V100 SXM2

16 GB VRAM0 proveedores0 ofertas0 regiones

La V100 SXM2 cuenta con 16 GB de memoria.

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Memoria

16 GB

¿Qué LLM caben? ↓

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LLM que caben en la V100 SXM2

VRAM estimada para LLM populares de pesos abiertos con precisión de 16 bits (FP16/BF16), 8 bits (FP8/INT8) y 4 bits (INT4/MXFP4), con 16 GB por GPU.

Modelo	Parámetros	16 bits	8 bits	4 bits
Mistral Small 3.2 24B Mistral AI	24 mil M	58 GB Demasiado grande	32 GB Demasiado grande	18 GB Ajustado en 1× · 4 % libre
gpt-oss-20b OpenAI	21 mil M 3,6 mil M activos	— No publicado	— No publicado	17 GB Ajustado en 1× · 16 % libre
Gemma 3 12B Google	12,2 mil M	29 GB Demasiado grande	16 GB Ajustado en 1× · 19 % libre	9,4 GB 1× · 6,6 GB libres
Granite 4.1 8B IBM	8,8 mil M	21 GB Demasiado grande	12 GB 1× · 4,4 GB libres	6,8 GB 1× · 9,2 GB libres
Qwen3 8B Alibaba	8,2 mil M	20 GB Demasiado grande	11 GB 1× · 5,2 GB libres	6,3 GB 1× · 9,7 GB libres
Llama 3.1 8B Instruct Meta	8 mil M	19 GB Demasiado grande	11 GB 1× · 5,4 GB libres	6,2 GB 1× · 9,8 GB libres
Mistral 7B Instruct v0.3 Mistral AI	7,2 mil M	17 GB Ajustado en 1× · 10 % libre	9,6 GB 1× · 6,4 GB libres	5,6 GB 1× · 10 GB libres
Qwen3 4B Alibaba	4 mil M	9,7 GB 1× · 6,3 GB libres	5,3 GB 1× · 11 GB libres	3,1 GB 1× · 13 GB libres

Estimaciones: pesos del modelo más un 20 % para la caché KV y la sobrecarga de ejecución, con contextos cortos. Los contextos largos y los lotes grandes necesitan más. Las filas marcadas como «ajustadas» albergan los pesos, pero no ese margen completo. Una cifra ×N es la VRAM total de N de estas GPU y no afirma nada sobre el rendimiento de la interconexión. Cómo lo estimamos

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Preguntas frecuentes

¿Cuánta VRAM tiene la V100 SXM2?

La V100 SXM2 cuenta con 16 GB de VRAM, lo que determina los modelos y tamaños de lote más grandes que puede mantener en memoria para entrenamiento e inferencia.

¿Qué LLM puedo ejecutar en la V100 SXM2?

Con 16 GB de VRAM, una sola V100 SXM2 puede servir modelos como Gemma 3 12B, Granite 4.1 8B, Qwen3 8B, Llama 3.1 8B Instruct. La tabla anterior indica la VRAM estimada de cada modelo con precisión de 16, 8 y 4 bits, incluidas las configuraciones multi-GPU que necesitan los modelos más grandes.