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趋近智

NVIDIA A10G (24GB)

NVIDIA A10G (24GB) 配备 24 GB 专用显存与 600 GB/s 显存带宽,支持 CUDA 和 TensorRT-LLM 运行环境,可进行全精度与量化大模型推理。

总显存

24 GB

可用显存上限

24 GB

显存带宽

600 GB/s

最大推理模型级别

32B 模型 (Q4)

热设计功耗

300W

显存占用随上下文长度变化曲线

随上下文长度增长的显存需求评估。当曲线超过参考线时将导致显存不足(OOM)。

DeepSeek-R1 3B (3B)Mistral-7B-v0.1 (7.3B)Mistral-Small-2501 (24B)Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B (74B)

量化精度:

NVIDIA A10G (24GB) 最佳运行大模型与速度矩阵

主流开源大模型在 NVIDIA A10G (24GB) 上的推理速度、显存兼容性与生成吞吐表现。

排序:

上下文长度:

KV 缓存:

显卡数量:

排名模型参数量量化精度预估 TPSTTFT可运行

#36

Qwen 3.8 27B

27B

INT4

30 tok/s

~4.8s

#80

K2 Horizon MoVA 36B A4B

36B (4B active)

INT4

122 tok/s

~1.0s

#86

Qwen3.5-27B

27B

INT4

30 tok/s

~4.8s

#93

Sarvam-30B

32B (2.4B active)

INT4

171 tok/s

~652 ms

#99

Muse Glimmer 30B

30B

INT4

27 tok/s

~5.3s

#102

Phi-4 Reasoning Plus

14B

INT4
Q8

39 tok/s

26 tok/s

~2.5s

~2.5s

#103

Qwen3.6 35B A3B

35B (3B active)

INT4

144 tok/s

~827 ms

#105

MiMo V2 Flash

15B (309B active)

INT4
Q8

3 tok/s

1 tok/s

~52.2s

~57.0s

#110

Gemma 4 26B A4B

25.2B (3.8B active)

INT4

138 tok/s

~855 ms

#120

Qwen3.5-35B-A3B

35B (3B active)

INT4

144 tok/s

~827 ms

#121

Qwen3.5-9B

9B

INT4
Q8
FP16

81 tok/s

48 tok/s

24 tok/s

~1.6s

~1.6s

~1.8s

#127

K2 Horizon 7B

7B

INT4
Q8
FP16

100 tok/s

60 tok/s

32 tok/s

~1.3s

~1.3s

~1.3s

#130

Gemma 4 12B

11.95B

INT4
Q8

45 tok/s

30 tok/s

~2.2s

~2.2s

#136

Qwen3.5-4B

4B

INT4
Q8
FP16

154 tok/s

97 tok/s

54 tok/s

~746 ms

~750 ms

~758 ms

#139

GPT-OSS 20B

21B (3.6B active)

INT4

63 tok/s

~808 ms

#140

GLM-4V

9B

INT4
Q8
FP16

57 tok/s

39 tok/s

21 tok/s

~1.6s

~1.6s

~1.8s

#145

NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B-A3B

3.5B (30B active)

INT4
Q8
FP16

26 tok/s

15 tok/s

8 tok/s

~5.1s

~5.2s

~5.2s

#150

Qwen3-30B-A3B

30B (3B active)

INT4

154 tok/s

~746 ms

#152

Granite 4.2 8B

8B

INT4
Q8
FP16

89 tok/s

53 tok/s

28 tok/s

~1.4s

~1.5s

~1.5s

#157

Gemma 4 E4B

8B

INT4
Q8
FP16

89 tok/s

53 tok/s

28 tok/s

~1.4s

~1.5s

~1.5s

推理能力评估

不同量化精度下可运行的最大模型参数级别。

上下文长度:

4位量化

Q4

32B 模型

8位精度

Q8

14B 模型

16位全精度

FP16

8B 模型

微调能力评估

本地模型训练与适配器微调支持能力。

微调上下文:

QLoRA

4-bit

32B 模型

LoRA

16-bit

14B 模型

全参数微调

3B 模型

负载与选型建议

NVIDIA A10G (24GB) 上的最佳量化精度与运行规格建议。

最佳推理区间

适合在全精度或 Q8 精度下运行 14B 模型,以及在 Q4 精度下搭配最高 32k 上下文运行 32B 模型。

显存带宽与推理速率

具备 600 GB/s 聚合带宽,单批次推理处于显存带宽受限模式。8B Q4 模型预估生成速度约 133 tok/s,70B Q4 模型预估生成速度约 16 tok/s。

常见问题解答