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趋近智

NVIDIA H100 NVL (94GB)

NVIDIA H100 NVL (94GB) 配备 94 GB 专用显存与 3938 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

94 GB

可用显存上限

94 GB

显存带宽

3938 GB/s

最大推理模型级别

70B+ 模型 (Q4)

热设计功耗

700W

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 14B (14B)Gemma 4 31B (30.7B)AliceAI Foundation 80B A3B Base (80B (3B active))GLM-5.3 Flash (313.3B (17.3B active))

量化精度:

NVIDIA H100 NVL (94GB) 最佳运行大模型与速度矩阵

主流开源大模型在 NVIDIA H100 NVL (94GB) 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

#33

Qwen 3.8 27B

27B

INT4
Q8
FP16

157 tok/s

97 tok/s

53 tok/s

~408 ms

~412 ms

~420 ms

#41

Qwen 3.8 Flash

176B (6B active)

INT4

351 tok/s

~106 ms

#48

Agnes 3.0 Flash

33B

INT4
Q8
FP16

134 tok/s

82 tok/s

44 tok/s

~495 ms

~500 ms

~511 ms

#61

Sarvam-105B

106B (10.3B active)

INT4

292 tok/s

~210 ms

#72

K2 Horizon MoVA 36B A4B

36B (4B active)

INT4
Q8
FP16

407 tok/s

332 tok/s

233 tok/s

~82 ms

~83 ms

~84 ms

#75

Ling 3.0 Flash VL

124B (5.5B active)

INT4

384 tok/s

~150 ms

#83

Qwen3.5-27B

27B

INT4
Q8
FP16

157 tok/s

97 tok/s

53 tok/s

~408 ms

~412 ms

~420 ms

#84

Qwen3.5-122B-A10B

122B (10B active)

INT4

246 tok/s

~215 ms

#92

Sarvam-30B

32B (2.4B active)

INT4
Q8
FP16

462 tok/s

401 tok/s

307 tok/s

~58 ms

~59 ms

~59 ms

#94

Qwen3.6 35B A3B

35B (3B active)

INT4
Q8
FP16

439 tok/s

372 tok/s

275 tok/s

~68 ms

~68 ms

~69 ms

#96

Muse Glimmer 30B

30B

INT4
Q8
FP16

145 tok/s

89 tok/s

48 tok/s

~452 ms

~456 ms

~466 ms

#100

Phi-4 Reasoning Plus

14B

INT4
Q8
FP16

195 tok/s

142 tok/s

87 tok/s

~217 ms

~219 ms

~223 ms

#101

MiMo V2 Flash

15B (309B active)

INT4
Q8
FP16

18 tok/s

10 tok/s

5 tok/s

~4.4s

~4.5s

~4.6s

#106

GLM-4.5-Air

106B (12B active)

INT4

107 tok/s

~239 ms

#108

Gemma 4 26B A4B

25.2B (3.8B active)

INT4
Q8
FP16

421 tok/s

344 tok/s

243 tok/s

~76 ms

~76 ms

~77 ms

#109

Gemma 4 12B

11.95B

INT4
Q8
FP16

215 tok/s

159 tok/s

99 tok/s

~186 ms

~188 ms

~192 ms

#113

Qwen3.5-9B

9B

INT4
Q8
FP16

316 tok/s

224 tok/s

137 tok/s

~141 ms

~142 ms

~145 ms

#114

Qwen3.5-35B-A3B

35B (3B active)

INT4
Q8
FP16

439 tok/s

372 tok/s

275 tok/s

~68 ms

~68 ms

~69 ms

#114

Ling 3.0 Flash

124B (5.1B active)

INT4

394 tok/s

~144 ms

#118

K2 Horizon 7B

7B

INT4
Q8
FP16

357 tok/s

263 tok/s

166 tok/s

~111 ms

~112 ms

~114 ms

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

70B+ 模型

8位精度

Q8

70B 模型

16位全精度

FP16

32B 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

70B+ 模型

LoRA

16-bit

70B 模型

全参数微调

7B-8B 模型

负载与选型建议

NVIDIA H100 NVL (94GB) 上的最佳量化精度与运行规格建议。

最佳推理区间

适合在 Q4/Q8 精度下运行 70B 参数级模型并支持 32k 上下文扩展,或对中小型模型进行高并发批处理推理。

显存带宽与推理速率

具备 3938 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 875 tok/s,70B Q4 模型预估生成速度约 104 tok/s。

常见问题解答