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Run LLM Locally

Llama 4 Scout 17B-16E Instruct sur une A100 80GB

Avec ses 80 Go de VRAM, la A100 80GB fait tourner Llama 4 Scout 17B-16E Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 68,6 Go nécessaires). En Q8_0, il ne tient pas en VRAM.

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Llama 4 Scout 17B-16E Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Compatible

Le modèle demande environ 68,6 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles (9 Go restants).

Votre matériel
A100 80GB · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~68,6 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
77,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
75–112 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
191K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~68,6 Go (66,9 Go–70,3 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 9 Go libres

  • Poids du modèle62,9 Go
  • Cache KV1,5 Go
  • Surcoût runtime0,9 Go
  • Marge de sécurité3,3 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle
  • mélange d'experts : la vitesse dépend du routage des experts

Les autres quantifications sur la A100 80GB

Llama 4 Scout 17B-16E Instruct sur A100 80GB + 64 Go de RAM · contexte 8K
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q8_08K~113 Go · 3–6 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q6_K8K~89 Go · 9–17 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q5_K_M8K~77,4 Go · 69–102 tok/s estimationCompatible avec limites
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q4_K_M8K~68,6 Go · 75–112 tok/s estimationCompatible
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct IQ4_XS8K~61,1 Go · 80–122 tok/s estimationExcellent
Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q3_K_M8K~55,7 Go · 85–131 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Les GPU qui font tourner Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q4_K_M entièrement en VRAM

D'autres modèles adaptés à la A100 80GB

Du matériel qui fait tourner Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon PRO W7900

AMD

ExcellentFait tourner Llama 4 Scout 17B-16E Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

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Disponibilité inconnue

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NVIDIA DGX Spark (GB10)

PC à mémoire unifiée

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Aucune offre importée pour ce marché : le lien ouvre une recherche sur la boutique.

Questions fréquentes

La A100 80GB peut-elle faire tourner Llama 4 Scout 17B-16E Instruct ?
Le modèle demande environ 68,6 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles (9 Go restants).
Quelle quantification choisir sur la A100 80GB ?
Q5_K_M est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~77,4 Go / 77,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la A100 80GB ?
En Q4_K_M, environ 191K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne Llama 4 Scout 17B-16E Instruct (A100 80GB) ?
Nous estimons 75–112 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle.