Qwen3-32B 能在 NVIDIA H100 80GB SXM 上运行吗？
针对一种配置的有条件判断。上下文、量化和引擎一变，结论也可能变。
32B BF16 plus long context on H100 80GB.
本页使用的配置：bf16，32,768 个缓存 token，1 个序列，引擎 vllm。
状态：接近上限。软件：已有文档支持。
权重 61.02 GiB · 原始 KV 8.00 GiB · 合计 69.65 GiB–71.76 GiB。
扣除默认预留后的可用预算 78.00 GiB。
除非附上匹配的运行时驻留实测，本页只是估算。
- 完整驻留权重估算使用总参数量，包括未激活的 MoE 专家。
- 权重字节只计入选定的权重文件，不会把仓库里所有量化版本加在一起。
- 下载文件大小不是峰值 GPU 内存。运行时布局、分配器填充和 KV 是额外占用。
- 计入的文件：model.safetensors.index.json metadata.total_size。
- 上下文预算是每个序列缓存的 token 数（输入加上预留的生成长度）。
- 并发序列共用一份模型副本；权重不会按序列数再乘一遍。
- 除非你改 KV 精度，否则 KV 的数据类型与权重量化无关。
- 使用 8 个 KV heads，而不是 64 个 query heads。
估算结果
接近上限
估算接近预算，或区间跨越预算。配置稍变就可能不够。
估算内存区间: 69.65 GiB – 71.76 GiB
权重使用了选定文件的元数据。运行时额外占用仍是估算。
可用预算: 78.00 GiB · 估算后剩余: 6.24 GiB – 8.35 GiB
软件兼容性
已有文档支持. 内存够用，不代表指定引擎、量化格式和操作系统一定能跑。软件兼容也不代表性能足够好。
影响结论的假设
- 完整驻留权重估算使用总参数量，包括未激活的 MoE 专家。
- 权重字节只计入选定的权重文件，不会把仓库里所有量化版本加在一起。
- 下载文件大小不是峰值 GPU 内存。运行时布局、分配器填充和 KV 是额外占用。
- 计入的文件：model.safetensors.index.json metadata.total_size。
- 上下文预算是每个序列缓存的 token 数（输入加上预留的生成长度）。
- 并发序列共用一份模型副本；权重不会按序列数再乘一遍。
- 除非你改 KV 精度，否则 KV 的数据类型与权重量化无关。
- 使用 8 个 KV heads，而不是 64 个 query heads。
- 预填充峰值和稳定解码占用不一定相同。高情景更接近预填充/工作区压力。
- 引擎预留不等于模型权重和 KV 的实际占用。
- vLLM 常按剩余显存预分配 KV。这里报告的是需要的 KV 加上 CUDA/图捕获额外占用，不是分配器把剩余显存全拿走的量。
- PagedAttention 的块对齐可能在原始 KV 之上再多一点。
- 主机 RAM 不会自动并入独立显卡显存。