H100 80GB SXM5 能跑 NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 吗？

NVIDIA · 80 GB HBM3 · 带宽 3350 GB/s · NVIDIA · 4.0B · 模型上下文最长 256K

能——H100 80GB SXM5（80 GB HBM3）可以运行 NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16。Q4、默认 8K 上下文下约需 4.0 GB VRAM（权重 2.2 GB + KV cache 0.8 GB + 运行时开销 1 GB），在 80 GB 之内。 Q4/8K 解码：≈ 533.0 tok/s（估算，batch 1）。 FP16（约需 9.8 GB）也装得下，≈ 146.6 tok/s（估算）。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	3.6 GB	是	533.0 估算
Q4	8K 默认	4.0 GB	是	533.0 估算
Q4	32K	6.4 GB	是	533.0 估算
FP16	4K	9.4 GB	是	146.6 估算
FP16	8K 默认	9.8 GB	是	146.6 估算
FP16	32K	12.2 GB	是	146.6 估算

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	H100 80GB SXM5 VRAM
Q4	2.2 GB	0.8 GB	1 GB	4.0 GB	80 GB
FP16	8.0 GB	0.8 GB	1 GB	9.8 GB	80 GB

其他能跑 NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈1272.7 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈843.2 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈763.6 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈521.2 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈324.4 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈285.1 tok/s Q4 估算
• RTX 4090 24GB — ≈160.4 tok/s Q4 估算
• RTX 4090D 24GB (China) — ≈160.4 tok/s Q4 估算

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H100 80GB SXM5 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈1973.9 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈1065.9 tok/s Q4 估算
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• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3-Coder-Next — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-35B-A3B — ≈710.6 tok/s Q4 估算
• Qwen3.6-35B-A3B — ≈710.6 tok/s Q4 估算

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