Aller au contenu
Run LLM Locally

Phi-4 Mini Instruct 3.8B sur une A100 80GB

Avec ses 80 Go de VRAM, la A100 80GB fait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 4,5 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Phi-4 Mini Instruct 3.8B

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 4,5 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 73,1 Go de marge.

Votre matériel
A100 80GB · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~4,5 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
77,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
254–450 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
128K tokens
Confiance : faible

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

Répartition de la mémoire

~4,5 Go (4,1 Go–4,9 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 73,1 Go libres

  • Poids du modèle2,3 Go
  • Cache KV1 Go
  • Surcoût runtime0,9 Go
  • Marge de sécurité0,3 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

Les autres quantifications sur la A100 80GB

Phi-4 Mini Instruct 3.8B sur A100 80GB + 64 Go de RAM · contexte 8K
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q8_08K~6 Go · 200–327 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q6_K8K~5,1 Go · 228–389 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q5_K_M8K~4,8 Go · 239–415 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M8K~4,5 Go · 254–450 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B IQ4_XS8K~4,3 Go · 266–480 tok/s estimationExcellent
Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q3_K_M8K~4,2 Go · 271–493 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 4060

NVIDIA

ExcellentFait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

Voir sur amazon.fr

Lien affilié

Radeon RX 7600 XT

AMD

ExcellentFait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

Voir sur amazon.fr

Lien affilié

AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

ExcellentFait tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

Voir sur amazon.fr

Lien affilié

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

Questions fréquentes

La A100 80GB peut-elle faire tourner Phi-4 Mini Instruct 3.8B ?
Le modèle demande environ 4,5 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 73,1 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la A100 80GB ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~6 Go / 77,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la A100 80GB ?
En Q4_K_M, environ 128K 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 Phi-4 Mini Instruct 3.8B (A100 80GB) ?
Nous estimons 254–450 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle.