a escolher a máquina certa e a transformá-la num AI Business OS em funcionamento.
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- Memória
- 141 GB
- Arquitetura
- Hopper
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- Memória
- 48 GB
- Arquitetura
- Ada Lovelace
AMD Instinct MI300X
O acelerador de centro de dados da AMD com uns 192GB de HBM3 líderes na sua classe — uma capacidade de memória excecional para modelos muito grandes numa única placa.
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