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NVIDIA A100X

80 GB VRAM312 FP16 TFLOPS300 W TDP0 Anbieter0 Angebote0 Regionen

Die NVIDIA A100X ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Ampere-Architektur und verfügt über 80 GB Speicher mit 1.935 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 300 W. Sie liefert 19,5 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 312 TFLOPS FP16-Tensor-Leistung.

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Hardware-Spezifikationen

Gleich bei allen Anbietern

Speicher
80 GB
HBM2e
Welche LLMs passen? ↓
FP16-Leistung
312 TFLOPS
peak
TDP
300 W
Speicherbandbreite
1.935 GB/s
Architektur
Ampere
FP32-Leistung
19,5 TFLOPS
Marke
NVIDIA
Serie
A100
Marktpreis-Verlauf

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AnbieterAnzahlvCPURAMRegionPro GPU/Std.Gesamt/Std.Aktion
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LLMs, die auf die NVIDIA A100X passen

Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 80 GB pro GPU. Gezeigt werden die 12 größten passenden Modelle.

ModellParameter16 Bit8 Bit4 Bit
Laguna-S 2.1
Poolside
118 Mrd.
8 Mrd. aktiv
282 GB
Zu groß
155 GB
Zu groß
90 GB
Knapp auf 1× · 6 % übrig
gpt-oss-120b
OpenAI
117 Mrd.
5,1 Mrd. aktiv
Nicht veröffentlicht
Nicht veröffentlicht
78 GB
1× · 1,7 GB frei
Qwen3.6 35B-A3B
Alibaba
35 Mrd.
3 Mrd. aktiv
86 GB
Knapp auf 1× · 11 % übrig
47 GB
1× · 33 GB frei
28 GB
1× · 52 GB frei
Qwen3 32B
Alibaba
32,8 Mrd.
79 GB
1× · 1,4 GB frei
43 GB
1× · 37 GB frei
25 GB
1× · 55 GB frei
Gemma 4 31B
Google
31,3 Mrd.
75 GB
1× · 4,9 GB frei
41 GB
1× · 39 GB frei
24 GB
1× · 56 GB frei
GLM-4.7 Flash
Z.ai
31,2 Mrd.
75 GB
1× · 5,1 GB frei
41 GB
1× · 39 GB frei
24 GB
1× · 56 GB frei
Qwen3.6 27B
Alibaba
27,8 Mrd.
67 GB
1× · 13 GB frei
37 GB
1× · 43 GB frei
21 GB
1× · 59 GB frei
Mistral Small 3.2 24B
Mistral AI
24 Mrd.
58 GB
1× · 22 GB frei
32 GB
1× · 48 GB frei
18 GB
1× · 62 GB frei
gpt-oss-20b
OpenAI
21 Mrd.
3,6 Mrd. aktiv
Nicht veröffentlicht
Nicht veröffentlicht
17 GB
1× · 63 GB frei
Gemma 3 12B
Google
12,2 Mrd.
29 GB
1× · 51 GB frei
16 GB
1× · 64 GB frei
9,4 GB
1× · 71 GB frei
Granite 4.1 8B
IBM
8,8 Mrd.
21 GB
1× · 59 GB frei
12 GB
1× · 68 GB frei
6,8 GB
1× · 73 GB frei
Qwen3 8B
Alibaba
8,2 Mrd.
20 GB
1× · 60 GB frei
11 GB
1× · 69 GB frei
6,3 GB
1× · 74 GB frei

Schätzungen: Modellgewichte plus 20 % für KV-Cache und Laufzeit-Overhead, bei kurzen Kontextlängen. Lange Kontexte und große Batches benötigen mehr. Als „knapp“ markierte Zeilen fassen die Gewichte, aber nicht diesen vollen Puffer. Ein ×N-Wert ist der gesamte VRAM über N dieser GPUs und sagt nichts über den Durchsatz der Verbindung aus. Wie wir das schätzen

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Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM hat die A100X?
Die A100X verfügt über 80 GB VRAM, was bestimmt, welche Modelle und Batch-Größen sie für Training und Inferenz im Speicher halten kann.
Welche LLMs kann ich auf der A100X betreiben?
Mit 80 GB VRAM kann eine einzelne A100X Modelle wie gpt-oss-120b, Qwen3.6 35B-A3B, Qwen3 32B, Gemma 4 31B bereitstellen. Die Tabelle oben zeigt den geschätzten VRAM-Bedarf jedes Modells bei 16 Bit, 8 Bit und 4 Bit — inklusive der Multi-GPU-Konfigurationen, die größere Modelle benötigen.