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Run LLM Locally

Llama 3.2 3B Instruct sur une H100 PCIe

Avec ses 80 Go de VRAM, la H100 PCIe fait tourner Llama 3.2 3B Instruct en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 3,8 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

Llama 3.2 3B Instruct

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 3,8 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 73,8 Go de marge.

Votre matériel
H100 PCIe 80 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~3,8 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
77,6 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
304–549 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
128K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (2 000 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~3,8 Go (3,5 Go–4,2 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 73,8 Go libres

  • Poids du modèle1,9 Go
  • Cache KV0,9 Go
  • Surcoût runtime0,7 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 H100 PCIe

Llama 3.2 3B Instruct sur H100 PCIe + 64 Go de RAM · contexte 8K
Llama 3.2 3B Instruct Q8_08K~5,1 Go · 238–395 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q6_K8K~4,4 Go · 271–468 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q5_K_M8K~4,1 Go · 287–507 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q4_K_M8K~3,8 Go · 304–549 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct IQ4_XS8K~3,6 Go · 316–580 tok/s estimationExcellent
Llama 3.2 3B Instruct Q3_K_M8K~3,5 Go · 325–605 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Du matériel qui fait tourner Llama 3.2 3B Instruct Q4_K_M entièrement en mémoire

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

GeForce RTX 4060

NVIDIA

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Radeon RX 7600 XT

AMD

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AMD Ryzen AI Max+ 395

PC à mémoire unifiée

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Questions fréquentes

La H100 PCIe peut-elle faire tourner Llama 3.2 3B Instruct ?
Le modèle demande environ 3,8 Go et tient dans les 77,6 Go disponibles, avec 73,8 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la H100 PCIe ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~5,1 Go / 77,6 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la H100 PCIe ?
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 Llama 3.2 3B Instruct (H100 PCIe) ?
Nous estimons 304–549 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (2 000 Go/s) et taille du modèle.