Läuft Qwen2.5-72B-Instruct auf NVIDIA A100 80GB SXM?
Bedingte Speicherbeurteilung für eine Konfiguration. Kontext, Quantisierung oder Engine können die Aussage ändern.
72B BF16 against 80GB datacenter memory.
Konfiguration auf dieser Seite: bf16, 8.192 gecachte Tokens, 1 Sequenz, Engine vllm.
Status: Voraussichtlich zu wenig Speicher. Software: Dokumentiert unterstützt.
Gewichte 135,43 GiB · rohes KV 2,50 GiB · gesamt 138,55 GiB–140,50 GiB.
Verfügbares Budget 78,00 GiB nach der Standardreserve.
Diese Seite ist eine Schätzung, solange keine passende Laufzeitmessung vorliegt.
- Die vollständige Residenzschätzung nutzt die Gesamtparameter, inklusive inaktiver MoE-Experten.
- Gewichtbytes kommen nur von den gewählten Dateien, nicht von allen Quantisierungen im Repository.
- Die Downloadgröße ist nicht der GPU-Spitzenspeicher. Layout, Allocator und KV kommen extra.
- Berücksichtigte Dateien: model.safetensors.index.json metadata.total_size.
- Das Kontextbudget ist die Zahl gecachter Tokens je Sequenz (Prompt plus reservierte Generierung).
- Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
- Der KV-Datentyp ist unabhängig von der Gewichtquantisierung, außer Sie ändern ihn.
- Es werden 8 KV-Köpfe verwendet, nicht 64 Query-Köpfe.
Schätzung
Voraussichtlich zu wenig Speicher
Selbst die untere Schätzung übersteigt das verfügbare Budget.
Geschätzter Speicherbereich: 138,55 GiB – 140,50 GiB
Die Gewichte stammen aus den gewählten Dateimetadaten. Laufzeitanteile bleiben geschätzt.
Verfügbares Budget: 78,00 GiB · Rest nach der Schätzung: -62,50 GiB – -60,55 GiB
Softwareunterstützung
Dokumentiert unterstützt. Genug Speicher bedeutet nicht, dass Engine, Quantisierung und Betriebssystem zusammenlaufen. Unterstützung bedeutet nicht, dass es schnell ist.
Annahmen, die das Ergebnis beeinflussen
- Die vollständige Residenzschätzung nutzt die Gesamtparameter, inklusive inaktiver MoE-Experten.
- Gewichtbytes kommen nur von den gewählten Dateien, nicht von allen Quantisierungen im Repository.
- Die Downloadgröße ist nicht der GPU-Spitzenspeicher. Layout, Allocator und KV kommen extra.
- Berücksichtigte Dateien: model.safetensors.index.json metadata.total_size.
- Das Kontextbudget ist die Zahl gecachter Tokens je Sequenz (Prompt plus reservierte Generierung).
- Gleichzeitige Sequenzen teilen eine Modellkopie; Gewichte werden nicht mit der Sequenzzahl multipliziert.
- Der KV-Datentyp ist unabhängig von der Gewichtquantisierung, außer Sie ändern ihn.
- Es werden 8 KV-Köpfe verwendet, nicht 64 Query-Köpfe.
- Prefill-Spitze und stabiles Decoding sind nicht gleich. Das hohe Szenario liegt näher am Prefill.
- Die Engine-Reserve ist nicht der tatsächliche Verbrauch von Gewichten und KV.
- vLLM reserviert KV oft aus dem restlichen GPU-Speicher. Hier stehen benötigtes KV plus CUDA/Graph, nicht der Restgriff des Allocators.
- PagedAttention-Blockausrichtung kann etwas über dem rohen KV liegen.
- Host-RAM fließt nicht automatisch in dedizierten GPU-Speicher.