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Run LLM Locally

Qwen2.5 72B Instruct sur une A100 80GB

Avec ses 80 Go de VRAM, la A100 80GB fait tourner Qwen2.5 72B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 46,6 Go nécessaires). En Q8_0, il ne tient pas en VRAM.

Qwen2.5 72B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 46,6 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 31 Go de marge.

Votre matériel
A100 80GB · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~46,6 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
77,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
28–39 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
102K tokens
Confiance : faible

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

Répartition de la mémoire

~46,6 Go (45,3 Go–47,9 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 31 Go libres

  • Poids du modèle41 Go
  • Cache KV2,5 Go
  • Surcoût runtime0,9 Go
  • Marge de sécurité2,2 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

Qwen2.5 72B Instruct sur A100 80GB + 64 Go de RAM · contexte 8K
Qwen2.5 72B Instruct Q8_08K~79,3 Go · 6,5–12 tok/s estimationOffload CPU/GPU
Qwen2.5 72B Instruct Q6_K8K~62,1 Go · 22–30 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 72B Instruct Q5_K_M8K~54,1 Go · 25–34 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M8K~46,6 Go · 28–39 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 72B Instruct IQ4_XS8K~42,4 Go · 31–43 tok/s estimationExcellent
Qwen2.5 72B Instruct Q3_K_M8K~38,2 Go · 34–48 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon PRO W7900

AMD

CompatibleFait tourner Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

CompatibleFait tourner Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

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GeForce RTX 5090

Palier de mémoire le plus bas

ExcellentFait tourner Qwen2.5 72B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

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Questions fréquentes

La A100 80GB peut-elle faire tourner Qwen2.5 72B Instruct ?
Le modèle demande environ 46,6 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 31 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la A100 80GB ?
Q6_K est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~62,1 Go / 77,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la A100 80GB ?
En Q4_K_M, environ 102K 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 Qwen2.5 72B Instruct (A100 80GB) ?
Nous estimons 28–39 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (1 935 Go/s) et taille du modèle.