Die NVIDIA A2 ist eine Enterprise- GPU, basiert auf der Ampere-Architektur und verfügt über 16 GB Speicher mit 200 GB/s Speicherbandbreite und einer TDP von 60 W. Sie liefert 4,5 TFLOPS FP32-Rechenleistung und 36 TFLOPS FP16-Tensor-Leistung.
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LLMs, die auf die NVIDIA A2 passen
Geschätzter VRAM-Bedarf beliebter Open-Weight-LLMs bei 16 Bit (FP16/BF16), 8 Bit (FP8/INT8) und 4 Bit (INT4/MXFP4), bei 16 GB pro GPU.
| Modell | Parameter | 16 Bit | 8 Bit | 4 Bit |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Small 3.2 24B Mistral AI | 24 Mrd. | 58 GB Zu groß | 32 GB Zu groß | 18 GB Knapp auf 1× · 4 % übrig |
| gpt-oss-20b OpenAI | 21 Mrd. 3,6 Mrd. aktiv | — Nicht veröffentlicht | — Nicht veröffentlicht | 17 GB Knapp auf 1× · 16 % übrig |
| Gemma 3 12B Google | 12,2 Mrd. | 29 GB Zu groß | 16 GB Knapp auf 1× · 19 % übrig | 9,4 GB 1× · 6,6 GB frei |
| Granite 4.1 8B IBM | 8,8 Mrd. | 21 GB Zu groß | 12 GB 1× · 4,4 GB frei | 6,8 GB 1× · 9,2 GB frei |
| Qwen3 8B Alibaba | 8,2 Mrd. | 20 GB Zu groß | 11 GB 1× · 5,2 GB frei | 6,3 GB 1× · 9,7 GB frei |
| Llama 3.1 8B Instruct Meta | 8 Mrd. | 19 GB Zu groß | 11 GB 1× · 5,4 GB frei | 6,2 GB 1× · 9,8 GB frei |
| Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI | 7,2 Mrd. | 17 GB Knapp auf 1× · 10 % übrig | 9,6 GB 1× · 6,4 GB frei | 5,6 GB 1× · 10 GB frei |
| Qwen3 4B Alibaba | 4 Mrd. | 9,7 GB 1× · 6,3 GB frei | 5,3 GB 1× · 11 GB frei | 3,1 GB 1× · 13 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 · Stattdessen vom Modell aus starten
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